IA ce, IA que – il semble que de nos jours, vous ne pouvez pas recevoir votre commande Starbucks sans entendre une conversation sur IA. Des étudiants paresseux générant instantanément leurs dissertations aux entreprises multimilliardaires créant la prochaine génération IA outil pour balayer la nation, il semble que IA a imprégné toutes les facettes de notre vie.
Alors pourquoi devrait-il DevOps être différent ?
Aujourd’hui, nous parlons de l’utilisation de intelligence artificielle dans DevOpset comment cela a un impact important sur l’industrie.
Allons-y !
L’IA remplacera-t-elle les équipes DevOps ?
Avant de passer aux exemples concrets de la façon dont DevOps les équipes peuvent utiliser IA à leur avantage, parlons de l’éléphant dans la pièce. Volonté IA remplacer DevOps des équipes ?
En d’autres termes, les machines vont-elles vous voler votre travail ? La réponse courte est, vous l’aurez deviné : non.
IA On est loin du point d’automatisation complète des processus dans n’importe quel domaine, sans parler de l’autonomie complète. Intelligence artificielle dans DevOps il ne s’agit pas de remplacement, mais d’autonomisation.
Vous pouvez utiliser IA pour prendre en charge l’ensemble de votre processus, de la planification et de l’idéation au déploiement et à la surveillance. Par exemple, 62 % des personnes interrogées développeurs disent qu’ils utilisent IA pour tester le code, tandis que 52 % utilisent des robots dans leur processus de test.
Ce n’est pas un remplacement, c’est l’efficacité et l’autonomisation de l’équipe.
Dans d’autres secteurs organisationnels, il est important de noter que l’actuel état de l’IA au travail suggère que de nouveaux IA des outils comme ChatGPT sont des outils de passerelle qui permettent aux équipes de commencer à utiliser ces technologies. Cela peut contribuer à apporter plus d’efficacité entre DevOps et d’autres équipes, permettant ainsi la collaboration, la cohésion et la communication au sein de votre organisation.
Maintenant que nous avons répondu à cette préoccupation, voici comment DevOps les équipes peuvent utiliser IA en 2023.
Exemples d’applications d’IA dans les processus DevOps
Améliorer le taux d’automatisation
DevOps s’appuie fortement sur l’automatisation afin de garantir l’efficacité tout au long du processus, de réduire les coûts superflus et de maintenir la paix entre l’équipe et les opérations. Ce qu’il est important de noter, c’est que l’utilisation croissante de IA permet Outils d’automatisation DevOps pour occuper le devant de la scène et gagner en efficacité.
Automatisation dans DevOps imprègne dans une certaine mesure chaque étape du cycle de développement du projet. Par exemple, lorsque l’équipe souhaite créer une application Web qui produit une expérience utilisateur sur toutes les plateformes, IA peut vous aider dans tous les domaines, de l’idéation aux tests et au déploiement.
DevOps les équipes peuvent automatiser, au moins en partie, des choses telles que :
- L’art conceptuel et Interface utilisateur conception
- Tests simultanés sur différentes plateformes
- Reporting et communication de données entre les équipes
- Mesure de la responsabilité et flux de travail
- Surveillance des tendances et du marché en temps réel qui permet un pivotement sans friction
Outre l’automatisation générale, il existe d’autres cas d’utilisation importants à examiner.
Surveillance et alerte continues
Il y a certains problèmes qui IALes systèmes basés sur ces problèmes peuvent être résolus avec peu ou pas de surveillance, et puis il y a ceux qui nécessitent une attention humaine. Ce qu’il y a de beau dans IAl’automatisation basée sur la surveillance continue, IA les systèmes peuvent alerter les humains développeurs des problèmes qui requièrent véritablement leur attention.
DevOps les équipes peuvent utiliser Automatisation de l’IA et des outils intelligents en général pour la surveillance des pings en temps réel ainsi que les mises à jour de statut, la surveillance des incidents et bien plus encore. Un IA L’outil peut hiérarchiser les problèmes en fonction de leur gravité ainsi que de l’équipe la mieux équipée pour les gérer.
Toutefois, les tâches répétitives et les problèmes qui surviennent quotidiennement peuvent être facilement résolus avec un minimum de surveillance. Ce type de fonctionnalité de priorisation permet deux choses.
Premièrement, cela permet au DevOps équipe pour minimiser la perte de temps et résoudre les problèmes successivement, par ordre de pertinence. Et deuxièmement, cela minimise le gaspillage financier tout en gardant le projet sur la bonne voie et en permettant à l’équipe de se concentrer sur le développement.
Tirer parti de l’IA pour les tests continus
Probablement l’un des cas d’utilisation les plus importants de IA dans le développement de logiciels de nos jours, c’est à des fins de tests continus. Ce processus est quelque chose que le DevOps Le principe repose fortement sur afin de garantir que le projet continue d’avancer pendant que le code est testé en même temps.
Ce stratégie entraîne moins de revers et ouvre la voie à des micro-améliorations chaque jour. Pour les sociétés de développement de logiciels qui se concentrent sur la formation de leurs DevOps les équipes pour écrire un meilleur code tout en apportant des améliorations incrémentielles chaque jour, IALes tests pilotés par les utilisateurs sont la voie à suivre.
Test de code effectué via intelligence artificielle C’est également l’un des meilleurs moyens d’offrir une expérience relativement sans bug le jour du lancement.
Construire des projets rentables
Chaque DevOps Le chef des opérations et du projet sait qu’un projet réussi repose sur la capacité à respecter le budget. Après tout, si vous manquez d’argent à mi-chemin, vous rencontrerez inévitablement des retards de développement et d’autres problèmes.
Réaliser une analyse approfondie des coûts et des besoins n’est pas facile, mais IA peut aider. Cette analyse se fait principalement à travers IALa capacité de à rassembler de grandes quantités de données sur le marché et les consommateurs, ce qui peut aider les chefs de projet à évaluer la portée et le coût d’un nouveau projet de développement.
Outre les coûts du projet, vous devez également vous méfier des coûts des logiciels. Si vous utilisez DevOps en tant que service, par exemple, vous devez vous occuper de gestion des coûts du cloud pour minimiser le montant que vous payez DevOps des outils et des services dont vous n’avez peut-être pas besoin en premier lieu.
IA les outils peuvent aider à la gestion des coûts à tous les niveaux et également assurer un suivi continu des coûts et même suggérer l’allocation des ressources.
Optimisation post-lancement
Enfin, il est important de noter que l’optimisation, la correction des bugs et les améliorations post-lancement peuvent prendre beaucoup de temps et de ressources. Cela est particulièrement vrai lorsque l’équipe est prête à démarrer un nouveau projet peu de temps après la sortie, lorsque les ressources avec lesquelles vous travaillez sont limitées.
Si vous souhaitez améliorer votre DevOps stratégie à tous les niveaux mais surtout pour la phase post-lancement, puis en utilisant IALes outils pilotés par les utilisateurs sont une valeur sûre. Un IALe modèle basé sur le modèle peut collecter et analyser automatiquement les données des utilisateurs, puis hiérarchiser les tâches de votre équipe.
Ce processus vous permet de fournir un support continu pour le produit sans perdre de temps sur des problèmes répétitifs que vous pouvez automatiser.
À vous de jouer
IA ne va pas prendre les emplois des gens dans le DevOps secteur, cela va améliorer leur travail. De plus, vous pourrez peut-être enfin atteindre l’équilibre travail-vie personnelle que vous recherchez grâce à l’utilisation de IA des outils et IA-processus pilotés.
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