Практики DevOps были революционными, упрощая управление приложениями и их развертывание в больших масштабах. Используя DevOps, компании теперь могут:
- Содействие непрерывной интеграции и непрерывной доставке (CI/CD).
- Реализуйте инфраструктуру как код.
- Используйте инструменты управления конфигурацией для автоматизации.
- Эффективно контролируйте состояние системы и приложений.
Однако с ростом сложности современного программного обеспечения и растущим ростом микросервисов ограничения DevOps становятся все более очевидными.
Расцвет AI-операций
AI-ops сочетает в себе машинное обучение, анализ данных и различные методы искусственного интеллекта для автоматизации трудно автоматизируемых аспектов DevOps. Цель состоит в том, чтобы создать рабочий процесс, который требует меньшего вмешательства человека, является более эффективным и масштабируемым. Вот как:
Развертывание
Что:
Сроки — решающий аспект, когда дело доходит до развертывания новых функций или версий приложения. Обычно предприятия полагаются на ручные оценки или базовые показатели, чтобы решить, когда развертывать новые обновления. С помощью прогнозного анализа модели ИИ могут автоматически анализировать исторические данные, чтобы рекомендовать наилучшие сроки развертывания.
Как:
- Сбор данных. Система собирает исторические данные, такие как загрузка ЦП, активность пользователей…
