人工智能和机器学习如何改变DevOps( 二 ) 人工智能和机器学习为DevOps带

借助基于人工智能的操作功能，组织团队可以专注于确定其应用程序的服务运行状况，并获得对其生产数据的控制和可视性。这样， DevOps团队可以使用实时自动事件管理来加快其平均解决时间(MTTR) 。在这里，人工智能和机器学习在生产中的应用程序内的日志可观察性、趋势和预测等方面可以做更多的工作。
使用AIOps产品组合中的此类工具，团队可以减少并经常防止服务停机(预测性警报) 。他们还可以加快支持故障解决的速度，更快地分析大型日志文件，并找出根本原因和类别(安全性、网络、服务器等) 。
结语
尽管DevOps和人类工程学永远不会消失，但它们肯定可以使用一些帮助来优化和加速那些难以自动化和维护的单调、易出错的活动。
【人工智能和机器学习如何改变DevOps】人工智能和机器学习是应对这些挑战的绝佳解决方案，并且通过对每个组织的问题进行适当的分析，决策者可以从这些工具中获得巨大价值。而只有在将这些解决方案与现有流程和工具无缝集成的情况下，才能获得成功。如果人工智能和机器学习无法轻松地集成到标准DevOps工具堆栈中，则项目将无法实现价值，并最终恢复到传统的软件开发实践。