https://www.infoq.com/articles/ai-devops-takeover/
Захватит ли искусственный интеллект DevOps?
Этот пункт на японском языке
ОКТ 08, 2021 8 МИНУТ ЧТЕНИЯ
по
Сэм Босетта
Исследователь безопасности и евангелист
рецензировано
Стиф-Ян Виггерс
Ведущий редактор Cloud Queue
Пишите для InfoQ
Присоединяйтесь к сообществу экспертов.
Повышайте свою известность.
Развивайте свою карьеру.
Узнать больше
Основные выводы
Большинство компаний работают с гибридной или облачной инфраструктурой в той или иной форме, но управление ею стало практически невозможным без помощи искусственного интеллекта в той или иной форме.
Для команд, использующих несколько различных облаков, интерфейсы ИИ стали практически необходимостью по мере развития и масштабирования программы DevOps.
Совершенно очевидно, что ИИ уже оказывает огромное влияние на скорость и качество доставки программного обеспечения.
Побочным эффектом революции ИИ стало то, что команды DevOps стали более загруженными, чем когда-либо, а циклы разработки также значительно ускорились.
В конечном счете, команды разработчиков по-прежнему нуждаются в стратегическом руководстве, и хотя ИИ сегодня обладают высокими возможностями во многих областях, им все еще не хватает способности по-настоящему творчески реагировать на запросы пользователей.
Для многих разработчиков предсказание того, что будет дальше в DevOps, стало чем-то вроде любимого занятия. За последнее десятилетие наша отрасль стремительно изменилась, и за этот же период роль программиста также претерпела фундаментальные изменения.
На самом деле, особенно среди разработчиков (скажем так) определенного возраста, может показаться, что роли "традиционного" разработчика больше не существует. Вместо традиционного жизненного цикла разработки программного обеспечения, в котором программное обеспечение планируется, создается, а затем выпускается, многие из нас теперь работают в многопрофильных командах, в которых разработка и эксплуатация существуют бок о бок и становятся все более неразличимыми.
Эта модель стала известна как DevOps, но только недавно. И прошло всего несколько лет (или месяцев?), прежде чем DevOps сам начал меняться и адаптироваться. Теперь мы дрейфуем в море акронимов (включая недавний DevSecOps), которые обозначают немного разные способы работы, и каждый из них немного по-своему смотрит в будущее.
СОПУТСТВУЮЩИЙ СПОНСИРУЕМЫЙ КОНТЕНТ
Разработка отказоустойчивых приложений с помощью событийно-управляемых микросервисов
Узнайте, как развернуть приложение Java EE (Jakarta EE) в Azure
[eBook] MQTT Essentials: Исчерпывающее руководство по протоколу MQTT
Введение в Java на Azure
Практика предоставления программного обеспечения развивается быстро, поэтому вы должны учиться: Посетите QCon Plus Online Software Development (10-20 мая) или QCon San Francisco (24-28 октября).
РОДСТВЕННЫЙ СПОНСОР
5 мая 2022 года, 13:00 EST
Масштабирование связи приложений с пользователями в архитектуре, управляемой событиями
Представляют: Трой Гуд - основатель и генеральный директор Courier
СПОНСОР: COURIER
Сохраните свое место
Одним из самых последних таких направлений является AIOps. Согласно этому видению, инструменты искусственного интеллекта постепенно заменяют роль разработчика - так же, как раньше это делал DevOps - и в конечном итоге полностью вытеснят DevOps.
Оценить, насколько верен этот прогноз, непросто, но в этой статье мы все же попробуем. Мы рассмотрим, что ИИ обещает сделать для процесса разработки, оценим, сможет ли он когда-нибудь заменить разработчиков-людей, а затем посмотрим, как будет выглядеть DevOps через несколько десятилетий.
Обещания автоматизации
Во-первых, чтобы понять, почему инструменты ИИ так быстро прижились в командах DevOps, полезно понять, чего они обещают достичь. Это обещание, по сути, можно разделить на две части:
С одной стороны, использование инструментов ИИ - это "просто" способ для перегруженных разработчиков оставаться на вершине все более сложных систем, с которыми они работают.
С другой стороны, инструменты ИИ предлагают ряд методов автоматизированной разработки и развертывания кода, которые более фундаментально изменили способ создания программного обеспечения.
Что касается первого варианта - инструментов ИИ, облегчающих нашу жизнь, - нам достаточно взглянуть на распространение моделей облачной инфраструктуры за последнее десятилетие, чтобы понять, почему ИИ был необходим. В настоящее время большинство компаний работают с той или иной формой гибридной\облачной инфраструктуры, и управление ею стало практически невозможным без помощи ИИ. Действительно, гибридные и мультиоблачные инфраструктуры, архитектуры микросервисов, такие как контейнеры, и гипермасштабируемые приложения создали корпоративную ИТ-среду, за которой следить как никогда сложно.
Есть и второй аспект внедрения инструментов ИИ - тот факт, что некоторые инструменты ИИ, такие как GitHub's AI Coding Assistant или Microsoft's DeepDev, не просто облегчают нашу жизнь, но и открывают новые возможности в области разработки и распространения кода. Например, скорость, с которой системы ИИ могут оценивать индивидуальные требования пользователей, позволяет использовать их для настройки и определения поведения при просмотре веб-страниц по умолчанию для каждого пользователя в отдельности, что снижает их уязвимость к определенным типам вредоносных программ при использовании нашего программного обеспечения.
DevOps, AIOps и NoOps
Вследствие полезности инструментов искусственного
0 コメント:
コメントを投稿