שיפור DevOps בענן עם חדשנות בתחום המודעות המלאכתי

מאז כניסת היישומים הפשוטים לשוק, צוותי DevOps נתקלים בדרישות מתמדות בנוגע למהירות, יעילות ואמינות היישומים. כדי לעמוד בצרכים אלו, חלקם מקבלים את הלמידת מכונה (AI) כדי להכניס עוד יותר אוטומציה, טכנולוגיית מידע עסקית וקבלת החלטות חכמות ל- cloud DevOps.

תפקיד הלמידת מכונה ב- DevOps

הלמידת מכונה מביאה תכונות חדשות שמאפשרות ל-DevOps לשפר את יעילות התהליכים, לוודא אבטחה טובה יותר ולהפחית את הצורך בהתערבויות שיכולות להיות גם ארוכות וגם בלתי מדויקות. יכולתה של הלמידת מכונה לעבד נתונים ולקבל החלטות חכמות מיידיות מועילה לפעולות הדורשות ניתוח, מעקב אחר אירועים בלתי סדירים ותחזוקה תחזורית, כל אלו רלוונטיים בצורה מאוד לסביבות הענן היום. השילוב של הלמידת מכונה עם DevOps משפר את רמת האוטומציה ואת הגמישות הכללית של קו הערך החדש למטרת מתן תגובה אידיאלית לפגישת צרכים חדשים וניהול סיכונים חדשים.

שיפור בהחלטות וניתוח חזוי

צוותי DevOps יכולים להשתמש בלמידת מכונה כדי לנתח סטים נתונים רחבים ממקורות שונים במהירות, מעניקים להם מידע שימושי. כיום, דגמי למידת מכונה יכולים לצפות בתנהגות המערכת מהעבר, לחזות כשלי מערכת ולהציע פעולות מונעות. הספקת היכולת החזוית הזו מאפשרת להחלטות חכמות במקום פתרון בעיות פשוט ולשיפור דתיות המערכת.

שיפור מתמיד

המערכת מסוגלת ללמוד באופן רציף מכל מעגל DevOps ולזהות את הנקודות המוקשות בכל תהליך. לולאת משוב זו מאפשרת שדרוגים בדרגה, מה שהופך את התהליכים לפשוטים יותר לצוותים כדי להמשיך ולשפר את הגמישות של הזרימות העבודה שלהם ככל שהם מוציאים עוד מהן למערכת.

אזורי מפתח בהם המודרניזציה מחדש המתקדמת משולבת AI באוטומציה של DevOps

יישומי AI בתחום DevOps כוללים מספר אזורים תפעוליים. היתרונות המרכזיים כוללים:

1. בדיקות אוטומטיות ואיכות

כלי AI משפרים את יעילות הבדיקה על ידי ניתוח נתונים מבדיקות קודמות כדי לזהות בדיקות קריטיות, מקומות אפשריים לכשלים, ולזהות פגמים. על ידי פחיתת כמות הבדיקה הידנית, אוטומציה זו מובילה לשחרורים מהירים ויעילים יותר.

2. ניהול תקריות ופתרון אירועים

AI יכולה לשפר את ניהול האירועים דרך זיהוי מהיר של התנהגויות לא תקניות וזיהוי התנהגויות ואמצעי הגיבה. באמצעות ML, כלי כאלו כמו AIOps (בינה מלאכותית עבור פעולות ה-IT) זוהים בעיות כאשר הן עדיין בשלב העוברי וממליצים על אמצעים לתיקון שלהן, וכך מפחיתים את זמן ההפסקה בזמינות המערכת ומגבירים את הנציתות העסקית.

3. אופטימיזצית משאבים

בינה מלאכותית צופה דפוסי תנועה ומתאימה את משאבי הענן בהתאם. זה מסייע למקסם את השימוש בנכסי הענן בצורה טובה יותר, מונע מהלקוח לקנות יותר מדי נכסים, ובכך מצמצם הוצאות ומשפר גמישות.

4. שיפורי אבטחה

היא מסייעת באבטחה על ידי סינון דפוסי תנועה וזיהוי נקודות תורפה פוטנציאליות. על ידי קליטת תקריות אבטחה קודמות, מודלים של בינה מלאכותית יכולים בקלות לזהות אי-סדרים, מה שמאפשר לצוות ה-DevOps לטפל באיומים לפני שהם מחמירים.

יישום DevOps מונע בינה מלאכותית בסביבות ענן

בינה מלאכותית ב-DevOps כוללת זיהוי הכלים הנכונים, הקמת התשתית המתאימה, ושימוש בנתונים הנכונים.

בחירת כלים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה

היום, ספקי ענן כמו AWS, Azure, Google Cloud ועוד רבים אחרים מציעים כלים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה כחלק מכלי ה-DevOps שלהם, אשר מסייעים בביצוע אנומליות, ניתוחים חיזויים, ומשימות תגובה אוטומטיות. כלים אלו מקלים על יישום וקבלת ערך מהשקעה בתחום ה-IT במהירות רבה יותר.

איסוף נתונים והכשרת מודל

כדי ליצור מודל למידה שינבא ויגיב להתרחשויות, בינה מלאכותית זקוקה לנתונים. סביבות הענן יוצרות באופן טבעי כמות משמעותית של נתונים; התמקדות במדדים החשובים ביותר מסייעת לייצר המלצות שימושיות ורלוונטיות מבוססות בינה מלאכותית עבור DevOps.

בניית מעגל משוב

אנו יוצרים לולאה רציפה כדי להעביר תובנות מתהליך ההטמעה ישירות חזרה למודלי AI. הגישה הזו אינה רק תומכת בשיפור השוטף של התהליכים המשמשים, אלא גם משפרת את הגמישות של הזרימות העבודה ביחס לביקוש.

אתגרים ושיקולים

עם זאת, השימוש ב- AI במתן שירותי DevOps כולל חסרונות מסוימים. בשיקול עיקרי כוללים:

פרטיות נתונים ואבטחה

אוטומציות המשתמשות ב- AI משתמשות הרבה בנתונים גדולים, הכוללים לעיתים קרובות מידע פרטי. חשוב לוודא את פרטיות הנתונים ולעמוד בתקנות כגון ה-GDPR.

כישורים ותומכים

DevOps דורש בדרך כלל יכולות AI, ויכולים להתעורר חוסרי יכולת בעת למידה ויישום של AI ב- DevOps. ישנן מספר דרכים לוודא את השימוש היעיל ב- AI בתוך צוותים, כולל השכרת או הכשרת אנשים מיומנים.

ניהול פיות והזנת אלגוריתמים

אחת התפיסות המקובלות על מודלי למידת מכונה היא הביצועים הנמוכים לעתים קרובות שלהם, ידועים גם כשינויי מידע. למעשה, המודלים דורשים אימות, מעקב וטיפול מחדש כדי לוודא שהם שומרים על רמות גבוהות של דיוק.

מסכים

האוטומציה המופעלת על ידי AI ב-DevOps של הענן יכולה לשפר את הדרך בה עסקים מתקינים, מפעילים ותומכים ביישומיהם. הפעולות ב-DevOps שמופעלות על ידי AI בענן מצוידות כל צדעם עם הכלים להיות יותר גמישים, יעילים ועמידים על ידי שיפור בתחומים של בדיקות, ניהול אירועים, אופטימיזציה של משאבים ואבטחה. אסטרטגיית אימוץ של AI שנמצאה במחשבה מציעה מספר רב של יתרונות למרות חסמים מסוימים, כולל פרטיות נתונים, דרישות כישורים והתפלגות של המודל.

ארגונים שמאמצים פעולות AI-מובילות ב-DevOps היום יכולים לשמור על יתרונות בייעול ביצועי היישומים, האמינות ויעילות מחירים בהשוואה למתחריהם. AI מספקת למקצוענים בענן וב-DevOps הזדמנות אסטרטגית שמעודדת חדשנות, מפחיתה עבודה ידנית ומפריעה לדרישות של הסביבה הדיגיטלית המודרנית במורכבותה.

מקורות

• Oztoprak, K., Tuncel, Y. K., & Butun, I. (2023). המרה טכנולוגית של מפעילי טלקום לעבר רציפות ה-IoT בקצה-ענן. חיישנים, 23(2), 1004.https://doi.org/10.3390/s23021004
• Barakabitze, A. A., Ahmad, A., Hines, A., & Mijumbi, R. (2019). חתיכת רשת 5G באמצעות SDN ו-NFV: סקירת טקסונומיה, ארכיטקטורות ואתגרים עתידיים. רשתות מחשבים, 106984.https://doi.org/10.1016/j.comnet.2019.106984
• Woodhead, R., Stephenson, P., & Morrey, D. (2018). בנייה דיגיטלית: מפתרונות נקודה לאקוסיסטם של אינטרנט הדברים. אוטומציה בבנייה, 93(1), 35–46. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.05.004
• Chen, Y. (2017). ייצור משולב ואינטליגנטי: תפיסות ומפעילים. הנדסה, 3(5), 588–595. https://doi.org/10.1016/j.eng.2017.04.009