DevOps দক্ষতার সমস্যাগুলি দূর করতে, আমাদের আরও AI দক্ষতা প্রয়োজন, হাস্যকরভাবে

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবসার মধ্যে বুদ্ধিমত্তা বাড়াচ্ছে এবং তথ্য প্রযুক্তির দোকানগুলির জন্যও একই কাজ করছে বলে জানা গেছে। উদাহরণস্বরূপ, AIOps (IT ক্রিয়াকলাপের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা) AI এবং মেশিন লার্নিংকে IT প্রসেস থেকে ডেটা স্ট্রিমিং, সনাক্তকরণ, স্পটলাইট এবং সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য গোলমালের মাধ্যমে sifting প্রয়োগ করে। 

AI এবং মেশিন লার্নিং IT-এর অন্য একটি উদীয়মান এলাকায় একটি বাড়ি খুঁজে পাচ্ছে: সফ্টওয়্যারটির কার্যকারিতা এবং গুণমান নিশ্চিত করতে DevOps টিমগুলিকে সহায়তা করছে যা সিস্টেমের মাধ্যমে এবং ব্যবহারকারীদের কাছে আরও দ্রুত গতিতে চলে যাচ্ছে। 

GitHub-এর একটি সাম্প্রতিক সমীক্ষায় দেখা গেছে, সফ্টওয়্যার পর্যালোচনা এবং পরীক্ষার ধাপের মাধ্যমে কোডের প্রবাহকে মসৃণ করার জন্য ডেভেলপমেন্ট এবং অপস দলগুলি AI-এর দিকে ঝুঁকছে, 31% টিম সক্রিয়ভাবে কোড পর্যালোচনার জন্য AI এবং ML অ্যালগরিদম ব্যবহার করছে। - গত বছরের সংখ্যা দ্বিগুণেরও বেশি। সমীক্ষায় আরও দেখা গেছে যে 37% টিম সফ্টওয়্যার পরীক্ষায় AI/ML ব্যবহার করে (25% থেকে বেশি), এবং এই বছর এটি চালু করার আরও 20% পরিকল্পনা।

এছাড়াও: এর পরবর্তী প্রজন্ম গড়ে তোলার জন্য মাইক্রোসফটের গ্র্যান্ড ভিশন বোঝা apps

একটি অতিরিক্ত জরিপ টেকস্ট্রং রিসার্চ এবং ট্রিসেন্টিসের বাইরে এই প্রবণতা নিশ্চিত করে। 2,600 জন DevOps অনুশীলনকারী এবং নেতাদের সমীক্ষায় দেখা গেছে যে 90% DevOps প্রবাহের পরীক্ষামূলক পর্যায়ে আরও AI ইনজেকশন দেওয়ার পক্ষে অনুকূল, এবং এটিকে তারা যে দক্ষতার ঘাটতির সম্মুখীন হচ্ছে তা সমাধানের উপায় হিসাবে দেখছে। (Tricentis হল একটি সফ্টওয়্যার টেস্টিং বিক্রেতা, ফলাফলগুলিতে একটি সুস্পষ্ট অংশীদারিত্ব রয়েছে৷ কিন্তু ডেটা উল্লেখযোগ্য কারণ এটি ক্রমবর্ধমান প্রতিফলিত করে shift আরও স্বায়ত্তশাসিত DevOps পদ্ধতির দিকে।)

টেকস্ট্রং এবং ট্রিসেন্টিস অধ্যয়ন থেকে উদ্ভূত একটি প্যারাডক্সও রয়েছে: বিশেষ দক্ষতার প্রয়োজন কমানোর জন্য উদ্যোগগুলির বিশেষ দক্ষতার প্রয়োজন। কমপক্ষে 47% উত্তরদাতারা বলেছেন যে AI-ইনফিউজড DevOps-এর একটি বড় সুবিধা হ'ল দক্ষতার ব্যবধান হ্রাস করা এবং "কর্মীদের জন্য আরও জটিল কাজগুলি সম্পাদন করা সহজ করে তোলা।" 

এছাড়াও: ডিওঅপস নির্ভানা এখনও অনেকের জন্য একটি দূরবর্তী লক্ষ্য, সমীক্ষা পরামর্শ দেয়

একই সময়ে, এআই-চালিত সফ্টওয়্যার পরীক্ষার বিকাশ এবং চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতার অভাবকে পরিচালকরা 44% এ এআই-ইনফিউজড DevOps-এর অন্যতম প্রধান বাধা হিসাবে উল্লেখ করেছেন। এটি একটি দুষ্টচক্র যা আশা করি প্রতিকার করা হবে কারণ আরও পেশাদাররা AI এবং মেশিন লার্নিং-এর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে প্রশিক্ষণ এবং শিক্ষামূলক প্রোগ্রামগুলিতে অংশগ্রহণ করে।  

একবার AI আইটি সাইটগুলির সাথে জায়গা করে নেওয়া শুরু করলে, এটি প্রক্রিয়া-নিবিড় DevOps ওয়ার্কফ্লোগুলিতে একটি গর্ত তৈরি করতে সাহায্য করবে৷ জরিপে প্রায় দুই-তৃতীয়াংশ ব্যবস্থাপক (65%) বলেছেন যে কার্যকরী সফ্টওয়্যার পরীক্ষার জন্য উপযুক্ত এবং AI-বর্ধিত DevOps থেকে অনেক উপকৃত হবে। "DevOps সাফল্যের জন্য স্কেলে পরীক্ষার অটোমেশন প্রয়োজন, যা বিপুল পরিমাণে জটিল পরীক্ষার ডেটা তৈরি করে এবং কেস পরীক্ষা করার জন্য ঘন ঘন পরিবর্তনের প্রয়োজন হয়," সমীক্ষার লেখকরা উল্লেখ করেছেন। "এটি বৃহৎ ডেটা সেটগুলিতে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে এবং পরীক্ষার প্রক্রিয়াটিকে উন্নত করতে এবং ত্বরান্বিত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে এমন অন্তর্দৃষ্টিগুলি অফার করতে AI এর ক্ষমতাগুলির সাথে পুরোপুরি সারিবদ্ধ করে।"

এছাড়াও: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকল্পগুলি গত বছরের তুলনায় দশগুণ বেড়েছে, জরিপ বলছে

সম্ভাব্য দক্ষতার প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করার পাশাপাশি, সমীক্ষাটি DevOps-এ আরও AI ঢোকানোর জন্য নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি চিহ্নিত করেছে:

• গ্রাহক অভিজ্ঞতা উন্নত করুন: 48%
• খরচ কমান: 45%
• বিকাশকারী দলগুলির দক্ষতা বৃদ্ধি করুন: 43%
• কোড গুণমান বাড়ান: 35%
• সমস্যা নির্ণয়: 25%
• রিলিজের বেগ বাড়ান: 22%
• কোডিফাইং জ্ঞান: 22%
• ত্রুটি প্রতিরোধ করুন: 19% 

AI-বর্ধিত DevOps-এর প্রারম্ভিক গ্রহণকারীরা বড় প্রতিষ্ঠানের হতে থাকে। এটি আশ্চর্যজনক নয়, যেহেতু বৃহত্তর উদ্বেগের জন্য আরও উন্নত DevOps টিম থাকবে এবং এআই-এর মতো উন্নত সমাধানগুলিতে আরও বেশি অ্যাক্সেস থাকবে। 

এছাড়াও: প্রযুক্তি দলগুলি গ্রাহকের অভিজ্ঞতায় তাদের ভয়েস খুঁজে পাওয়ার সময়

টেকস্ট্রং এবং ট্রিসেন্টিস লেখকরা উল্লেখ করেছেন, "DevOps-এর পরিপ্রেক্ষিতে, এই পরিপক্ক কোম্পানিগুলি গত পাঁচ থেকে সাত বছরে তাদের সফ্টওয়্যার বিকাশের ক্ষমতা এবং তাদের পরিপক্ক এবং পরিমার্জিত পাইপলাইন এবং প্রক্রিয়াগুলিকে স্ট্রিমলাইন করার ক্ষেত্রে অগ্রগতি দ্বারা চিহ্নিত করা হয়েছে।" "এই DevOps সংস্থাগুলি ক্লাউড-নেটিভ এবং DevOps ওয়ার্কফ্লো পাইপলাইন, টুলচেইন, অটোমেশন এবং ক্লাউড প্রযুক্তি ব্যবহার করে।"

দীর্ঘমেয়াদে, DevOps-এর অত্যাবশ্যক দিকগুলিতে সহায়তা করার জন্য AI ঢোকানো একটি স্মার্ট আইডিয়া। DevOps প্রক্রিয়া, তার সমস্ত সহযোগিতা এবং অটোমেশনের জন্য, কেবলমাত্র আরও ক্লান্তিকর হয়ে উঠছে কারণ সফ্টওয়্যারটি দ্রুত গতিতে দরজার বাইরে উড়ে যাবে বলে আশা করা হচ্ছে। পরীক্ষা এবং পর্যবেক্ষণের মতো অনেক কঠিন দিকগুলি পরিচালনা করার জন্য এটি মেশিনে ছেড়ে দিন।