Zarządzanie środowiskami i procesami DevOps może być czasochłonne, zwłaszcza gdy mamy do czynienia z ogromną ilością danych. Sztuczna inteligencja oraz uczenie maszynowe mogą zrewolucjonizować rzeczywistość DevOps, eliminując wiele problemów wynikających z ludzkich ograniczeń. Jak są one powiązane i w jaki sposób AI może pomóc zespołom DevOps? Dowiesz się z tego artykułu.
Czym jest sztuczna inteligencja?
W najprostszych słowach – sztuczna inteligencja (AI) to określenie systemów i maszyn, które naśladują ludzki sposób myślenia i inteligencję, aby wykonywać zadania zwykle wymagające udziału człowieka. AI to także dziedzina łącząca informatykę z danymi, umożliwiająca rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji.
Połączenie AI/ML z DevOps
Rozwiązania i technologie oparte na sztucznej inteligencji wspierają zespoły DevOps na każdym etapie cyklu życia oprogramowania. Pomagają analizować i wykorzystywać większe zbiory danych, co w efekcie przyspiesza i usprawnia wszystkie procesy DevOps – od testowania, przez kodowanie i wdrażanie, aż po monitorowanie. AI zwiększa także poziom automatyzacji, co umożliwia skuteczniejsze rozwiązywanie problemów zarówno w danych, jak i aplikacjach.
Zobaczmy, jak AI wspiera DevOps na różnych poziomach ich pracy
-
Planowanie
Aby utrzymać aplikacje w dobrej kondycji i je rozwijać, konieczne jest ciągłe planowanie. W tym procesie stale dostarczane są różne dane wejściowe (zgłoszenia, prośby, ankiety, opinie klientów itp.), z których tworzone są raporty do backlogu. Tutaj z pomocą przychodzi przetwarzanie języka naturalnego (NLP), które umożliwia interpretację opinii przekazywanych w e-mailach, wiadomościach głosowych, komentarzach online czy rozmowach telefonicznych. Zebrane dane mogą zostać podsumowane i przesłane bezpośrednio do backlogu – bez udziału człowieka. -
Ciągła integracja
CI to proces łączenia fragmentów kodu tworzonych przez różnych programistów w jedną spójną całość. Generator języka naturalnego (NLG) może tu pomóc, wysyłając spersonalizowane alerty poprzez chatboty w przypadku błędów lub usterek. Dodatkowo, analiza danych historycznych pozwala odkryć wzorce i najbardziej problematyczne punkty, co pomaga unikać błędów w przyszłości. -
Ciągłe testowanie
AI może przejąć proces testowania i raportowania, a także wspierać zapewnienie jakości. Dobrym przykładem może być klasyfikacja błędów i wykrywanie duplikatów w trakcie testów. Podobnie jak wcześniej, dane historyczne i logi z błędami mogą być analizowane w celu znalezienia powtarzających się schematów. NLP może przekształcić te informacje w skrypty wykorzystywane np. w frameworkach takich jak Selenium czy Appium. -
Ciągłe wdrażanie
W wielu firmach proces wdrożeniowy jest wieloetapowy i sterowany automatycznie za pomocą jednego kliknięcia. Mimo to nadal zdarzają się błędy, które powodują opóźnienia, straty finansowe i niezadowolenie klientów. Zespół może tu skorzystać z AI, analizując dane historyczne i logi z poprzednich wdrożeń, by przewidzieć wzorce, wskazać wadliwe elementy i możliwe przyszłe błędy. Zebrane informacje można wykorzystać do opracowania nowych rozwiązań i zwiększenia przewidywalności wdrożeń. -
Monitorowanie
W procesie monitorowania generowana jest ogromna ilość danych – logi, zdarzenia, metryki, alerty itd. Rozwiązania oparte na AI mogą wykorzystać te dane do identyfikacji wzorców i wyciągania wniosków. Mogą też wykrywać podejrzane lub nieprawidłowe zachowania, co zapobiega awariom.Dzięki usługom opartym na AI, koszty monitorowania są niższe, ponieważ są one dostosowane do konkretnej usługi, zespołu czy regionu. Błędy i problemy mogą być szybciej identyfikowane i rozwiązywane. AI doskonale sprawdza się również w środowiskach multi-cloud, ucząc się regularnych zachowań i tworząc prognozy kosztów, co ułatwia planowanie budżetu.
Gdy już znamy rolę i zalety sztucznej inteligencji na poszczególnych etapach pracy zespołów DevOps, możemy przyjrzeć się korzyściom wynikającym z tych usprawnień.
Automatyzacja
Zamiast długich i ryzykownych procesów manualnych, zespoły DevOps mogą korzystać z AI do odkrywania i mapowania danych, co pozwala na automatyzację ich przekształcania w bardziej użyteczne formy. Proces staje się dzięki temu prostszy i szybszy. Można także wykorzystać analizę predykcyjną do stopniowego ulepszania procesów. Dane mogą być następnie przetwarzane i agregowane w wartościowe metryki i trendy, co usprawnia wyniki pracy i podejmowanie decyzji. Dzięki temu ręczna interwencja staje się rzadsza, a deweloperzy mogą skupić się na zadaniach strategicznych.
Bezpieczeństwo
Systemy AI i ML oferują bardziej precyzyjne funkcje, co przekłada się na wyższy poziom bezpieczeństwa i efektywności. Centralna architektura logowania umożliwia śledzenie i identyfikowanie podejrzanych działań, które mogą być próbą ataku hakerskiego.
Współpraca zespołów
W firmach, w których działają oddzielne zespoły – developerski i operacyjny – utrzymanie równowagi może być trudne. Wykorzystanie AI i ML pomaga im działać równocześnie i daje jednolity obraz rozwijanego ekosystemu oraz całego biznesu.
Doświadczenie klienta
Szybsze i bardziej efektywne procesy, które zazwyczaj są czasochłonne, oznaczają więcej dostępnych zasobów na inne działania. Firmy wykorzystujące rozwiązania oparte na AI mogą skupić się na rozwoju, oferowaniu nowych produktów/usług oraz poprawie jakości już istniejących – co przekłada się na większą liczbę nowych i zadowolonych klientów.
Podsumowanie
Oczywiście, wdrożenie sztucznej inteligencji w firmie to proces wymagający. Mimo że AI i ML rozwijają się dynamicznie i zdobywają coraz większą popularność, narzędzia oparte na AI są wciąż mniej ugruntowane niż te bez AI – co może budzić obawy liderów zespołów i inwestorów. Po drugie, użytkownicy mogą mieć różne wymagania sprzętowe i programowe, a ich synchronizacja jest czasochłonna. I co prawdopodobnie najważniejsze – system musi być trenowany na poprawnych danych, w przeciwnym razie wyniki mogą być błędne.
Pomimo tych wyzwań, AI i ML to przyszłość nie tylko DevOps, ale całej branży IT. Rosnąca liczba zastosowań sztucznej inteligencji wynosi wiele procesów na zupełnie nowy poziom i pomaga firmom generować większe przychody w krótszym czasie.
