在当今快速发展的技术时代，DevOps与人工智能（AI）/机器学习（ML）的结合为软件开发和运维带来了革命性的变化。DevOps追求自动化以提高效率，而AI/ML则在处理重复性任务方面表现出色。AI/ML“机器人”就像团队中的一个成员，专注于单一任务，具有非凡的细节注意力，并且不需要休假或咖啡休息。
根据Koviar的数据，当询问DevOps团队软件发布延迟的最常见原因时，回答中提到了手动、耗时、费力且可能出错的活动，如软件测试、代码审查、安全测试和代码开发。AI/ML对于许多团队来说可能是简化这些程序的关键。
机器在没有被告知需要改变或修复什么的情况下，如果能够访问大量数据和对各种系统的专业知识，它们可能会随着时间的推移而改进。这使得公司能够处理比以往任何时候都要多的业务量，同时减少与维护全职员工相关的开销成本。
自适应AI/ML根据代码库中的其他事件生成警报。严格的审查确保产品的每一部分都经过彻底检查，减少了任何东西漏网的机会。一致的覆盖范围包括一切。
许多国家已经使用AI来用于市政服务，同时还利用机器学习监控街道、道路和高速公路。城市将不再需要在每个交叉口部署警察，他们甚至能够阻止居民因持续的空气污染而患上呼吸系统疾病。
新的升级警报方法带来了几个好处：在云工作负载不断扩大的时代，网络中的任何异常都可能导致费用飙升。当公司为存储或传输的每一字节信息付费时，尤其是长期而言，低效率或指令会导致无法承受的费用。
以下是各种规模的企业可以用来将AI和自动化整合到他们的DevSecOps管道中，并随着运营的变化不断改进的一些策略：
自动化质量门性能工程是关键因素从测试自动化成熟到持续测试自动化合规要求监控和分析
自动化合规测试应确保满足所有要求，并使功能可以用于生产。自动化合规检查的复杂性可以从一个自动化基础设施合规的框架到一个特别创建的测试集合，用于检查合规性。
DevOps团队经常创建许多暂存环境以测试发布分支。理想的部署得益于暂存环境的构建。这是通过使DevOps团队能够在批准发布用于生产之前，通过测试和监控验证发布假设来实现的。发布管理具有以下主要好处：
规划减少影响使数据驱动的决策成为可能
需要一个更全面的方法来准备在环境中和应用程序中实施哪些变化和更新，当有很多升级正在进行时。利用规划允许交付团队为用户设定可预测的发布日期目标。
以下是一些组织利用AI在DevOps中的显著例子，通过AI集成实现的影响和好处，以及从现实世界实施中吸取的教训。
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预测分析、智能决策制定和自动化测试和监控是AI在DevOps中的一些可能用途。在实施AI在DevOps时，优先考虑安全性和数据隐私以减轻漏洞风险并确保遵守法律法规至关重要。
Q1.DevOps团队如何利用Accenture的人工智能？A. DevOps团队可以利用Accenture的AI解决方案进行自动化测试、持续监控、预测分析以及聊天机器人/虚拟助手，以提高软件质量、实时问题检测、主动规划和自动化支持。Q2. DevOps团队如何利用brainly的人工智能？A. 虽然Brainly没有针对DevOps的特定AI解决方案，但团队可以从其知识共享、故障排除协助、学习资源和网络机会中受益，以增强他们对DevOps社区的理解、问题解决和协作。Q3. AI在DevOps中的好处是什么？A. AI在DevOps中的好处包括提高效率、通过自动化测试和监控提高质量、预测性洞察以采取主动措施、通过数据分析持续改进以及通过优化资源分配降低成本。Q4. AI如何在DevOps中使用？A. AI可以在DevOps中用于自动化测试、持续监控、异常检测、预测分析、容量规划、聊天机器人/虚拟助手和优化资源分配，从而实现更快的交付、提高质量、主动解决问题和成本效率。