隨著技術(shù)的突飛猛進(jìn)，人工智能正在為每一個(gè)尋求速度、可擴(kuò)展性、質(zhì)量和靈活性的企業(yè)塑造數(shù)字化轉(zhuǎn)型的未來(lái)。

由于DevOps可以提供卓越的軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境，因此人工智能中的DevOps無(wú)疑是下一個(gè)技術(shù)突破。而各行業(yè)組織都在競(jìng)相采用人工智能來(lái)改進(jìn)他們的業(yè)務(wù)。為了支持這種轉(zhuǎn)變，結(jié)合人工智能實(shí)施的智能自動(dòng)化解決方案正在成為一種新常態(tài)。

因此，如果企業(yè)正在考慮通過(guò)利用人工智能來(lái)強(qiáng)化其DNA，那么人工智能的DevOps原則對(duì)這些工作至關(guān)重要。以下是企業(yè)如何釋放人工智能的真正潛力并保持領(lǐng)先地位的方法。

DevOps和人工智能

DevOps已經(jīng)改變了許多企業(yè)的游戲規(guī)則。應(yīng)用人工智能可以幫助DevOps團(tuán)隊(duì)在從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)的整個(gè)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型的運(yùn)營(yíng)效率。

不可否認(rèn)的是，人工智能可以增強(qiáng)自動(dòng)化并快速跟蹤DevOps的性能。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程對(duì)多樣化的企業(yè)來(lái)說(shuō)極具挑戰(zhàn)性，因此DevOps和人工智能確保了正確的流程，在整個(gè)過(guò)程中可以進(jìn)一步帶來(lái)靈活性。

DevOps通過(guò)以下方式實(shí)現(xiàn)人工智能模型的持續(xù)部署和快速交付：

• 速度：通過(guò)減少不必要的活動(dòng)來(lái)縮短整體開(kāi)發(fā)和交付時(shí)間。
• 可擴(kuò)展性：按需和自動(dòng)擴(kuò)展的人工智能模型。
• 質(zhì)量：促進(jìn)數(shù)據(jù)集的清理，并最終促進(jìn)一致的學(xué)習(xí)，從而進(jìn)一步增強(qiáng)人工智能。
• 數(shù)據(jù)監(jiān)控：決策和計(jì)算通過(guò)精確的數(shù)據(jù)監(jiān)控幫助處理海量數(shù)據(jù)

在DevOps中集成人工智能有很多的好處。

(1)數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是企業(yè)取得成功的關(guān)鍵，尤其是在競(jìng)爭(zhēng)激烈并且爭(zhēng)相獲得消費(fèi)者信任的時(shí)候。由于DevOps產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，而人類(lèi)在沒(méi)有技術(shù)干預(yù)的情況下分析數(shù)據(jù)是不切實(shí)際的。

人工智能的智能分析通過(guò)識(shí)別和解決問(wèn)題來(lái)簡(jiǎn)化流程，而更系統(tǒng)的方式可以提高效率并提高消費(fèi)者滿(mǎn)意度。

(2)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

在更廣泛的技術(shù)環(huán)境中，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)有自己的一些問(wèn)題和錯(cuò)誤，這些問(wèn)題和錯(cuò)誤是在監(jiān)控流程時(shí)出現(xiàn)的。由于溝通范圍很小，團(tuán)隊(duì)之間缺乏相互學(xué)習(xí)，人工智能技術(shù)可以幫助加快學(xué)習(xí)周期。

人工智能有助于提高來(lái)自多個(gè)平臺(tái)的數(shù)據(jù)洞察力，從而促進(jìn)更好的溝通并建立更好的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

(3)故障處理

機(jī)器學(xué)習(xí)正在為更好地解決基于數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤鋪平道路，最終人工智能將能夠通過(guò)檢查模式來(lái)預(yù)測(cè)故障跡象。由于人類(lèi)無(wú)法匹敵人工智能的觀(guān)察能力，某些故障指標(biāo)只能通過(guò)人工智能技術(shù)進(jìn)行分析。這進(jìn)一步增強(qiáng)了整體開(kāi)發(fā)流程，因?yàn)榭焖僮R(shí)別有助于在問(wèn)題影響軟件開(kāi)發(fā)生命周期之前識(shí)別問(wèn)題。

(4)打破孤島

使用人工智能的DevOps能夠簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程，并在不同系統(tǒng)之間建立適當(dāng)?shù)耐ㄐ?，消除減緩開(kāi)發(fā)和部署過(guò)程的障礙。此外，自動(dòng)化、持續(xù)集成和加強(qiáng)溝通的能力有助于業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者更多地關(guān)注可以進(jìn)一步加速業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的其他方面的技術(shù)。

(5)節(jié)省成本

由于基于人工智能的模型的基本功能是自動(dòng)化，它可以幫助企業(yè)節(jié)省資金并增強(qiáng)人力資源。對(duì)于任何企業(yè)來(lái)說(shuō)，消除重復(fù)性的人工工作都是一個(gè)難以破解的難題。但當(dāng)企業(yè)要求持續(xù)創(chuàng)新時(shí)，這是必要的。人工智能可能是企業(yè)節(jié)省成本的最佳方式，并最終幫助企業(yè)更創(chuàng)造性、更高效地使用人力資源。

(6)使人工智能軟件更加直觀(guān)

除了更多的商業(yè)利益外，基于人工智能的軟件更加直觀(guān)和用戶(hù)友好，因?yàn)樗鼉?yōu)先考慮減少人為錯(cuò)誤。雖然DevOps是眾所周知的、可靠的、業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的軟件交付方法，但混合人工智能可以通過(guò)將技術(shù)更深入地集成到系統(tǒng)中來(lái)增強(qiáng)用戶(hù)體驗(yàn)。

人員與人工智能之間簡(jiǎn)化交互的完美和諧有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)其所需的速度、效率、可擴(kuò)展性和安全性的目標(biāo)。

人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)正在為正在尋找的企業(yè)提供有前途和可擴(kuò)展的解決方案，并以創(chuàng)新和快速的方式擴(kuò)大業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。DevOps中的人工智能無(wú)疑是通過(guò)精確監(jiān)控、自動(dòng)化和流程改進(jìn)加速增長(zhǎng)的最佳解決方案?，F(xiàn)在是企業(yè)確保將人工智能作為核心業(yè)務(wù)目標(biāo)以保持領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的最佳時(shí)機(jī)。