AI模型可以检测DevOps流程中的特定模式

如今，人工智能(AI)和机器学习(ML)的进步为从传感器驱动的天气预报到无人驾驶汽车再到智能聊天机器人的广泛应用提供了可能性。开发团队通过利用自动化来快速原型化，迭代和改进应用程序，实现了这些突破。随着AI用例的规模，范围和复杂性的增加，DevOps迅速成为构建和交付的首选方式，因为它有助于缩短开发生命周期并提供具有高质量软件的连续交付。

本文概述了AI如何帮助DevOps团队更好地监视，警报和解决生产管道中的问题，以推动战略业务收益，并探讨了为确保企业为支持AI的DevOps做好准备所需的内部变更。

对启用AI的DevOps的需求

DevOps工程师通过监视网络稳定性，可用性和其他关键指标来管理数据平台的开发，测试和操作。DevOps团队面临的一些常见挑战包括管理多个库和代码版本，考虑适当的部署参数以避免应用程序失败以及在较短的时间内自定义脚本以确保最佳性能。

如果有足够的数据，则AI模型可以检测DevOps流程中的特定模式，以帮助确定瓶颈并解决这些挑战。AI还可以帮助克服传统DevOps工具的局限性，尤其是在开发和生产工作流中监视事件时。通常，当超过用户设置的阈值时，将触发针对受监视事件的警报。然后记录事件，并向团队发出警报。

但是，这种反应性方法取决于特定个人的响应能力。此外，在安全监控的情况下，由此类阈值触发的警报可能会产生许多误报。人工智能算法可以通过主动识别模式并在潜在破坏发生之前警告团队，来帮助应对这些挑战。