DevOps 기술 문제를 완화하려면 아이러니하게도 더 많은 AI 기술이 필요합니다.

인공 지능은 비즈니스 내 지능을 향상시키고 정보 기술 상점에서도 동일한 작업을 수행하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 예를 들어 AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능)는 AI 및 머신 러닝을 IT 프로세스의 데이터 스트리밍에 적용하여 문제를 감지하고 집중 조명하고 차단하기 위해 노이즈를 걸러냅니다. 

AI와 머신 러닝은 또한 IT의 또 다른 신흥 영역에서 자리를 찾고 있습니다. DevOps 팀이 시스템을 통해 사용자에게 더 빠른 속도로 이동하는 소프트웨어의 실행 가능성과 품질을 보장하도록 지원합니다. 

GitHub의 최근 설문 조사에서 알 수 있듯이 개발 및 운영 팀은 소프트웨어 검토 및 테스트 단계를 통해 코드 흐름을 원활하게 하기 위해 AI에 크게 의존하고 있으며 팀의 31%가 코드 검토에 AI 및 ML 알고리즘을 적극적으로 사용하고 있습니다. — 작년의 두 배 이상입니다. 설문 조사에서는 또한 팀의 37%가 소프트웨어 테스트에서 AI/ML을 사용하고(25%에서 증가), 추가로 20%가 올해 도입할 계획이라고 밝혔습니다.

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추가 측량 Techstrong Research 및 Tricentis에서 이러한 추세를 확인했습니다. 2,600명의 DevOps 실무자와 리더를 대상으로 한 설문 조사에 따르면 90%가 DevOps 흐름의 테스트 단계에 더 많은 AI를 주입하는 것에 대해 호의적이며 직면하고 있는 기술 부족을 해결하는 방법으로 보고 있습니다. (Tricentis는 결과에 대한 명백한 이해관계가 있는 소프트웨어 테스트 공급업체입니다. 그러나 데이터는 성장하는 shift 보다 자율적인 DevOps 접근 방식을 지향합니다.)

Techstrong과 Tricentis의 연구에서 나온 역설도 있습니다. 기업은 전문 기술에 대한 필요성을 완화하기 위해 전문 기술이 필요합니다. 응답자의 최소 47%는 AI 기반 DevOps의 주요 이점이 기술 격차를 줄이고 "직원이 더 복잡한 작업을 더 쉽게 수행할 수 있도록 하는 것"이라고 말했습니다. 

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동시에 관리자들은 AI 기반 소프트웨어 테스트를 개발하고 실행하는 데 필요한 기술 부족을 AI 기반 DevOps의 주요 장애물 중 하나로 44%로 언급했습니다. 이것은 더 많은 전문가가 AI 및 머신 러닝에 중점을 둔 교육 및 교육 프로그램에 참여함에 따라 개선되기를 바라는 악순환입니다.  

AI가 IT 사이트에 배치되기 시작하면 프로세스 집약적인 DevOps 워크플로를 줄이는 데 도움이 될 것입니다. 설문 조사에 참여한 관리자의 거의 65분의 XNUMX(XNUMX%)는 기능 소프트웨어 테스트가 AI 증강 DevOps에 매우 적합하고 크게 도움이 될 것이라고 말했습니다. "DevOps의 성공을 위해서는 대규모 테스트 자동화가 필요하며, 이는 방대한 양의 복잡한 테스트 데이터를 생성하고 테스트 사례를 자주 변경해야 합니다."라고 설문조사 작성자는 지적합니다. "이는 대규모 데이터 세트의 패턴을 식별하고 테스트 프로세스를 개선하고 가속화하는 데 사용할 수 있는 통찰력을 제공하는 AI의 기능과 완벽하게 일치합니다."

또한 : 인공 지능 프로젝트는 지난 XNUMX년 동안 XNUMX배 성장했습니다. 설문 조사에 따르면

잠재적으로 감소할 수 있는 기술 요구 사항과 함께 설문 조사에서는 DevOps에 더 많은 AI를 도입할 때 다음과 같은 이점도 확인했습니다.

• 고객 경험 개선: 48%
• 비용 절감: 45%
• 개발자 팀의 효율성 향상: 43%
• 코드 품질 향상: 35%
• 문제 진단: 25%
• 릴리스 속도 증가: 22%
• 지식 코딩: 22%
• 결함 방지: 19% 

AI 증강 DevOps의 얼리 어답터는 대규모 조직에서 온 경향이 있습니다. 더 큰 관심사가 더 발전된 DevOps 팀과 AI와 같은 고급 솔루션에 대한 더 많은 액세스를 가질 것이기 때문에 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 

또한 : 기술 팀이 고객 경험에서 목소리를 찾아야 할 때입니다.

Techstrong 및 Tricentis 작성자는 "DevOps의 관점에서 이러한 성숙한 회사는 지난 XNUMX~XNUMX년 동안 소프트웨어 개발 기능을 간소화하고 성숙하고 정제된 파이프라인 및 프로세스에서 이룬 진전으로 표시됩니다."라고 지적합니다. "이 DevOps 조직은 클라우드 네이티브이며 DevOps 워크플로 파이프라인, 도구 체인, 자동화 및 클라우드 기술을 사용합니다."

장기적으로 DevOps의 중요한 측면을 지원하기 위해 AI를 주입하는 것은 현명한 생각입니다. 모든 협업 및 자동화를 위한 DevOps 프로세스는 소프트웨어가 빠른 속도로 출시될 것으로 예상됨에 따라 점점 더 고갈되고 있습니다. 테스트 및 모니터링과 같은 번거로운 측면을 많이 처리하려면 기계에 맡기십시오.