持續(xù)監(jiān)控和可觀察性用例

CI異常檢測：?AI可以分析歷史數(shù)據(jù)以檢測持續(xù)集成階段的異常。任何不尋常的變化都可以在進入下一階段之前進行標(biāo)記以供審查。IBM Watson AnomalyDetection 等工具可以通過使用 AI 檢測模式和異常情況來幫助識別這些異常情況。

代碼質(zhì)量保證：在開發(fā)階段可以使用人工智能來分析代碼以確保其質(zhì)量，這有助于減少錯誤和漏洞。DeepCode 和 Codota 等工具使用 AI 來識別潛在問題，并根據(jù)學(xué)習(xí)的代碼和解決方案數(shù)據(jù)庫提出改進建議。

?測試用例優(yōu)化：人工智能可以幫助優(yōu)化持續(xù)集成（CI）中測試用例的選擇。使用歷史測試數(shù)據(jù)，人工智能可以識別哪些測試用例最有可能發(fā)現(xiàn)新缺陷。Testim.io 等工具可以通過使用 AI 根據(jù)風(fēng)險和變更影響確定測試優(yōu)先級來幫助解決此問題。

CD 中的預(yù)測分析：?AI 可以分析歷史部署數(shù)據(jù)并預(yù)測持續(xù)交付(CD) 期間的潛在問題。這可以幫助先發(fā)制人地解決問題，減少停機時間。Splunk 等工具使用人工智能和機器學(xué)習(xí)來為運營數(shù)據(jù)提供預(yù)測分析。

自動回滾：在持續(xù)部署的情況下，人工智能可用于自動回滾導(dǎo)致問題的部署。Harness 等工具使用機器學(xué)習(xí)來了解典型的應(yīng)用程序行為，如果檢測到異常，則會自動恢復(fù)到最后的穩(wěn)定狀態(tài)。

基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化：人工智能可以幫助優(yōu)化云環(huán)境中資源的使用。CAST.AI 和 Turbonomic 等工具使用 AI 不斷優(yōu)化您的基礎(chǔ)設(shè)施，確保更好的性能，同時降低成本。

事件管理：人工智能可以幫助自動化事件管理流程，從檢測到解決。BigPanda 和 Moogsoft AIOps 等工具使用人工智能來聚合、關(guān)聯(lián)和分析來自各種來源的警報，從而減少噪音并加快事件解決速度。

日志分析：人工智能可以分析日志并識別人類難以發(fā)現(xiàn)的模式。Logz.io 等工具使用 AI 提供對日志數(shù)據(jù)的認(rèn)知洞察，從而更深入地了解數(shù)據(jù)。

安全威脅檢測：人工智能可以更有效地分析模式并檢測安全威脅。Darktrace 等工具使用機器學(xué)習(xí)來實時檢測異常行為，從而在潛在威脅造成損害之前檢測到它們。

網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控：人工智能可以通過分析流量模式來預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中斷。像 Kentik 這樣的工具使用人工智能在潛在的網(wǎng)絡(luò)問題影響用戶之前主動識別它們。

將連續(xù)監(jiān)控轉(zhuǎn)變?yōu)槭褂萌斯ぶ悄軙r面臨的挑戰(zhàn)

以下是組織在過渡現(xiàn)有 CI/CD 管道以將 AI 納入持續(xù)監(jiān)控和可觀察性時可能面臨的一些挑戰(zhàn)，以及可能的解決方案：

數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性：人工智能設(shè)計工具的有效性在很大程度上取決于所提供數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。數(shù)據(jù)不足或質(zhì)量差可能會導(dǎo)致見解或預(yù)測不準(zhǔn)確。實施有效的數(shù)據(jù)治理和管理實踐，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可訪問性。數(shù)據(jù)應(yīng)徹底清理并正確標(biāo)記，以促進人工智能模型的訓(xùn)練。

?技能差距：采用人工智能設(shè)計的工具需要現(xiàn)有 IT 團隊可能不具備的新技能。人們可能不了解如何有效地使用這些工具。為您的 DevOps 團隊提供全面的培訓(xùn)，以縮小技能差距。此外，還可以考慮聘請人工智能專家或與經(jīng)驗豐富的供應(yīng)商合作，以幫助實施和管理人工智能工具。

變革的阻力：與任何重大變革一樣，變革的阻力可能是一個巨大的障礙。員工可能擔(dān)心工作保障或適應(yīng)新工具的困難。在組織和個人層面上清晰、透明地傳達(dá)人工智能轉(zhuǎn)型的好處。確保員工相信人工智能可以幫助他們，而不是取代他們。組織研討會和培訓(xùn)課程以簡化過渡。

與現(xiàn)有系統(tǒng)集成：人工智能工具需要與現(xiàn)有的 DevOps 工具和工作流程無縫集成，以確保它們在不中斷運營的情況下增加價值。選擇與您現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施兼容的人工智能工具或考慮實施集成中間件。進行概念驗證 (PoC)，以確保新的 AI 工具順利集成。

實施成本：部署人工智能工具可能需要大量的前期投資，無論是工具本身還是必要的基礎(chǔ)設(shè)施升級。進行徹底的成本效益分析，以了解人工智能工具可以提供的投資回報 (ROI)?？紤]從成本較低或開源工具開始，或使用基于云的人工智能服務(wù)來減少基礎(chǔ)設(shè)施的初始投資。

概括

隨著 DevOps 世界的發(fā)展，人工智能在監(jiān)控和可觀察性方面的集成變得越來越重要。無論是在持續(xù)集成、持續(xù)交付或持續(xù)部署階段，還是對于應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施和管道，人工智能都可以提供卓越的優(yōu)勢。從 CI 中的異常檢測、代碼質(zhì)量保證和測試用例優(yōu)化到 CD 中的預(yù)測分析，AI 可以改變您的運營，提供快速且更可靠的結(jié)果。

?然而，過渡到人工智能優(yōu)化的 DevOps 環(huán)境并非沒有挑戰(zhàn)。必須考慮和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、技能差距、變革阻力、系統(tǒng)集成和成本影響等問題。但不用擔(dān)心，解決方案就在眼前。借助有效的數(shù)據(jù)治理、全面的培訓(xùn)、透明的溝通、智能的工具選擇和全面的成本效益分析，您可以應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，并在 DevOps 之旅中獲得 AI 集成的回報。那么，您準(zhǔn)備好迎接 AI 驅(qū)動的 DevOps 的未來了嗎？現(xiàn)在正是開始探索可能性的最佳時機。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-536038.html

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