Как DevOps на базе ИИ и машинного обучения обеспечивает трансформацию бизнеса
DevOps стал важной частью механизма разработки программного обеспечения более десяти лет назад, чтобы устранить несоответствие между разработкой и выполнением приложений. За прошедшие годы системы и эффективность изменились, но вместе с ними увеличилась нагрузка на данные и сложность доставки. Для эффективной и действенной DevOps вам нужен большой объем данных, безупречный поток операций, надежный мониторинг и легкое распознавание ошибок. Мало того, что компании борются за то, чтобы поддерживать разработку и поставку как два противоположных потока, работающих синхронно друг с другом, это также приводит к громоздкому процессу, который, как часто отмечают, препятствует росту.
Однако по мере развития всех технологий появляются возможности для поддержки DevOps с помощью футуристических и эффективных с точки зрения времени механизмов. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) больше не являются громкими причудливыми словами для венчурных капиталистов, а создают новаторскую помощь в других утомительных задачах, например, в услугах DevOps.
Эффективный анализ данных
Время — деньги. Это было доказано снова и снова, и лидеры в области науки о данных — это те, кто заберет трофей. Рутина ручного анализа данных, огромное количество ошибок при развертывании и утомительная задача интерпретации больших объемов данных — все это бремя, о котором компании, предоставляющие услуги DevOps, очень хорошо осведомлены. Обращение к машинному обучению позволяет сделать интересное наблюдение о том, как анализ и интерпретация массовых данных могут происходить с помощью ИИ. Включение сценария, который может проверять согласованность и качество данных после проверки, может значительно повысить эффективность. Конечно, процесс машинного обучения требует разработки стратегии сбора и очистки данных, но когда это может происходить широко, автоматизированный механизм обучения и отчетности не только изменит способ развертывания вашего приложения, но также откроет ворота для взбалтывание всех полученных данных вместо беглого просмотра предсказанных шаблонов, безопасно взятых с края, когда у вас нет свободы исчерпывающего анализа. Машинное обучение меняет наш подход к данным — серьезность и масштабы их получения, обработки и использования для включения в наши приложения. Это меняет то, как мы рассматриваем DevOps как услугу, вместо того, чтобы быть просто механизмом операций, он является директивным, отзывчивым и эффективным за пределами его нынешних интерпретаций.
Проверка на наличие ошибок
Доступ к данным и тестирование программного обеспечения лежат в основе DevOps для определения эффективности и актуальности приложений. При этом искусственный интеллект и особенно машинное обучение играют очень важную роль в своевременной и точной идентификации ошибок и кодов, создавая тем самым шаблон для идентификации и коммуникации. Чтобы сделать это еще более плавным, необходимо уделить особое внимание обучению и повторному обучению машинного обучения для тестирования кода.
Машинное обучение и ИИ в целом меняют не только то, как мы можем измерять и оценивать возможные ошибки в наших данных, но и возможные способы их исправления. Поглощение выходных данных и производительности модели помогает воспроизвести шаги, если они эффективно включены в сценарии. Это означает, что после обучения с помощью цифровой автоматизации очистка данных, исправление и даже интерпретации и предложения могут быть обнаружены быстрее во время развертывания, что дает большие возможности для экспериментов с данными. Это не только поможет повысить эффективность оценки качества, но и даст указания на будущее, тем самым предотвратив ошибки еще до того, как они произойдут. ИИ имеет возможность отображать индикаторы, которые могут быть совершенно не интерпретированы или неверно истолкованы людьми, особенно своевременно. Благодаря возможностям машинного обучения, ранним прогнозам и системам оповещения команды DevOps могут выявлять и пересматривать имеющиеся проблемы до того, как будет нанесен какой-либо косвенный ущерб жизненному циклу разработки программного обеспечения (SDLC).
Прогнозная аналитика — это правильный выбор
Благодаря тому, что Digital Citizens лидирует в доступе к рынку и, таким образом, создает тенденции, оценка больших объемов данных является обычным делом, когда аутсорсинг осуществляется консалтинговой компанией DevOps. Но то, как это выводится на новый уровень, — это предиктивная аналитика и мобильная аналитика с помощью ИИ и машинного обучения. Вместо утомительных и ошибочных процессов эффективное машинное обучение может помочь выявить закономерности и, таким образом, помочь понять новые тенденции проблем в DevOps. Если вы предлагаете DevOps как услугу, мало что может быть лучше, чем этот край механизма прогнозирования, чтобы дать вам преимущество. Еще одна серьезная проблема, с которой сталкивается большинство инструментов DevOps, — это сохранение данных и отслеживание истории. Легко ли вернуться в определенное время и прочитать закономерности в новой интерпретации, чтобы увидеть, как это происходило тогда? Нет! Именно здесь вступает в действие ИИ со своим машинным обучением, которое позволяет анализировать данные для отображения траектории и сохранять все данные в качестве эталона, поэтому нам не нужно каждый раз начинать с нуля. Представьте, как это меняет бизнес-подход, становясь более органичным, адаптивным и отзывчивым благодаря цифровой автоматизации с поддержкой ИИ! Машинное обучение — это постоянно развивающаяся платформа, которая позволяет системе максимально приблизиться к желаемому результату, поэтому вы не просто создаете шаблон, вы также прокладываете путь для его достижения. Как только шаблоны станут ясными, анализ поведения пользователей, сильных сторон и угроз для бизнеса станет неотъемлемым фактором оптимизации вашей модели.
Интеграция ИИ с процессами и инструментами
Святая троица DevOps — люди, процессы и инструменты — это наиболее постоянно меняющиеся потребности современного бизнеса. Однако, к сожалению, к тому времени, когда что-то изучено и интегрировано, появляется что-то еще и побеждает лидера рынка. Вот почему розовые единороги мира, такие как Netflix и Amazon, интегрируют целую культуру автоматизации, тем самым обеспечивая постоянное обучение и развитие механизма для своих приложений. Вот почему роль директора по аналитике вашей организации теперь становится ключевой в определении кривизны роста, которого может достичь разработка программного обеспечения и операции.
Мы смотрим в то время, когда данные — это не просто включение обратной связи в модели, которое происходит, когда операция хорошо выполняется. Известно, как важно своевременное замыкание этой петли меняет судьбу продукта, но известно и то, как трудно этого добиться. Скорость и эффективность, с которой могут обрабатываться данные в реальном времени и предпринимаемые действия, сводит к минимуму количество ошибок, повышает эффективность и, следовательно, изменяет объем, действия и результаты обработки данных с помощью машинного обучения. Мы можем изменить не только опыт тестирования, но и то, как мы воспринимаем данные и воспроизводим результаты после их оценки.
Бесшовное обучение в DevOps
Когда мы смотрим в то время, когда будущее становится прошлым, даже если мы этого не осознаем, принципы и стратегии ускользают или исчезают по прикосновению кончика пальца. Бизнес просто не может позволить себе двигаться в одностороннем направлении для достижения успеха, он должен быть многомерным. Когда Gartner предлагает стратегию Continuous Next, он уже включает в себя обучение управлению изменениями, прогнозируя бурный и быстрый рост технологий в будущем. Поскольку теперь мы знаем, что изменения есть и будут оставаться неизбежным компонентом роста, лучше всего систематизировать их как ядро нашей системы управления. Именно здесь вступают в действие ИИ и машинное обучение, чтобы научно и точно помочь количественно оценить изменения и внедрить их в разработку и эксплуатацию.
Безопасность и искусственный интеллект
Если мы будем держать наши глаза и разум открытыми, мы увидим, как цифровые колеса уже были приведены в движение DevOps, управляемым ИИ, и их результаты трудно не заметить. В то время как некоторые сервисы используют механизмы обратной связи с помощью ИИ для проактивного обучения в программах на самых ранних этапах, другие используют свободное и эффективное общение по нескольким каналам с использованием чат-ботов. Некоторые из наиболее эффективных и практичных приложений заключаются в создании систем уведомления о приоритетах на основе машинного обучения, чтобы помочь группам обеспечения качества оценивать проблемы и предпринимать действия на основе приоритетов. Не только это, но и большая часть безопасности данных обеспечивается ИИ для борьбы с постоянными и повторяющимися угрозами доступа к данным, что делает обыденную, но важную задачу относительно легкой для DevOps. Еще одна проверенная и испытанная интеграция — это механизмы устранения неполадок, довольно легко приводимые в действие с помощью машинного обучения, где, устраняя масштабы человеческих ошибок, ИИ также помогает заменить человеческую потребность в повторяющихся и скучных задачах.
В заключение, мы смотрим на совершенно новый масштаб, эффективность, обработку и изучение данных для DevOps с выполнением и непрерывным эволюционным циклом с помощью ML и AI, это не просто модные слова, а изменение способа взаимодействия человека с машиной. но переосмысление того, как машинное обучение может помочь разработчикам превратить их в экономичный, продуктивный и высокоточный механизм. Не за горами будущее, когда ИИ и машинное обучение будут более глубоко и существенно интегрированы в стратегии организаций. Настало время, чтобы DevOps внедрил то же самое как можно раньше, чтобы гарантировать, что к моменту внедрения сервисы DevOps уже работают и осваиваются с помощью ИИ и машинного обучения, что превращает системы и подход, как адаптивные, так и упреждающие, в гонка за самой быстрой эволюцией.
