Muy buenas, soy Miguel y esta vez les traigo este nuevo post.
La llegada del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) ha cambiado la forma en que percibimos DevOps. Proporciona el tipo de DevOps que se considera el marco necesario.
Para muchas empresas de desarrollo de software, es fundamental utilizar AI
y ML
con DevOps para garantizar la entrega ininterrumpida de aplicaciones y funciones de alta calidad.
2020
, habrá un uso extensivo de la Inteligencia Artificial en todas las áreas de DevOps.
La IA se está infundiendo en las pruebas y las operaciones para brindar eficiencia en la detección de problemas; la IA
también puede ser de gran ayuda en la mejora de DevOps.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son los dos términos que se usan recíprocamente y se perciben de manera similar, sin embargo, son diferentes.
En palabras simples, la IA
es un concepto extenso de que las computadoras pueden completar una tarea para reducir la carga humana.
Por otro lado, ML
es una aplicación de IA
, que permite que las máquinas aprendan de grandes datos. Búsqueda web efectiva, reconocimiento de voz, autos automatizados, juegos son algunos de los campos que han aplicado ML
para mejorar la experiencia del usuario.
Índice
¿Qué es DevOps?
DevOps es un conjunto de prácticas que incluye Desarrollo (Dev) y Operaciones (Ops), es la unión de procesos, personas y tecnología para asegurar la entrega continua de valores a los clientes. Por ejemplo, una empresa tiene una amplia gama de productos que utilizan clientes de todo el mundo.
Para mantenerse al día con los requisitos y las quejas del cliente, el equipo de desarrollo y operaciones debe trabajar en conjunto. DevOps, por lo tanto, garantiza ciclos de lanzamiento rápidos y cortos que pueden brindar nuevas aplicaciones y funciones a los clientes de manera rápida y confiable.
También se trata de bucles de retroalimentación de coordinación del equipo para la mejora continua, esto ayuda a capturar los errores de lanzamiento lo antes posible, reduciendo así el tiempo de prueba.
¿Cómo se aplican el aprendizaje automático
y la inteligencia artificial
a la cultura DevOps?
DevOps y Machine Learning comparten una poderosa alianza con capacidades relacionadas como análisis predictivo, operaciones algorítmicas de TI, análisis de operaciones e inteligencia artificial.
La introducción del aprendizaje automático en DevOps ha traído beneficios como la verificación de conjuntos de datos muy complejos.
Por ejemplo, los procesos de entrega se pueden rastrear con varias herramientas DevOps, estas herramientas producen una gran cantidad de datos y cualquier tipo de error en estos datos puede ser detectado por la aplicación de Machine Learning.
El gran volumen de código, la velocidad de liberación lenta y los tiempos de construcción prolongados son algunos de los problemas que se pueden poner bajo control mediante el aprendizaje automático.
Puede rastrear el patrón en el comportamiento del usuario de desarrollo y operaciones y detectar irregularidades que indiquen actividades maliciosas como robo de propiedad intelectual, implementación de código autorizado, etc.
La administración de códigos puede volverse fácil y eficiente con la ayuda de Machine Learning, grandes volúmenes de datos, registros de transacciones y la cantidad de usuarios puede ser analizada por Machine Learning. Puede señalar los errores relacionados con los valores normales.
También puede detectar errores en los procedimientos normales y analizar sabiamente los registros publicados anteriormente para descubrir los problemas con la nueva versión. ML
puede leer los buenos patrones utilizados anteriormente y planificar la mejor configuración para maximizar el rendimiento.
AI
y ML
pueden ayudarnos a optimizar nuestra aplicación al analizar los datos de uso y las amenazas de seguridad. Puede identificar los módulos y funcionalidades de una aplicación que más se utilizan para que podamos enfocar nuestros esfuerzos en mejorar la experiencia del usuario en esas áreas.
Con el enfoque constante en el comportamiento del usuario, la IA
puede ayudarnos a priorizar la experiencia del usuario en nuestra planificación de lanzamientos.
El seguimiento del comportamiento del usuario y la toma de decisiones relacionadas con la experiencia del usuario es la parte más crucial del éxito de un producto.
Al aprovechar el proceso, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático eliminan los esfuerzos humanos en el proceso y ayudan a las organizaciones a hacerlo más eficiente y preciso.
Con la ayuda de la IA
, podemos rastrear fácilmente las amenazas a la seguridad y fortalecer nuestras defensas para combatir el ataque antes de que ponga a la organización en una pérdida.
Automatización y consistencia de IA
en DevOps y, por lo tanto, en el proceso de lanzamiento, pero algunas áreas requieren esfuerzos humanos para administrar el proceso.
La IA
nos ayuda a automatizar los procesos que pueden reducir las posibilidades de errores humanos. Este proceso de automatización también nos ayuda a liberar recursos valiosos para utilizarlos en soluciones innovadoras.
La IA
tiene el potencial de solucionar problemas por sí misma, puede recomendar soluciones para escribir códigos más eficientes y de rendimiento. Ayuda al equipo de desarrollo a decidir qué abordar a continuación al priorizar el impacto anticipado de un cambio.
AI
y ML
están en una posición única para ayudarlo a mejorar su equipo para resolver problemas más rápido. Todos los días se introducen nuevas tecnologías y prácticas en la industria de las TI
, estas nuevas tecnologías siguen su curso y finalmente dan paso a perspectivas aún más nuevas.
Por lo tanto, DevOps es una adición relativamente nueva a la industria y es bastante evidente que con la aplicación de ML
e IA
, su línea de vida se estiraría sustancialmente en un mercado en constante mejora.
Gracias por leer este post y llegar hasta el final.
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