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人工智能驱动的DevOps如何实现业务转型?

来源:企业网D1Net 作者:Harris编辑 更新时间:2021/9/1 7:43:06

摘要:采用人工智能技术可以提供一种新的DevOps,它可以识别系统在全面安全性基础上具有智能设计的需求。   

    采用人工智能技术可以提供一种新的DevOps,它可以识别系统在全面安全性基础上具有智能设计的需求。
  
  人工智能的应用正在深刻改变人们对DevOps的理解。最重要的是,它提供了一种最新形式的DevOps,是一种更加安全的智能设计应用程序(DevSecOps)。
  
  大多数开发和运营人员都明白,DevOps是他们必须采用的一个重要原则,以确保生产率、效率和服务交付的一致性水平。在当今不确定性的情况下,所有这些因素都至关重要。
  
  基于人工智能的DevOps使企业能够迅速为其用户提供新的价值,如果没有DevOps,就不可能跟上市场竞争的步伐,也不可能迅速响应行业事件和用户的要求。
  
  以下将概述如何使用DevOps的人工智能业务思想帮助更好地监控、提醒和解决生产线中的问题,从而推动战略业务收益。
  
  将人工智能应用于DevOps
  
  人工智能通过多种方式改变DevOps环境,例如:
  
  (1)提高数据的可访问性
  
  人工智能为那些通常很难找到可以公开访问数据的团队拓宽了数据访问的范围。人工智能提高了企业团队获取大量在线数据的能力,这些数据超出了大数据聚合的范围。它帮助团队从企业可公开访问的数据库中扫描良好的数据,以便进行准确和重复的分析。
  
  (2)提供自治系统
  
  在使用自治系统之前,软件工程师通常会构建应用程序或为产品增加功能,并等待IT运营商调度和使用,随着自治的DevOps系统的引入,情况已不再如此。DevOps团队可以构建基础设施,使软件工程师可以部署更新,而不必等待DevOps资源可用。
  
  (3)自动化应用程序开发流程
  
  人工智能能够自动执行许多业务流程的能力可以实现数据分析,并对DevOps环境产生巨大影响。支持应用程序开发的人工智能DevOps现在是许多企业的选择。基于人工智能的DevOps使团队能够快速识别解决方案,而不必花费大量时间在海量数据的处理上。
  
  (4)智能异常检测
  
  由人工智能和机器学习支持的系统具有很高的准确性,可以提高系统安全性,从而提供卓越的性能。有了集中式日志记录DevOps架构,用户可以记录并排除网络上的任何可疑活动。这些做法有助于减轻网络攻击者带来的影响和威胁,并帮助企业精确地执行其数字化转型计划。
  
  (5)促进团队独立工作
  
  由人工智能和机器学习支持的DevOps使每个团队都能独立运作,而又彼此之间没有太多依赖。例如企业的开发团队和运营这两个团队通常需要彼此合作以完成其任务,但是借助智能DevOps解决方案,这两个团队可以独立工作,而不必等待对方的支持。
  
  (6)提供更好的客户体验
  
  人工智能业务构想往往会直接影响企业的生产力。借助这些技术,企业可以更快地进行开发并推出产品和提供更高水平的服务。
  
  基于人工智能的DevOps的当前应用
  
  基于人工智能的DevOps解决方案现在已被企业用于一系列解决方案,例如用于应用程序开发(贷款应用程序和移动应用程序)、客户参与、潜在客户生成、收入预测、推荐系统和风险评分等的DevOps。并在分布式计算系统上分配足够的计算资源,以优化模型训练结果,从而产生最短的周转期。为了满足合规性,需要更加强调处理数据偏差和改进模型分析能力。
  
  DevOps团队使用持续集成(CI)/持续交付(CD)、容器化软件和微服务符合这些标准,从而允许创新。如果正确采用这些程序,则有助于检测和预防安全威胁、数据泄漏和系统中断。这些措施和安全性对于涉及敏感基础设施领域(例如核能发电、水处理以及石油和天然气)的企业尤为重要。由于它们使用的工业控制系统具有物联网传感器和保护机制,因此特别容易受到网络攻击。
  
  使企业能够采用人工智能驱动的DevOps
  
  一些企业仍处于适应数字化转型的初期阶段。这可能是因为他们缺乏必须的知识或基础设施,无法继续使用传统系统,并且在存储设备中拥有大量的历史数据。人工智能可以帮助从这些数据中获取见解,并帮助创建能够增强客户体验的应用程序。因此,明智的做法是让这些企业认识到这些好处,并提高现有DevOps和数据科学人员的技能。
  
  企业的数据科学团队可能需要不断更新实施DevOps策略,例如产品版本控制、模型沿袭监控、模型培训和测试框架等。通过定义特定于用户的应用程序使用的趋势,并相应地定制功能,这些活动可以逐步加强产品交付和个性化。此外,DevOps工程师应该与数据科学家和人工智能/机器学习工程师密切合作,以提高响应时间,并监视和控制模型创建和生产的各个方面。
  
  结论
  
  DevOps在数字化转型方面的任务是帮助企业了解在数字化转型可能提高其成功率的趋势和过程,从而提高其竞争地位。
  
  从传统的指挥与控制组织过渡到数字化组织,在这样的企业中,授权、个性和一致性相匹配,并鼓励每个人参与,这需要进行重大的行为改革。DevOps方法论解释了为什么最大化从概念到意义实现的流程不仅仅是构建管道,而且还从文化的角度提供了可以工作的结构和模型。
  
  由人工智能驱动的DevOps将有助于使IT基础设施更易测试、更具弹性、更可测量、更动态和更加随需应变。这有助于企业实施数字化转型,因为它允许对支持IT技术进行更安全、更快的改进,进而允许对软件应用程序和服务进行更安全、更快速的更改。
  
  编辑:Harris
  
  

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