Alors que les technologies avancées telles que l'IA (intelligence artificielle) et le ML (apprentissage automatique) façonnent progressivement notre façon de vivre et de travailler, les équipes DevOps ne font pas exception. Les équipes DevOps pourraient commencer à utiliser l’IA pour intégrer des applications et des solutions de surveillance des infrastructures pour les plateformes d’opérations informatiques d’ici 2023, selon une étude publiée sur Gartner.
L'intelligence artificielle a radicalement changé la façon dont nous abordons le DevOps et d'autres opérations informatiques. L’attention croissante portée à la sécurité des applications et des solutions constitue un impact significatif de l’IA et du ML sur les opérations de développement DevOps.
L'IA ou intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui crée des programmes informatiques, des applications et des outils capables de simuler l'intelligence humaine et de penser comme des humains. Cette technologie permet aux machines et aux outils d'effectuer des tâches et des travaux complexes. Les voitures autonomes sont un parfait exemple de technologie d’intelligence artificielle. L'intelligence artificielle implique diverses machines et applications intelligentes telles que l'apprentissage automatique (ML). Lorsqu'elles sont utilisées ensemble (IA et ML), ces technologies permettent aux développeurs et aux professionnels de l'informatique de contribuer à améliorer les opérations globales de développement en utilisant une approche proactive.
Tiré de deux mots différents, 1) développement (dev) et 2) opérations (ops), DevOps est essentiellement une configuration dans laquelle des professionnels (développeurs de logiciels et équipes d'exploitation informatique) travaillent ensemble pour concevoir et fournir des solutions et applications logicielles de haute qualité. à grande vitesse avec des fonctionnalités de sécurité améliorées. L'objectif principal de DevOps est de collecter des données et de fournir un retour continu sur le processus de développement à chaque étape afin d'améliorer l'efficacité et de rationaliser le flux de travail. Les équipes DevOps y parviennent à l'aide de l'automatisation, du travail d'équipe, des commentaires en temps réel et des tests. Les services de développement DevOps aident donc les entreprises à développer plus rapidement de meilleures solutions logicielles et applications avec moins de problèmes et d'erreurs.
Lorsque l'IA et le ML sont impliqués dans DevOps, les équipes sont mieux à même de découvrir les défauts et les problèmes du projet, tels que la quantification infinie et les exigences manquantes. En conséquence, les équipes de développement peuvent créer de meilleures exigences de projet en réduisant les défauts, les erreurs et les problèmes de planification de projet, créant ainsi un produit final haut de gamme. En bref, l’avenir du DevOps dépend principalement des technologies d’IA et de ML, car elles permettent d’économiser du temps et de l’argent et d’améliorer l’efficacité opérationnelle globale.
Pour vous aider à comprendre l'impact de ces technologies, nous avons mentionné certaines des manières dont l'IA et le ML changent le DevOps.
L'intégration d'applications d'IA et de ML dans DevOps peut améliorer l'efficacité et la vitesse des applications. Les outils d'IA et de ML permettent aux chefs de projet de détecter les irrégularités dans le code, la mauvaise gestion des ressources, les ralentissements des processus, etc. Cela aide les développeurs à accélérer le processus de développement pour créer le produit final plus rapidement.
L'intelligence artificielle ajoute une valeur énorme aux différents processus DevOps car elle peut réduire le besoin d'implication humaine. Prenons simplement l’exemple de l’assurance qualité et des tests. Aujourd'hui, divers outils et plates-formes de test sont disponibles pour aider les équipes de développement à accélérer le processus d'assurance qualité et de test, tels que les tests d'acceptation utilisateur et les tests fonctionnels. Ces outils génèrent de grandes quantités de données et des applications ML sont utilisées pour améliorer la précision des résultats. Cela donne aux développeurs plus de temps pour gérer les problèmes et les erreurs de codage ; les outils d'IA et de ML donnent vie à l'automatisation pour améliorer les performances globales des projets de développement.
Les équipes DevOps utilisent des applications et des outils d'apprentissage automatique pour garantir la livraison sécurisée d'applications et de logiciels en découvrant des modèles de comportement pour éviter les violations dans les domaines de développement critiques. Cela aide également les développeurs à éviter d'inclure du code interdit et non autorisé dans la chaîne de processus pour contourner les modèles indésirables dans le produit final.
Lors de l'analyse de l'utilisation des ressources, le ML profite à DevOps pour analyser l'utilisation des ressources et d'autres éléments afin de gérer les problèmes de production de la meilleure façon possible. Cela garantit un cycle de production efficace et rationalisé pour une livraison rapide du produit final.
Étant donné que ML utilise l'intelligence artificielle, il joue un rôle important dans la résolution des alertes d'urgence en entraînant régulièrement le système à détecter les anomalies et à les résoudre en temps réel. Les systèmes d'alerte en temps réel et d'urgence rendent le processus de développement plus efficace et plus rapide.
Avec l'aide des outils d'IA et de ML, les équipes opérationnelles sont mieux à même de détecter les problèmes à un stade précoce. Cela garantit la continuité des activités pour que les opérations continuent de fonctionner efficacement sans provoquer de temps d'arrêt. Les équipes de développement de logiciels utilisent également ces techniques pour développer des modèles tels que des tests de configuration afin d'atteindre des niveaux de performances et de prédire le comportement des utilisateurs afin d'éviter les défauts qui pourraient avoir un impact sur l'engagement et l'expérience globale du client.
L'apprentissage automatique joue un rôle essentiel pour assurer la stabilité de l'entreprise et soutenir le développement des processus. Les experts métier peuvent utiliser des outils et des applications de ML pour analyser les métriques des utilisateurs et envoyer des alertes aux départements ou équipes concernés et aux développeurs si des problèmes surviennent.
L'analyse des flux de données à travers différents processus et environnements de développement est l'un des principaux avantages de l'utilisation de l'IA dans le processus DevOps. Étant donné que toutes les équipes et tous les environnements présentent des défauts et des problèmes différents, l’IA et l’apprentissage automatique peuvent les aider à générer et analyser des données pour tous les différents environnements en un seul endroit. Prenons simplement un exemple d’outil de surveillance pour comprendre ce concept. Les outils et solutions de surveillance sont conçus pour générer des données en temps réel, et l’IA améliore la corrélation des données entre différents processus et plates-formes. Ces outils utilisent ensuite la technologie ML pour découvrir des informations provenant de différents flux de données. En conséquence, les équipes DevOps sont mieux à même d'obtenir une vue d'ensemble claire et complète du processus de développement plutôt que d'utiliser différents tableaux de bord et outils.
La vitesse de l'IA et la précision du ML peuvent avoir un impact incroyable sur de multiples aspects des opérations DevOps tels que le développement, le déploiement, les tests, la gestion, etc. Ces technologies peuvent considérablement améliorer et rationaliser les cycles de processus en automatisant les tests, en détectant les anomalies à un stade précoce et en résolvant les défauts le plus rapidement possible afin de concevoir le produit final plus rapidement. Les professionnels du Dev Ops doivent considérer toutes les capacités et opportunités offertes par l'IA et le ML comme des moyens nouveaux et efficaces d'améliorer la qualité des produits et de mieux gérer leurs processus de développement en automatisant des tâches et des opérations complexes à l'aide d'outils et d'applications basés sur l'IA.
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