人工智能加速DevOps的10种方法

按照调研机构德勤公司在本年早些时辰宣布的一份观测陈诉，提供基于人工智能的软件开拓器材的初创公司在2019年筹集了7.04亿美元的资金。

调研机构IDC公司猜测，环球定制应用措施开拓处事市场局限估量将从2018年的470亿美元增添到2023年的610亿美元以上，并在五年内实现5.3%的复合年增添率(CAGR)。 按照IT软件质量协会关于美国低质量软件本钱的观测陈诉，低劣的软件质量使美国企业在2019年丧失了3190亿美元。 调研机构Gartner公司暗示，到2023年，40%的DevOps团队将行使集成了人工智能的IT运营(AIOps)平台的应用措施和基本办法监控应用措施。

为了镌汰DevOps团队所面对的耽误，软件开拓器材提供商正在加速将人工智能和呆板进修技能集成到其应用措施僻静台中的步骤。其方针是在进步软件质量的同时，加速软件开产生命周期(SDLC)的每个阶段。好动静是其用例表白正在实现这些方针，从而使DevOps到达了更高的精确性、质量和靠得住性程度。

人工智能加速DevOps的10种方法中最吸引人的处所是它在辅佐开拓职员完成坚苦的、耗时的使命方面异常有用。最耗时的使命之一是打点需求文档的很多迭代和版本。Atlassian ps公司开拓的Jira软件是行使人工智能简化软件开产生命周期(SDLC)的每个阶段并辅佐打点需求的行业率领者，它被普及以为是DevOps规模的行业尺度。

以下是人工智能加速DevOps的10种方法

(1) 依赖人工智能和呆板进修及时自动提醒代码段，以加速开拓速率，从而进步DevOps的出产服从。

一些行业领先的企业软件厂商的DevOps团队在客户相关打点(CRM)、供给链打点和交际媒体市场上睁开了剧烈的竞争。他们暗示，人工智能的这个用例是更有成效的，而且在精确性方面得到了更大的收益。一家行业领先的客户相关打点(CRM)提供商的DevOps认真人暗示，最初行使人工智能自动完成代码的全力是徒劳的。她以为DevOps的开拓器材提供商行使有监视的呆板进修算法可以进步模子进修和相应代码哀求的速率。微软的Visual Studio Intellicode今朝已安装600万次以上，而这是DevOps团队将其列为DevOps中最有代价的人工智能开拓的缘故起因。

(2) 究竟证明，行使人工智能简化需求打点可以有用进步需求文档的精确性和质量，从而捕捉用户在下一代应用措施或平台中的需求。

人工智能正在提供靠得住的功效，简化了建设、编辑、验证、测试和打点需求文档的每个阶段。DevOps团队成员正在行使基于人工智能和呆板进修的需求打点平台节减时刻，以便他们可以常常在紧要的限期内规复编码和建设软件产物。第一次正确地满意需求有助于使整个项目保持在其项目打算的路径上。基于人工智能的软件开拓器材提供商看到了成立定时完成项目标贸易案例的机遇，因此正在这一规模敏捷开拓和启动新的应用措施。令人欢快的是，天然说话处理赏罚技能在DevOps器材这一规模中的回收速率很快，而行使基于人工智能器材的企业已经可以或许将需求检察时刻镌汰50%以上。

(3) 究竟证明，人工智能在检测错误和改造代码的自动提议方面很是有用。

Facebook的错误检测器材可以猜测缺陷并提出调停法子，在80%的环境下，人工智能器材学会自动修复错误。Semmle CodeQL被以为是该规模领先的基于人工智能的DevOps器材。行使CodeQL的DevOps团队可以跟踪代码中的裂痕，还可以在整个代码库中找到逻辑变体。微软安详相应团队的安详研究职员行使Semmle-QL来发明要害题目的变体，使他们可以或许辨认和相应严峻的代码题目，并防备变乱产生。

(4) 人工智能正在帮忙确定安详测试功效的优先级并对裂痕举办分类。

Checkmarx公司首席技能官Maty Siman对呆板进修怎样及时发明代码裂痕的信息举办了叙述。他说：“纵然是拥有最成熟软件开产生命周期(SDLC)的组织，也常常会碰着对裂痕举办优先级分别和分类的题目。专注于开拓职员或应用水安全详团队的呆板进修算法要存眷真正的上风和组成威胁易受进攻的组件，这是应对这一挑衅的要害。” 他暗示，可以教会呆板进修算法领略一种范例的懦弱性相对付另一种范例的懦弱性，它所占的比例更高。有了这个自动的考核进程，团队可以或许以越发明智的方法优化和加快其修复事变。

(5) 通过基于给定代码库的独一属性自动天生和自动运行测试用例来进步软件质量担保，这是回收人工智能技能节减DevOps团队名贵时刻的另一个规模。

对付在各类用例中对新应用措施僻静台举办压力测试而言，这长短常名贵的。在任何DevOps团队中，建设和修改测试用例都是一项奇异的手艺，具有这种手艺的开拓职员常常会因测试更新而感想不知所措。基于人工智能的软件开拓器材正在消除测试包围范畴的重叠，通过更可猜测的测试优化现有的测试事变，并加速从缺陷检测到缺陷提防的历程。基于人工智能的软件开拓平台可以辨认伟大且彼此关联的产物模块之间的依靠相关，从而进步整个进程中的产物质量。而进步软件质量也进步了客户体验。

(6) 在伟大的软件应用措施僻静台宣布并交付给客户后，人工智能技能很善于办理这些题目。

企业软件厂商在其软件质量担保进程中支付了极大的全力，以消除错误、逻辑错误和不行靠的代码段。而更新版本可能最坏的环境是召回它们的本钱很高，并且会影响客户的出产服从。究竟证明，基于人工智能的质量搜查器材可以有用地猜测企业应用措施的哪些地区在交付到伟大的客户情形之前会失败。人工智能在基础缘故起因说明方面是有用的，并且在加速领先的客户相关打点(CRM)提供商的应用措施交付，以及在将客户企业情形中的规复时刻收缩方面也证明是有用的。另一个DevOps团队暗示，他们正在行使人工智能来自动设置应用措施的配置，以优化客户陈设的机能。

(7) 基于呆板进修的代码裂痕检测可以靠得住地发明非常并及时告诫DevOps团队。

Checkmarx公司首席技能官Maty Siman暗示，“假设组织的开拓职员正在编写高质量、安详的代码，则呆板进修可以配置‘正常勾当’的基准，并从该基准中辨认并标志非常。最终，人们糊口在一个天天都在变革的IT和安详情形中，要求体系和器材以沟通乃至更快的速率进修和顺应。组织和开拓职员不能仅凭一己之力通过办理方案来进步威胁检测的精确性，从而辅佐他们确定最重要的工作的优先级。”快速发明非常并采纳法子是构建基于人工智能软件的质量搜查和DevOps器材的营业案例所不行或缺的一部门。

(8) 高级DevOps团队正在行使人工智能来说明和发明全部开拓器材、应用措施机能监督(APM)、软件质量担保，以及宣布周期体系的新看法。

（编辑：河北网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!