AI を DevOps に統合してワークフローの自動化を強化-AI-php.cn

翻訳者 | Chen Jun

レビュアー | Chonglou

ソフトウェア開発時と運用時チームが楽に連携し、プロセスを合理化し、生産性を向上させることができるといえば、DevOps を思い浮かべるでしょう。今日、人々は人工知能 (AI) の力を利用してあらゆる意思決定に革命を起こし、新しい DevOps プロフェッショナルの教育をより簡単に支援できることを期待しています。より深い観点から見ると、日常業務の自動化、資産配分の最適化、潜在的な問題の予測など、人工知能は DevOps ワークフローに革命的な影響を与える可能性があります。＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃学ぶ。 DevOps で人工知能の無限の可能性を実現するには、チームのコミュニケーション効率の向上、障害回復時間の短縮、回復力の強化を考慮する必要があります。

AI を DevOps に統合してワークフローの自動化を強化人工知能を DevOps に統合するにはどうすればよいですか?

DevOps チームは、継続的インテグレーションおよび継続的デリバリーツールの改善、自動テストカバレッジの増加、コードとしてのインフラストラクチャの実践、アプリケーションなどの側面からオープン性のさまざまな新しい例を考え、実装できます。コンテナ化技術の導入とクラウドネイティブアーキテクチャの採用。

CI/CD パイプライン

人工知能により、企業は

CI/CD プロセスの可視化を実現できますそしてコントロール。人工知能を使用することで、企業は構築、テスト、展開された履歴データを迅速に分析して、潜在的な障害点を発見し、起こり得る問題を予測できます。たとえば、AI は

MySQL の

クエリログを分析して、アプリケーションのパフォーマンスに影響を与える非効率なデータベースクエリを特定できます。AI 主導のシステムは、統合および導入フェーズでの潜在的なコストのかかる遅延、障害、停止のリスクを最小限に抑えるための予防措置を積極的に実装することもできます。さらに、AI 駆動システムは、高度な機械学習モデル (MLOps モデルとも呼ばれる) を活用してワークロードとリソースのニーズを予測するなど、CI/CD パイプラインでのリソース割り当ての最適化に役立ちます。この意味で、AI 駆動システムは、コンピューティング能力、ストレージ、ネットワークリソースの調整を動的に調整できます。これにより、チームは貴重なリソースを無駄にしたり、パフォーマンスのボトルネックに陥ることなく、効率的に構築してデプロイできるようになります。予測分析

DevOps では、混乱を予測して防止できるかどうかが成功と壊滅的な失敗の分かれ目となることがよくあります。これに対応して、AI 主導の予測分析により、チームは潜在的な混乱の一歩先を行くことができます。したがって、AI を活用した予測分析により、チームは混乱にうまく対応し、一歩先を行くことができます。

予測分析では通常、高度なアルゴリズムと機械学習モデルを使用して、アプリケーションログ、システムインジケーター、履歴イベントレポートなど、さまざまなソースからの大量のデータを分析します。その後、このデータのパターンと相関関係を特定し、異常を検出して、差し迫ったシステム障害やパフォーマンスの低下を早期に警告できます。これにより、チームは問題が本格的な停止にまで拡大する前に、事前に予防措置を講じることができます。

さらに、AI はサーバー、ネットワーク、ストレージシステムなどのさまざまなインフラストラクチャコンポーネントからのデータを継続的に分析し、潜在的なハードウェア障害が発生する前に障害や容量の制約を特定できます。

AI 主導のコードレビュー

手動操作では人的ミスが発生することが多く、時間がかかりすぎます。この点において、人工知能ツールは人間が達成できない速度でコードベースを分析できるため、パフォーマンスのボトルネック、ベストプラクティスや内部標準を満たしていないコード、セキュリティ上の責任、コーディングなどの潜在的な問題を迅速かつ大規模に特定できます。スタイル。。

同時に、開発者に運用インテリジェンスと提案されるアクションプランを提供できるツールが増えており、それによってライブラリに導入された欠陥や蓄積された技術的負債を解決しながら、コードを大幅に削減できます。リスク。

広い意味では、次のモデルとツールもコードベースの最適化対策を提案できます:

DeepSeek-Coder6.7B/33B Phind-CodeLlama v2
##Deepseek 67b

上記のモデルは、自動化と簡素化された品質管理の点で良い結果を達成しました。効果。これらのソリューションを適切に使用することで、DevOps チームはデリバリーサイクルを加速し、コストのかかる導入後の問題のリスクを軽減し、常に包括的な品質管理を確保できます。

自動セキュリティチェック

脆弱性の発生を回避するために、適切なセキュリティ対策を実装および実行すると、通常の開発サイクルが遅くなる場合があります。。そして、人工知能はプロセスを簡素化し、効率を向上させることができます。人工知能によって駆動される自動セキュリティチェックは、従来の静的セキュリティソリューションとは異なり、悪意のある攻撃者が使用するパターンとテクニックを分析することで、さまざまな新たな脅威に適応するために継続的に学習し「成長」する機能を備えています。

同時に、人工知能主導の自動セキュリティチェック機能を DevOps ワークフローにシームレスに統合して、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) のすべての段階で継続的な改善を達成できます。 . セキュリティの監視と検証。

フィードバックと最適化

さまざまなタスクやプロセスの自動化は人工知能の重要な部分ですが、見落とされている機能は、運用、エンドユーザー、DevOps チーム間のフィードバックループ。これらのツールは大量のデータの選別が得意なので、システムログ、ユーザーの行動、アプリケーションのパフォーマンスメトリック、エンドカスタマーからの直接のフィードバックなどを分析するのに最適です。

さらに、これらのツールは、自然言語処理 (NLP、自然言語処理) と機械学習を使用してパターンと傾向を特定し、アプリケーションのパフォーマンス、使いやすさ、全体的なユーザー満足度を指摘することもできます。改善が必要な領域。さらに、このインテリジェントな分析により、開発チームは実際のユーザーのニーズとシステムのパフォーマンスに基づいて変更や機能強化に優先順位を付けることができるため、製品がユーザーの期待に応え、実際の条件に応じて実行できるようになります。

人工知能を DevOps に統合するためのツールとテクニック

人工知能と DevOps の統合により、一連のツールとテクニックが誕生しました。自動化と効率性を高めるために設計されたツールです。多くの組織は人気のある Google Cloud をデフォルトとして使用しているかもしれませんが、より手頃な価格で特定のジョブに適した AI を活用した代替手段を検討している DevOps チームが増えています。たとえば、Oracle と Alibaba Cloud はこの分野でますます人気が高まっており、その人工知能機能は毎月更新されています。

コードレビューと品質保証

DeepCode、Codacy、SonarSource などのソリューションを使用して、機械学習アルゴリズムを使用してコードベースを分析することを検討できます。、潜在的な脆弱性、コードの欠陥、ベストプラクティスの違反を特定し、既存のコードの分析とレビューのプロセスを最適化します。

テストと品質保証に関しては、

Applitools、Functionize、Mablなどの人工知能駆動のツールは、ビジュアル機械学習テクノロジーを通じてテストを自動的に作成および実行できます。もちろん、ローカルでホストされている大規模モデルを使用することを選択した場合は、DevOpsタスク(特に)に特化するための特別なトレーニングが必要になる場合があります。CI/CD)。さらに、インフラストラクチャの管理と監視の観点から、Moogsoft や Dynatrace などの人工知能で強化されたプラットフォームは、リアルタイム分析を通じて、高度な異常検出と根本原因分析サービスを提供できます。潜在的なシステム障害を予測して防止するための運用データ。

技術者以外の人向けの DevOps ツール

現在、よくある誤解は、AI 主導の DevOps ツールは、高度な知識を持つ人だけが使用できるというものです。リソースと複雑なソフトウェア開発ニーズを持つ大企業向けに特別に利用可能です。これはそうではありません。 Harness や CodeGuru などの AI を活用したソリューションは、その柔軟性により小規模なチームに最適です。小規模な IT チームが常にフル稼働で稼働していることが多いという事実は、DevOps タスクに特定のニーズに合わせてカスタマイズできるさまざまなオープンソースの人工知能ツールを使用する必要があることを意味します。

人工知能を DevOps に統合するためのベストプラクティス

人工知能をDevOpsに統合する勢いは高まり続けています。企業は、潜在的な課題を軽減する次のベストプラクティスを通じてAI 主導のDevOps 自動化の可能性を最大限に引き出すことができます:

OK 明確な目標と指標: チームまず、DevOps サイクルに AI を統合することで達成したい具体的な目標を特定する必要があります。導入頻度の増加、コード品質の向上、障害率の削減、インシデント対応時間の短縮など、明確な目標は、チームが適切な AI ツールやテクノロジーを選択するのに役立ちます。
小さく始めて反復する: DevOps プロセスを全面的に見直しようとするのではなく、AI が即時に価値をもたらす可能性がある特定の領域を特定します。チームはパイロットプロジェクトまたは概念実証から始め、経験と自信を得るにつれて AI の統合を徐々に拡大する必要があります。
データの品質と管理を確保する: AI アルゴリズムはデータに大きく依存しているため、チームはデータガバナンスの実践をタイムリーに確立し、改善する必要があります。データの品質、完全性、アクセス性が効果的に保証されて初めて、データのクリーニング、検証、管理などのプロセスの実装が容易になります。

概要

要約すると、人工知能はより広範な DevOps フレームワークにますます統合され、社会に新たな課題をもたらしています。 DevOps の日常生活における処理方法と効率の大幅な変化。特に CI/CD では、AI を活用した予測分析は、DevOps チームが顧客サービスパイプラインを継続的に変更し、時代の先を行きながらリソース割り当てを最適化するのに役立ちます。企業が効果的に競争上の優位性を獲得したい場合、人工知能を DevOps に統合することは可能性があるだけでなく、避けられない選択であると言っても過言ではありません。