AI 時(shí)代，DevOps 與 AI 共價(jià)結(jié)合。AI 由業(yè)務(wù)需求驅(qū)動(dòng)，提高軟件質(zhì)量，而 DevOps 則從整體提升系統(tǒng)功能。DevOps 團(tuán)隊(duì)可以使用 AI 來(lái)進(jìn)行測(cè)試、開(kāi)發(fā)、監(jiān)控、增強(qiáng)和系統(tǒng)發(fā)布。AI 能夠有效地增強(qiáng) DevOps 驅(qū)動(dòng)流程，從開(kāi)發(fā)人員的業(yè)務(wù)實(shí)用性和支持的角度來(lái)看，評(píng)估 AI 在 DevOps 中的重要性是十分必要的。

在本篇文章中，我們將一同探討 DevOps 如何利用 AI 實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)上的增強(qiáng)與提升。

DevOps 中存在的摩擦

在 DevOps 實(shí)踐中，摩擦可能源于軟件開(kāi)發(fā)和運(yùn)營(yíng)生命周期中的各種挑戰(zhàn)和瓶頸。這里我們將總結(jié)6個(gè) DevOps 中常見(jiàn)的摩擦。

DevOps 中的一個(gè)主要摩擦就是開(kāi)發(fā)和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)之間存在孤島。孤島團(tuán)隊(duì)通常有不同的目標(biāo)、優(yōu)先級(jí)和流程，導(dǎo)致溝通障礙、協(xié)作延遲以及實(shí)現(xiàn)共同目標(biāo)的困難。這種摩擦?xí)璧K開(kāi)發(fā)和運(yùn)營(yíng)的無(wú)縫集成，影響軟件交付的速度和質(zhì)量。

此外，DevOps 中的手動(dòng)流程，例如手動(dòng)代碼部署、環(huán)境設(shè)置和配置管理，同樣會(huì)導(dǎo)致效率低下。手動(dòng)任務(wù)耗時(shí)、容易出錯(cuò)，并且可能導(dǎo)致跨環(huán)境的不一致。這些過(guò)程會(huì)減慢開(kāi)發(fā)周期，增加人為錯(cuò)誤的可能性，并在企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效可靠的軟件交付的道路上制造障礙。各種 DevOps 實(shí)踐中缺乏自動(dòng)化會(huì)效率低下。當(dāng)構(gòu)建、測(cè)試和部署軟件等重復(fù)性任務(wù)沒(méi)有自動(dòng)化時(shí)，會(huì)增加出錯(cuò)的機(jī)會(huì)，延長(zhǎng)發(fā)布過(guò)程，并從更具戰(zhàn)略意義的活動(dòng)中轉(zhuǎn)移寶貴的資源。自動(dòng)化不足也會(huì)影響可擴(kuò)展性，阻礙有效處理不斷增加的工作負(fù)載的能力。

不充分的反饋循環(huán)也會(huì)在 DevOps 中產(chǎn)生摩擦。當(dāng)對(duì)代碼更改、測(cè)試結(jié)果或部署的反饋延遲時(shí)，會(huì)妨礙快速迭代和及時(shí)響應(yīng)問(wèn)題的能力。緩慢的反饋循環(huán)會(huì)阻礙缺陷的檢測(cè)，限制持續(xù)集成的有效性，并影響整個(gè)開(kāi)發(fā)周期。對(duì)軟件系統(tǒng)的性能、健康狀況和用戶體驗(yàn)的可見(jiàn)性不足會(huì)在 DevOps 中造成摩擦。如果沒(méi)有對(duì)系統(tǒng)指標(biāo)、日志和應(yīng)用程序性能的全面監(jiān)控和強(qiáng)大的可見(jiàn)性，識(shí)別問(wèn)題、解決問(wèn)題以及主動(dòng)響應(yīng)潛在瓶頸或故障就變得很困難。有限的可見(jiàn)性會(huì)導(dǎo)致停機(jī)時(shí)間延長(zhǎng)、系統(tǒng)可靠性降低以及維護(hù)服務(wù)水平協(xié)議困難重重。當(dāng)事件響應(yīng)和管理流程定義不明確或缺乏自動(dòng)化時(shí)，就會(huì)在 DevOps 中引入摩擦。緩慢的事件檢測(cè)、低效的溝通和手動(dòng)事件處理會(huì)延長(zhǎng)解決時(shí)間，影響系統(tǒng)可用性、客戶滿意度和 DevOps 團(tuán)隊(duì)的整體效率。

AI 時(shí)代下的 DevOps

DevOps 和 AI 在很多方面都非常匹配。DevOps 需要自動(dòng)化才能盡可能有效，而 AI 是處理重復(fù)性活動(dòng)的自然選擇。當(dāng)我們盤點(diǎn) DevOps 團(tuán)隊(duì)軟件發(fā)布延遲的最常見(jiàn)原因是什么時(shí)，回答提到了手動(dòng)、耗時(shí)、費(fèi)力且可能容易出錯(cuò)的活動(dòng)，例如軟件測(cè)試、代碼審查、安全測(cè)試和代碼開(kāi)發(fā)。由此可見(jiàn) AI 可能對(duì)許多團(tuán)隊(duì)簡(jiǎn)化這些程序至關(guān)重要。

使用 AI 減少 DevOps 摩擦

AI 可以通過(guò)提供簡(jiǎn)化流程和增強(qiáng)協(xié)作的自動(dòng)化、智能和洞察力，從而減少 DevOps 中的摩擦。

• 自動(dòng)化流程：AI 可以自動(dòng)化手動(dòng)和重復(fù)性任務(wù)，例如環(huán)境設(shè)置、配置管理和部署流程。通過(guò)利用 AI 支持的工具和平臺(tái)，DevOps 團(tuán)隊(duì)可以加快工作流程，減少人為錯(cuò)誤，并釋放資源用于更具戰(zhàn)略意義的活動(dòng)。
• 持續(xù)反饋和測(cè)試：AI 通過(guò)自動(dòng)化代碼分析、測(cè)試用例生成和質(zhì)量保證來(lái)實(shí)現(xiàn)持續(xù)集成和測(cè)試。AI 算法分析代碼存儲(chǔ)庫(kù)、識(shí)別潛在問(wèn)題并提供可操作的建議。這通過(guò)提高代碼質(zhì)量、增加測(cè)試覆蓋率和啟用更快的反饋循環(huán)來(lái)減少摩擦。
• 智能監(jiān)控和警報(bào)：AI 監(jiān)控工具可以分析來(lái)自日志、指標(biāo)和用戶行為的大量數(shù)據(jù)。AI 算法檢測(cè)異常、預(yù)測(cè)性能問(wèn)題并觸發(fā)智能警報(bào)。這提高了對(duì)系統(tǒng)健康狀況的可見(jiàn)性，減少了平均檢測(cè)時(shí)間 (MTTD)，并促進(jìn)了更快的事件響應(yīng)和解決。
• 預(yù)測(cè)分析和容量規(guī)劃：AI 能夠分析歷史使用模式、用戶行為和工作負(fù)載趨勢(shì)，以提供準(zhǔn)確的容量規(guī)劃和資源分配建議。通過(guò)利用 AI 算法，DevOps 團(tuán)隊(duì)可以優(yōu)化資源配置、預(yù)測(cè)峰值負(fù)載并避免過(guò)度配置和利用不足，從而減少由可擴(kuò)展性和資源管理問(wèn)題引起的摩擦。
• 智能事件管理：AI 可以自動(dòng)進(jìn)行事件檢測(cè)、分類和解決。AI算法可以分析事件數(shù)據(jù)、識(shí)別模式并建議適當(dāng)?shù)难a(bǔ)救措施。AI 驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人和虛擬助手可以協(xié)助事件報(bào)告和響應(yīng)，減少響應(yīng)時(shí)間，最大限度地減少停機(jī)時(shí)間，并提高事件管理效率。

通過(guò)利用 AI 在自動(dòng)化、數(shù)據(jù)分析和智能決策方面的能力，企業(yè)可以減少 DevOps 中的摩擦。AI 可以更快、更準(zhǔn)確地執(zhí)行任務(wù)，提高可見(jiàn)性，增強(qiáng)協(xié)作，并使團(tuán)隊(duì)能夠做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，從而實(shí)現(xiàn)更順暢的工作流程、更高的效率和加速的軟件交付。

利用 AI 實(shí)現(xiàn)持續(xù)的安全性和合規(guī)性

利用 AI 來(lái)實(shí)現(xiàn) DevOps 中的持續(xù)的安全性和合規(guī)性可以提供實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、自動(dòng)化的安全測(cè)試和合規(guī)檢查，并通過(guò)智能化驅(qū)動(dòng)的決策支持來(lái)減少潛在的安全漏洞和風(fēng)險(xiǎn)。

• 實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：AI 監(jiān)測(cè)和分析各種安全事件和數(shù)據(jù)源，包括日志、監(jiān)控指標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)流量等，以了解別潛在的威脅和漏洞。AI 算法以自動(dòng)分析異常行為、惡意活動(dòng)和安全事件模型，提供實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，幫助 DevOps 團(tuán)隊(duì)快速識(shí)別和應(yīng)對(duì)安全威脅。
• 合規(guī)性檢查和自動(dòng)化：AI 可以分析合規(guī)性要求、標(biāo)準(zhǔn)和方法，并自動(dòng)檢查系統(tǒng)的合規(guī)性。AI 算法自行掃描配置文件件、訪問(wèn)控制策略和日志數(shù)據(jù)，識(shí)別違反合規(guī)性規(guī)則的為此，并提供自動(dòng)化的合規(guī)性報(bào)告。這有助于確保系統(tǒng)滿足標(biāo)準(zhǔn)和標(biāo)準(zhǔn)的要求，并降低合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn)。
• 智能決策支持：AI 為DevOps團(tuán)隊(duì)提供智能決策支持，幫助他們?cè)诎踩头弦?guī)范方面做出更明確的決策。通過(guò)分析。大量的安全數(shù)據(jù)和歷史案例，AI 可以提供針對(duì)特定安全事件或合規(guī)問(wèn)題的建議和最佳實(shí)踐。這可以幫助團(tuán)隊(duì)更好地理解和評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，并采納適當(dāng)?shù)拇胧﹣?lái)提出更高的安全性和合規(guī)性性。
• 自動(dòng)化安全審計(jì)和日志分析：AI 分析和審計(jì)大綱模型的安全日志和事件數(shù)據(jù)，以便檢測(cè)異?；顒?dòng)、入試測(cè)試和數(shù)據(jù)暴露。AI 算法可以自動(dòng)識(shí)別別潛在的威脅模型，提供實(shí)時(shí)的報(bào)警和響應(yīng)，幫助團(tuán)隊(duì)及時(shí)間發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對(duì)安全事件。

其中自動(dòng)合規(guī)性測(cè)試應(yīng)確保滿足所有要求，并且使功能可用于生產(chǎn)。自動(dòng)合規(guī)性檢查的復(fù)雜性可以從一個(gè)框架到自動(dòng)化基礎(chǔ)設(shè)施合規(guī)性，再到一些基本的東西，比如專門為檢查合規(guī)性而創(chuàng)建的一組測(cè)試。

成功案例一覽

以下是在 DevOps 中利用 AI 的組織的著名示例、通過(guò) AI 集成實(shí)現(xiàn)了對(duì)業(yè)務(wù)的正面影響并獲得可觀收益。

• Netflix - Netflix 高度依賴于在其 DevOps 流程中使用 AI。他們復(fù)雜的推薦系統(tǒng)利用 AI 算法來(lái)分析用戶數(shù)據(jù)并提供個(gè)性化的內(nèi)容推薦。這個(gè) AI 驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)通過(guò)留住訂閱者和提供個(gè)性化的用戶體驗(yàn)，在很大程度上為他們的成功做出了貢獻(xiàn)。
• Google - Google 在 (CI/CD) 流水線中使用 AI。其 Cloud Build 平臺(tái)采用 AI 算法來(lái)檢測(cè)代碼漏洞、推薦修復(fù)并自動(dòng)運(yùn)行測(cè)試，以確保已部署軟件的完整性和安全性。
• Facebook - 在 Facebook 的 DevOps 實(shí)踐中使用 AI 提高了它們的性能。其 AI 系統(tǒng) Proxygen 使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析網(wǎng)絡(luò)流量并優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器性能。此實(shí)施顯著改善了更快的響應(yīng)時(shí)間和更好的用戶體驗(yàn)。

AI 與 DevOps 未來(lái)趨勢(shì)

隨著對(duì)有效且可擴(kuò)展的軟件開(kāi)發(fā)流程的需求不斷增長(zhǎng)，AI-Enabled DevOps 的未來(lái)不可估量。為了最大限度地發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)并保證無(wú)縫集成，AI 與 DevOps 集成需要仔細(xì)考慮。此外，預(yù)測(cè)分析、智能決策以及自動(dòng)化測(cè)試和監(jiān)控是 AI 在 DevOps 中的一些可能用途。為了降低漏洞風(fēng)險(xiǎn)并保持對(duì)法律法規(guī)的遵守，在 DevOps 中實(shí)施 AI 時(shí)優(yōu)先考慮安全和數(shù)據(jù)隱私至關(guān)重要。

最重要的是，企業(yè)如果想要實(shí)現(xiàn)支持 AI 的 DevOps，就必須在基礎(chǔ)設(shè)施和培訓(xùn)方面進(jìn)行投資，以支持 AI 驅(qū)動(dòng)的解決方案的創(chuàng)建和實(shí)施。