DevOps 和人工智能密不可分，影响着各种业务。DevOps 可以加快产品开发速度并简化现有部署的维护，而 AI 则可以改变整个系统的功能。DevOps团队可以依靠人工智能和机器学习来进行数据集成、测试、评估和发布系统。更重要的是，人工智能和机器学习可以以高效、快速、安全的方式改进 DevOps 驱动的流程。从开发人员实用性和业务支持的角度来看， 评估AI和ML在 DevOps 中的重要性对于企业来说是有益的。
根据Gartner 报告，到 2023 年，近五分之二的 DevOps 社区将利用与人工智能相结合的现代基础设施和应用程序监控解决方案。
因此，可以公平地说，人工智能和机器学习有能力改变 DevOps 环境。例如，人工智能使组织能够管理复杂的数据管道并制定数据模型以与业务应用程序开发集成。在另一个例子中，人工智能帮助公司更快地映射和集成数据和应用程序，提高他们开展业务的便利性，提供令人愉快的客户体验，并增加收入。
让我们重点关注 AI 和 ML 在变革 DevOps 环境方面的优势。
利用 AI 简化 DevOps 转型
组织可以通过 AI 和 ML 提高 IT 运营的响应速度并转变 DevOps 流程，从而向客户提供承诺的价值并创造新的收入来源。此外，他们可以依靠人工智能和机器学习技术来弥合人与数据之间的差距。随着组织专注于数据驱动，机器学习和人工智能正在涉足各种流程。将 AI 和 ML 与 DevOps 相结合可以帮助组织：
- 将 DevOps 视为数字化转型的一个重要方面。
- 实现高效的流程和工作流程。
- 确保开发应用程序的安全性。
人工智能通过快速扫描各种数据来帮助组织识别风险。它减少了时间和精力。为了完全降低出现故障或错误配置的可能性，人工智能和机器学习可以实现安全操作自动化。此外，它还可以即兴发挥，以避免潜在的数据泄露和停机。此外，在人工智能和机器学习的支持下，决策和分析变得数据驱动。
AI 通过这些关键方式改变 DevOps
人工智能和机器学习改变了 DevOps 的未来。它将促进日常业务运营中更快的大量计算和数据。以下是人工智能改变 DevOps 的一些方式：
更好的数据可访问性
DevOps 团队必须面对无限制数据访问的共同挑战。人工智能和机器学习通过从存储到正确目的地的精确数据传输来解决这个问题。人工智能准备从无数来源收集的数据进行准确分析，提供有价值的见解。
提高资源效率
有大量的重复操作需要定期维护。人工智能驱动的解决方案可以使 IT 团队和非技术业务用户能够管理运营，最终提高其效率。此外，它还提高了这些数据驱动操作的准确性和性能。人工智能提供技术便利和专业知识来自动化重复和例行流程。它消除了复杂性并提高了资源效率。
提高数据安全性
DevOps 中的人工智能通过主动对漏洞做出反应来确保数据安全。人工智能驱动的数据映射工具可帮助组织更快、更安全地映射复杂的双向数据流。此外，这些解决方案提供了端到端加密环境，仅允许经过身份验证的业务用户访问和使用数据，从而使公司免遭泄露和盗窃。AI通过在中央日志基础设施的支持下监控威胁和编排 ML 驱动的异常来 促进DevSecOps 。
改进决策
组织在推荐引擎的帮助下做出更好的决策，以提供满足客户偏好的个性化服务。使用人工智能，它们可以与众多业务用例兼容，包括客户关系管理、产品营销和潜在客户开发。
更好的客户体验
人工智能驱动的技术利用算法来模拟对话。对于公司来说，它们可以根据要求交付。它可以帮助他们在无需人工干预的情况下处理问题。此外，由于人工智能驱动的数据集成解决方案可以帮助公司更快地与客户建立联系，因此他们可以更轻松地满足客户的需求和要求。因此，公司可以确保令人愉快的客户体验并提高其终身价值。
结论
人工智能与 DevOps 的集成是显而易见的。DevOps 以持续集成、持续部署、持续监控和持续部署的形式受益于 AI 和 ML。
