如今，人工智能(AI)和机器学习(ML)的进步为从传感器驱动的天气预报到无人驾驶汽车再到智能聊天机器人的广泛应用提供了可能性。开发团队通过使用自动化来快速原型化、迭代和改进应用程序，从而实现了这些突破。随着AI用例规模、范围和复杂性的增加，DevOps迅速成为构建和交付的首选方式，因为它有助于缩短开发生命周期，并提供高质量软件的持续交付。
本文概述了人工智能如何帮助DevOps团队更好地监控、预警和解决生产管道中的问题，以推动战略商业利益，并讨论了确保企业为支持人工智能的DevOps做好准备所需的内部变化。
对支持人工智能的DevOps的需求
DevOps工程师通过监控网络稳定性、可用性和其他关键指标来管理数据平台的开发、测试和运行。DevOps团队面临的一些常见挑战包括管理多个库和代码版本，考虑合适的部署参数以避免应用程序失败，以及在短时间内定制脚本以确保最佳性能。
如果有足够的数据，AI模型可以检测DevOps过程中的特定模式，以帮助识别瓶颈和解决这些挑战。AI还可以帮助克服传统DevOps工具的限制，尤其是在监控开发和生产工作流中的事件时。通常，当超过用户设置的阈值时，将触发所监控事件的警报。然后记录事件并提醒团队。
然而，这种被动的方法取决于具体个人的反应。此外，在安全监控的情况下，由这种阈值触发的警报可能会产生许多误报。人工算法可以通过主动识别模式和在潜在损害发生前警告团队来帮助应对这些挑战。
