将AI集成到DevOps，以增强工作流自动化

发布时间：2025-11-05 11:07:54 来源：码上建站 作者：人工智能

译者 | 陈峻

审校 | 重楼

如果有人跟你说，将AI集软件开发和运营团队可以毫不费力地协同工作、增强简化流程，工作并能提高工作效率，流自你一定会想到那是动化DevOps。现如今，将AI集人们则期望它能够利用人工智能（AI）的增强力量，彻底改变每个冲刺、工作且能更轻松地协助教育新入行的流自DevOps专业人员。从深层次来看，动化无论是将AI集自动化日常任务、优化资源分配，增强还是工作预测潜在问题，人工智能完全可以对DevOps的流自工作流程产生革命性的影响。

下面，动化我将和你探讨人工智能给开发运维带来的无限机遇，揭示它将如何让团队实现前所未有的效率、敏捷性和应变能力。

如何将人工智能融入DevOps？

不可否认，目前人工智能仍在应用方面存在许多挑战，但是DevOps团队可以从如下方面思考和实施各种开放性的新用例：

人工智能使企业对其CI/CD流程实现可见性和控制力。利用人工智能，企业可以快速分析曾经构建、免费信息发布网测试和部署的历史数据，以发现潜在的故障点，并对可能发生的问题予以预测。例如，人工智能可以分析MySQL的查询日志，以找出影响应用程序性能的低效数据库查询。

同时，人工智能驱动的系统也能主动实施预防措施，以最大限度地降低集成和部署阶段可能产生的高昂延迟、故障、以及中断风险。此外，人工智能还能协助优化CI/CD管道中的资源分配。例如，DevOps团队可以使用先进的机器学习模型（也被称为MLOps模型）来预测工作负载和资源需求。从此意义上说，由人工智能驱动的系统，完全可以动态地调整计算能力、存储和网络资源的分配。这也就确保了团队能够高效地完成构建和部署，而不会浪费宝贵的资源或遇到性能瓶颈。云服务器

在DevOps中，预测和预防中断的能力往往意味着成功与灾难性失败之间的差别。对此，人工智能驱动的预测分析可以使团队在潜在的中断面前领先一步。

预测分析通常会使用先进的算法和机器学习模型，来分析各种来源的海量数据，包括：应用程序日志、系统指标和历史事件报告等。接着，它们可以在这些数据中识别模式与关联性，检测异常，从而对即将发生的系统故障或性能下降发出预警。据此，团队就能够在问题升级为全面中断之前采取积极措施。

此外，人工智能还能够持续分析来自各种基础架构组件（如服务器、网络和存储系统）的数据，从而在发生故障或容量受限之前，识别出潜在的硬件故障。

手工操作往往会出现人为错误，而且耗时过长。对此，人工智能的香港云服务器工具能够以人类无法企及的速度分析代码库，从而快速、大规模地识别到诸如：性能瓶颈、代码不符合最佳实践或内部标准、安全责任和代码风格等潜在的问题。

同时，越来越多的工具能够为开发人员提供具有操作性的情报、以及建议性的行动方案，从而在解决已发现问题的同时，大幅降低代码库中被引入的缺陷、以及累积的技术债风险。

从更广泛的意义上说，如下模型与工具还能够提出代码库优化的措施：

上述模型已在自动化和简化质量控制等方面取得了良好的效果。通过适当地使用这些解决方案，DevOps团队可以加快交付周期，降低高昂的部署后问题风险，并能始终确保全面的质量控制。

为了避免漏洞的出现，实施和执行适当的安全措施，往往可能拖慢正常的开发周期。而人工智能恰好可以为其简化流程并提高效率。由人工智能驱动的自动安全检查，与传统的静态安全解决方案不同，它具有不断学习和“成长”的能力，可以通过分析恶意行为者使用的模式和技术，来适应各种新出现的威胁。

同时，人工智能驱动的自动化安全检查功能，可以无缝地被集成到DevOps工作流中，从而在软件开发生命周期（SDLC）的所有阶段，实现持续的安全监控和验证。

虽然自动化各种任务和流程是人工智能的重要组成部分，然而一个被忽视的功能是，它也能够改善运营、最终用户和DevOps团队之间的反馈回路。由于擅长筛选大量数据，因此这些工具成为了分析诸如：系统日志、用户行为、应用性能指标、以及最终客户的直接反馈的理想工具。

此外，这些工具也可以使用自然语言处理（NLP,Natural Language Processing）和机器学习来确定模式和趋势，从而指出应用程序在性能、可用性和整体用户满意度等方面需要改进的地方。而且，这种智能分析使得开发团队能够根据真实的用户需求和系统性能，来确定修改和增强的优先次序，从而使产品能够更加符合用户的期望，并能按照实际情况运行。

将人工智能融入DevOps的工具和技术

人工智能与DevOps的集成催生了一系列旨在提高自动化和效率的工具。虽然许多组织可能会默认选择热门的谷歌云（Google Cloud），但越来越多的DevOps团队已开始寻找其替代品，以发掘那些由人工智能赋能的、价格更优惠、且更适合特定工作流的服务。例如，甲骨文和阿里巴巴云在该领域已越来越受欢迎，其人工智能功能正在逐月迭代。

我们可以考虑使用DeepCode、Codacy和SonarSource等解决方案，利用机器学习算法来分析代码库，找出潜在的漏洞、代码缺陷、以及违反最佳实践的情况，进而优化现有的代码分析和审查流程。

而在测试和质量保证方面，Applitools、Functionize和Mabl等人工智能驱动的工具，可以通过可视化机器学习技术，自动创建和执行测试。当然，如果你选择使用本地托管的大模型则可能需要通过专门的培训，才能使其专门从事DevOps任务（尤其是CI/CD）。

另外，在基础架构管理和监控方面，Moogsoft和Dynatrace等人工智能增强型平台，可以提供先进的异常检测和根本原因分析服务，通过实时分析运行数据，以预测和预防潜在的系统故障。

目前，一个普遍的误解是，人工智能驱动的DevOps工具，只是那些拥有庞大资源和复杂软件开发需求的大型企业的“特供”。其实并非如此。由人工智能赋能Harness和CodeGuru等解决方案，以其灵活性非常适合较小的团队。事实上，小型IT团队往往处于持续满负荷运转的状态，这意味着他们需要在DevOps任务中，采用各种开源的、可根据其特定需求定制的人工智能工具。

将人工智能融入DevOps的优秀实践

随着将人工智能融入DevOps实践的势头不断增强，企业可以通过如下优秀实践，来充分释放人工智能驱动的DevOps自动化的全部潜力，以减轻潜在的挑战：

总结

综上所述，人工智能已日益融入更广泛的DevOps框架中，并给DevOps的日常处理方式与效率带来重大的变化。特别是在CI/CD方面，由AI赋能的预测分析将帮助DevOps团队在保持领先的同时，不断改变客户服务管道和优化资源分配。我们可以毫不夸张地说，企业若想有效地获得竞争优势，将人工智能融入DevOps不仅是一种可能性，更是一种必然选择。

译者介绍

陈峻（Julian Chen），51CTO社区编辑，具有十多年的IT项目实施经验，善于对内外部资源与风险实施管控，专注传播网络与信息安全知识与经验。

原文标题：Next-Gen DevOps: Integrate AI for Enhanced Workflow Automation，作者：Alexander T. Williams

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