Современные технологические достижения привели к неоспоримому увеличению производственных возможностей компаний практически во всех отраслях.
Времена, когда все процессы лежали исключительно на плечах человека, давно прошли! Появляются высокотехнологичные системы, способные оптимизировать производственные процессы от разработки до запуска, предоставляя конечному потребителю незабываемые впечатления от готового продукта.
DevOps — одно из самых популярных технологических решений в современном мире, особенно для улучшения взаимодействия между командами и ускорения процесса запуска продукта с меньшей вероятностью сбоев и высокой скоростью восстановления данных.
Для ИТ-индустрии DevOps стал отличным решением таких сложных задач, как непрерывная интеграция и доставка приложений, а также эффективное внедрение инноваций, что, кстати, также позволяет ускорить процессы в цепочке разработки программного обеспечения.
И это еще не все! Сегодня существуют две самые передовые технологии, способные вывести работу любой компании на совершенно новый уровень.
В то время как некоторые компании уже начали ими пользоваться, превосходя своих конкурентов на рынке, другие более мелкие игроки все еще охотятся за ними.
Мы говорим здесь о искусственный интеллект (ИИ) И машинное обучение (МО) !
Неудивительно, что любая компания, работающая на основе систем искусственного интеллекта и машинного обучения, пользуется большим уважением в цифровом сообществе.Использование статических инструментов для развертывания, настройки и мониторинга производительности приложений (APM) уже исчерпало свой потенциал и фактически поглощается постоянно растущими требованиями рынка.
Актуальной задачей сегодня является поиск креативных инструментов управления, которые позволят искусственному интеллекту упростить задачи инженеров по разработке и тестированию.
Вот тут-то и пригодятся AI и ML! В этой статье мы рассмотрим, как именно интеграция с искусственным интеллектом и машинным обучением может дать новый импульс.
DevOps Короче говоря, искусственный интеллект и машинное обучение помогают разработчикам, автоматизируя рутинные и повторяющиеся задачи, повышая эффективность и минимизируя время, которое команды тратят на этот процесс.
Перейдем к деталям.
Применение искусственного интеллекта (ИИ) в DevOps
Революция данных — основная причина серьезных проблем в среде DevOps. Ежедневное сканирование огромных объемов данных в поисках проблем требует очень трудоёмких и временных затрат. То, что потребовало бы от человека часов безостановочной работы — искусственный интеллект может сделать мгновенно (будь то расчеты, анализ или принятие сиюминутных решений).
С развитием DevOps две совершенно разные команды получили возможность сотрудничать на единой платформе, что повлекло за собой необходимость в эффективных инструментах управления процессами и устранения неполадок.
ИИ трансформирует среду DevOps следующими способами:
- Доступность данных: ИИ может расширить доступ к данным для команд разработчиков, которые часто сталкиваются с нехваткой соответствующей информации.
Искусственный интеллект обеспечивает возможность доступа к огромным объемам данных за пределами предыдущих ограничений, помогая команде владеть полным объемом организованных данных для последовательного и повторяемого анализа.
- Автономность системы: способность адаптироваться к изменениям — один из ключевых факторов, который тормозит развитие компаний и загоняет их в рамки.
Причина этого – недостаточная аналитика.
В свою очередь, ИИ изменил этот сценарий, передав аналитические задачи от человека к автономному управлению.
Инструменты автономного управления теперь позволяют нам решать гораздо больший объем задач, чем мы могли бы выполнить вручную.
- Управление ресурсами: Расширяя использование автоматизированных сред, которые берут на себя рутинные и повторяющиеся задачи, ИИ изменил процессы управления ресурсами, открыв путь для инноваций и новых стратегий.
- Разработка приложения: Способность ИИ автоматизировать большое количество бизнес-процессов и расширять возможности анализа данных оказывает значительное влияние на среду DevOps. Многие компании уже начали внедрять искусственный интеллект и машинное обучение для достижения максимальной эффективности процесса разработки приложений.
Это не только сэкономит время, но и сократит объем работы почти вдвое.
Применение машинного обучения (ML) в DevOps
В контексте ИИ машинное обучение проявляется как анализ программ, наборов данных или алгоритмов устройств.
Привыкание систем к возможностям автоматизированного обучения свидетельствует об эффективности процесса ML, что иными словами означает переход к модели непрерывного обучения и развития.
Это облегчает команде работу со сложными проблемами, такими как линейные шаблоны, огромные базы данных, изменение запросов и генерация новых идей на регулярной основе со скоростью, требуемой платформой.
Будучи частью технологической цепочки, ML легко поможет вам исправить любые ошибки или внести необходимые изменения в общий код.
Ниже приведены примеры областей, в которых интеграция машинного обучения является ключевой для DevOps:
- Разработка приложения: до сих пор инструменты DevOps, такие как Git или Ansible, обеспечивают прозрачность процесса доставки, а применение машинного обучения к ним позволяет устранять проблемы, связанные с объемом кода, длительным временем сборки, задержкой или медленной скоростью выпуска, плохим распределением ресурсов и т. д.
- Контроль качества: Помимо детального анализа результатов тестирования, ML также предоставляет подробный обзор показателей оценки качества и на его основе создает библиотеку тестовых шаблонов.
Такое обширное тестирование проводится после каждой новой версии, что помогает улучшить качество создаваемых приложений.
- Обеспечение доставки приложений — это одно из основных преимуществ интеграции DevOps и ML. С помощью инструментов ML можно легко распознать шаблоны поведения пользователей, что позволяет избежать аномалий в процессе доставки приложений.
Доступ к таким аномальным сценариям позволит решать любые проблемы сразу на нескольких уровнях: инициализация системы, автоматизация, репозитории, процесс внедрения и запуска тестирования и т. д. На данный момент хищения интеллектуальной собственности и несанкционированное использование кода в процессе работа над приложением — наиболее распространенные неблагоприятные закономерности.
- Работа с производственными циклами: Команды разработчиков DevOps часто используют ML для понимания и анализа эффективности использования тех или иных ресурсов, в том числе для выявления антипаттернов, таких как, например, утечки памяти.
Явным преимуществом ML является то, что он хорошо знаком с процессами работы над приложениями и делает все возможное для их упрощения и решения проблем.
- Устранение неполадок/аварийное реагирование: Здесь ключевая роль МО заключается в его способности анализировать машинный интеллект. Машинное обучение превосходно работает в промышленных процессах, особенно в реагировании на внезапные оповещения, постоянно обучая системы выявлять повторяющиеся шаблоны или неправильные системные оповещения, тем самым отсеивая ненужные.
- Приоритетность результатов аналитики: У ML свой способ работы с аналитикой, отдающий приоритет как известным проблемам, так и совершенно неизвестным.
Инструменты ML помогут вам решить как общие проблемы, так и проблемы, связанные с журналами выпуска/журналами, для координации/оптимизации новых развертываний.
- Раннее обнаружение: Инструменты ML предоставляют командам разработчиков возможность раннего обнаружения проблем и мгновенного реагирования, обеспечивая непрерывность и бесперебойность бизнес-процессов.
ML помогает распознавать основные закономерности поведения пользователей и впоследствии прогнозировать их, что может проявиться, например, при анализе конфигураций, чтобы обеспечить ожидаемый уровень производительности, скорости реагирования и сохранить лидирующие позиции на рынке новых технологий.
условия.
Важно постоянно быть в курсе новых факторов, влияющих на поддержание интереса будущего/текущего клиента.
- Бизнес-аналитика: ML не только помогает разработчикам, но и играет ключевую роль в поддержании проекта на плаву.
В то время как DevOps уделяет больше внимания разработке кода для достижения бизнес-целей, инструменты ML работают с функциональностью на основе шаблонов, анализируют пользовательские показатели и предупреждают команды разработчиков, когда что-то идет не так.
Кроме того, машинное обучение может помочь:
- Кроме того, машинное обучение может помочь:
- Аналитика ИТ-операций (ITOA)
- Прогнозная аналитика(PA)
- Искусственный интеллект
- Алгоритмические ИТ-операции (AIOps)
Вот 7 шагов к внедрению искусственного интеллекта и машинного обучения в среде DevOps:
- Реализация расширенных API: Это переход команд разработчиков к практическому опыту использования готовых API, таких как AZUR, AWS и GCP, которые открывают для программного обеспечения широкий спектр возможностей AI и ML без необходимости самостоятельно разрабатывать новые модели работы для собственных целей.
Именно благодаря этому в будущем они смогут сосредоточиться на реализации таких расширений, как преобразование голоса в текст или других продвинутых шаблонов.
- Поиск похожих моделей: следующим шагом будет поиск аналогичных API уже с AI и ML. Благодаря этому упрощается процесс разработки, поскольку использование уже успешных моделей AI и ML поможет ускорить процесс и внести необходимые изменения.
- Параллельный трубопровод: Учитывая тот факт, что AI и ML находятся на стадии тестирования, важно дополнительно рассмотреть возможность запуска параллельных конвейеров, чтобы не потерять работу в случае сбоя или внезапных проблем.
Лучшее решение этой проблемы — постепенное внедрение возможностей ML/AI в соответствии с процессом реализации проекта.
- Предварительно обученная модель: проверенная и предварительно обученная модель может значительно упростить реализацию возможностей машинного обучения и искусственного интеллекта.
Предварительно обученная модель может быть полезна для распознавания поведения пользователя или поиска необходимых данных в конкретном запросе.
Это обеспечивает уникальные метрики, которые полностью соответствуют возможным сценариям поведения пользователей.
Таким образом, наличие предварительно обученной модели является ключом к успешному раннему внедрению ИИ/МО.
- Публичные данные: Поиск исходных данных для обучения — одна из основных задач при внедрении AI/ML. Никто на самом деле не увидит и не будет использовать эту информацию в своих целях.
Вы можете взять его из общедоступных баз данных/наборов данных.
Это может быть сомнительно и может не соответствовать вашим требованиям/идеям по работе с такими инструментами, но жизнеспособность проекта точно повысит.
- Идентификация личности: вы обязательно увидите истинный потенциал ML/AI только после запуска программного обеспечения и его завершения с высокой скоростью, качеством и производительностью по сравнению с традиционным подходом.
Но очень важно знать, куда вы идете, и искать модели успешного применения ИИ и МО, к которым вы стремитесь.
- Расширяем горизонты: В идеале разработчики должны постоянно двигаться вперед, узнавать что-то новое и быть в курсе событий.
Это особенно актуально для приложений AI/ML. Для достижения этой цели организациям следует поощрять команды как можно быстрее внедрять новые инструменты, упрощая им доступ к MI/AL и API общего назначения без дополнительных формальностей, которые обычно являются неизбежной частью внедрения новых инструментов.
Подведение итогов
В целом, искусственный интеллект и машинное обучение — это инструменты, которые появились для преодоления разрыва между людьми и огромными объемами данных.Разве не здорово иметь такой инструмент, который может предоставить вам обоснованное решение, основанное на анализе тысяч подобных инструментов в Интернете, вместо того, чтобы вы проводили сотни тестов/экспериментов в своей мобильной среде или приложении ради одного одна запись в журнале? Правильное распределение человеческих ресурсов и внедрение инструментов, обеспечивающих стабильное функционирование во времена постоянно растущих объемов информации, — это уникальные возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, которые принесут пользу вашей среде DevOps. Перед нами система, способная моделировать модель поведения пользователя сразу в нескольких возможных сценариях, будь то поиск, мониторинг, устранение неполадок или взаимодействие с данными; Сравните эту модель с другими и выберите наиболее подходящий вариант.
Вперед! Пришло время воспользоваться преимуществами искусственного интеллекта и машинного обучения и в вашей среде DevOps!Теги: #ИТ-инфраструктура #Системное администрирование #ИТ-компании #ИТ-компании #AI #DevOps #ml #Marchine Learning #marchine Learning
-
Книжный Сканер Своими Руками
19 Oct, 24 -
У Каждого Федерального Суда Будет Свой Сайт
19 Oct, 24 -
Реле Тор За Пять Минут
19 Oct, 24 -
Пост О Хабре И Добре
19 Oct, 24 -
Виджет «Данет»
19 Oct, 24
