DevOps: Farklı yapay zeka biçimleri onu daha iyiye doğru nasıl dönüştürecek? - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

DevOps: Farklı yapay zeka biçimleri onu daha iyiye doğru nasıl dönüştürecek? - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri
Bu nedenle, üretim ortamlarına beslenen kodun genel kalitesinin, DevOps ekibinin uğraşmak zorunda olduğu olayların sayısının azalmasına kadar artması yalnızca bir zaman meselesidir Bu değişiklikler meydana geldikçe uygulamaların sayısı artmaya devam edecek ve eğer tüm bu yazılımın etkisi umut verici olursa DevOps mühendisleri bunun arkasında olacak

Üretken yapay zeka araçları, eğitimli bir LLM’ye DevOps süreçlerini otomatikleştirmek için gereken komut dosyalarını oluşturmak üzere kod oluşturmak üzere talimatlar vermek üzere doğal dili kullanarak bir adım daha ileri gider Yapay zeka, yazılım geliştirmenin geleceğinde yaygın olacak ve daha iyi uygulamaların oluşturulabileceği, dağıtılabileceği ve bakımının yapılabileceği hızı önemli ölçüde artırmayı vaat ediyor Ve bu, bir zamanlar ulaşılamaz kabul edilen ölçeklerde bile Yapay zeka aynı zamanda anormalliklerin analiz edilmesine ve yenilikçi çözümler bulunmasına yardımcı olacak dijital bir “eş programcı” da olabilir Bunlar daha sonra CD işlemlerini benzeri görülmemiş ölçeklerde otomatikleştirmek için bir orkestrasyon motoru kullanılarak uygulanabilir

Birden fazla yapay zeka teknolojisinin yakınsaması sayesinde ekipler DevOps süreçlerini geniş ölçekte daha kolay yönetebilecek

Doğal olarak yapay zekaya dair heyecan kadar korku ve endişe de var Birçok şirket, bunları oluşturmak için makine öğrenimi operasyonel uygulamalarını (MLOps) tanımlamaya yatırım yapıyor Hata yapmak hala insani bir durumdur, ancak bunu büyük ölçekte yapmak çok daha ciddidir ve hatalı bir yapay zeka modelinin neden olduğu hatalar felaketle sonuçlanabilir

Geliştirici-Yapay Zeka tamamlayıcılığı

Yapay zeka, yararlı bilgiler elde etmek ve iş döngülerini optimize etmek için büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz etmeyi mümkün kılar DevOps’a yönelik yinelenen eleştirilerden biri de döngüleri geniş ölçekte yönetmenin zorluğuysa, yapay zekadaki ilerlemeler sayesinde bu tartışma yakında sona erecek Yapay zekanın yükselişi sayesinde DevOps prosedürleri, gereken programlama uzmanlığı düzeyinin önemli ölçüde azalacağı göz önüne alındığında, daha fazla insanın bunları benimsemesine olanak tanıyacak şekilde demokratikleştirilecek


Birden fazla Yapay Zeka (AI) teknolojisinin DevOps süreçlerini otomatikleştirmek için bir araya gelme hızı, uygulama oluşturma ve devreye alma hızını doğrudan hızlandırır

Bu arada DevOps ekiplerinin hangi süreçlerin otomatikleştirilebileceğini belirlemek için mevcut döngülerini incelemeye başlamaları teşvik ediliyor Hiç kimse DevOps süreçlerinin ne ölçüde otomatikleştirilebileceğini kesin olarak bilmiyor ancak kesin olan bir şey var: mühendislerin bunları her zaman doğrulaması gerekecek Bu durumda ilgilenilen konu, yakın zamanda yazılan koddaki, muhtemelen uygulamanın güvenliğini etkileyebilecek kusurların belirlenmesidir Ancak geri dönüş yok Kullanımı değerli olmasına rağmen, sürekli entegrasyon/sürekli dağıtım (CI/CD) platformundan geçen kodun hacmi yalnızca geliştirme ekiplerinin üretkenliğiyle birlikte artar Örneğin, algoritmalar tarafından analiz edilenler DevOps döngüsündeki darboğazları tespit edebilir ve bunları çözmek için öneriler sunabilir



genel-15

Çoğu şirket ek işlem hatlarını yönetmek için ek yazılım mühendisleri kiralayamasa da DevOps süreçlerine yapay zeka uygulamak gerçek bir ihtiyaç haline geliyor Ekipler daha sonra, daha önce yönetimi sıkıcı hale getiren manuel görevlerin çoğunu ortadan kaldıran, AIOps adı verilen bir platformu yapılandırmak için makine öğrenimini uygulayabilir

Yapay zekadaki son gelişmelerin çoğu, geliştirici üretkenliğini artırmak için büyük dil modellerinin (LLM) kullanımına odaklanıyor Açık kaynak topluluğu ve BT ekipleri tarafından oluşturulan sayısız LLM’nin DevOps süreçlerine entegre edilmesi gerekecek ve şeffaflığı ve güveni teşvik etmek için bu modelleri inceleme yeteneği, özellikle açık CI/CD platformlarının kullanımı yoluyla çok önemli olacaktır

Aynı zamanda şirketler, kodu bir LLM’nin tanımak üzere eğitildiği diğer örneklerle karşılaştırmak için vektör veritabanı gibi diğer teknolojileri kullanabilecekler

Yapılandırma ve doğrulama yine de gerekli olacaktır

Bunları ve diğer faydaları elde etmek, birden fazla türde yapay zeka modelinin oluşturulmasını ve sürdürülmesini gerektirecektir