10 Cách Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Thay Đổi Hoàn Toàn DevOps

Cập nhật ngày

Đã khá lâu kể từ khi DevOps nổ ra trên thị trường, và lý do là khá vô cùng. DevOps đã giải phóng đội phát triển và đội vận hành IT, cho phép họ làm việc cùng nhau từ thiết kế phần mềm đến phát hành.

Cho đến nay, mọi việc đều tốt đẹp. Nhưng vô số thách thức – như thiếu kỹ năng và bộ công cụ phong phú – khiến phương pháp DevOps trở nên không hiệu quả. Việc đạt được tỷ lệ tự động 100% với DevOps trên toàn bộ quy trình phát triển phần mềm (SDLC) vẫn là điều khó khăn.

10 Cách Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Thay Đổi Hoàn Toàn DevOps
  • Save

Tuy nhiên, Trí tuệ Nhân tạo (AI) có thể giải quyết những thách thức này. Với sự chuyển đổi của AI, các doanh nghiệp có thể dễ dàng giảm bớt sự phức tạp về hoạt động và tinh chỉnh các giai đoạn khác nhau của SDLC.

Làm thế nào AI Software có thể được sử dụng trong DevOps?

Trí tuệ nhân tạo có thể là nguồn gây ra một cuộc cách mạng DevOps quan trọng. Không phủ nhận rằng không thể nào là con người có thể làm việc với lượng lớn dữ liệu và tiến hành các hoạt động tính toán hàng ngày. DevOps dựa mạnh mẽ vào AI để mở ra những khả năng tốt hơn cho các nhóm phát triển, triển khai, quản lý và cung cấp ứng dụng.

DevOps và trí tuệ nhân tạo có mối liên kết mật thiết với nhau. Lý do là DevOps mang lại một cách tiếp cận tập trung vào doanh nghiệp để phát triển phần mềm, và AI là công nghệ được kết hợp vào hệ thống DevOps để hoạt động một cách hiệu quả.

Với khả năng bổ sung của công nghệ AI, các nhóm DevOps có thể code, giám sát, kiểm thử và phát hành phần mềm mà không gặp trục trặc hay chậm trễ. Một lợi thế quan trọng khác là công nghệ cho phép tự động hóa quy trình cũng như phát hiện và giải quyết lỗi nhanh chóng, từ đó cải thiện sự hợp tác của đội ngũ.

10 Cách Mà AI Software Đang Thay Đổi DevOps

Testing

Kiểm thử liên tục là một thành phần quan trọng của DevOps. Khi kiểm thử diễn ra để xác minh mọi thay đổi trong quá trình phát triển, một lượng lớn dữ liệu được tạo ra để nhóm DevOps phân tích. Đây là lúc AI Software sẽ tham gia vào chuỗi công việc DevOps của bạn.

AI có thể đơn giản hóa việc phân tích và phân loại dữ liệu lớn bằng cách xác định các mẫu quan trọng. Nó cũng phân tích các lỗi mã nguồn và thực hành không hiệu quả, nhấn mạnh phạm vi phát triển trong quy trình của bạn và làm cho các phương pháp kiểm thử hiệu quả hơn.

Truy cập dữ liệu

Có một lượng khổng lồ dữ liệu lớn, với mỗi ngày càng có nhiều dữ liệu được tạo ra. Tuy nhiên, các nhóm DevOps đang gặp khó khăn vì không có quyền truy cập tự do vào dữ liệu lớn này. AI trong DevOps sẽ giúp giải phóng dữ liệu bị giam giữ trong các hố silo tổ chức và cho phép việc tổng hợp dữ liệu hiệu quả.

AI không chỉ có thể khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau mà còn hiển thị nó một cách có giá trị để phân tích.

Cảnh báo thời gian thực

Hệ thống cảnh báo với mục đích rõ ràng là một công cụ quan trọng giúp nhóm DevOps phát hiện và khắc phục các vấn đề ngay lập tức. Tuy nhiên, cảnh báo có thể đổ xô vào khi có nhiều vấn đề xuất hiện trong một khoảng thời gian cụ thể, khiến việc nhận diện và giải quyết các vấn đề ưu tiên cao trở nên khó khăn đối với DevOps.

AI và ML có thể hướng dẫn các nhóm để đáp ứng kịp thời với mỗi cảnh báo. AI đặt nhãn ưu tiên cho các cảnh báo dựa trên các yếu tố như mức độ và nguồn của cảnh báo và hành vi trong quá khứ. Việc đơn giản hóa cảnh báo này sẽ giúp các nhóm DevOps quản lý hiệu quả tình huống dữ liệu tràn đầy.

Phát hiện khác thường

Các mối đe dọa về bảo mật như các cuộc tấn công DDoS (Distribution Denial of Services) hoặc vi phạm hệ thống bảo mật có thể làm suy yếu công việc triển khai phần mềm thành công của nhóm DevOps. AI có thể thúc đẩy DevSecOps và tăng cường bảo mật bằng cách ghi lại các mối đe dọa bảo mật và chạy phát hiện khác thường dựa trên Học máy thông qua một hệ thống ghi chú trung tâm.

Việc áp dụng chiến lược kết hợp AI và DevOps sẽ đảm bảo bảo vệ chống lại các cuộc tấn công từ hacker và DDoS, từ đó đảm bảo chức năng an toàn và hiệu quả của hệ thống phần mềm của bạn.

Hợp tác

AI đang biến đổi các nhóm DevOps để đạt hiệu suất hợp tác cao hơn, ngay cả khi có sự chênh lệch đặc điểm giữa các đội phát triển và đội vận hành, cả hai đội bị cản trở trong việc đạt được mức độ hợp tác tối ưu. Nhóm phát triển muốn phát hành mã nguồn nhanh chóng, trong khi mục tiêu của nhóm vận hành là giảm thiểu sự gián đoạn đối với các hệ thống hiện có.

Đạt được cái nhìn toàn diện về hệ thống và các vấn đề trên khắp chuỗi công việc DevOps có thể ngăn chặn xung đột giữa các nhóm DevOps. Đây là mục tiêu mà các hệ thống được cung cấp sử dụng AI hướng tới. Những hệ thống này tạo điều kiện để hiểu toàn diện về các sự bất thường và sửa chữa chúng ngay lập tức.

Phản hồi

Thu thập phản hồi ở mỗi giai đoạn là chức năng chính của DevOps và nó có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các công cụ giám sát dựa trên ML. Các công cụ này có thể thu thập thông tin như datasheets, ma trận hiệu suất, tệp nhật ký và nhiều hơn nữa. Phản hồi được thu thập là quan trọng để phát hiện các vấn đề tiềm năng. Ngoài ra, chúng cũng đưa ra các đề xuất thực tế và hướng dẫn sử dụng.

Dự báo lỗi

Lỗi có thể xảy ra bất cứ lúc nào trong các phần hoặc công cụ khác nhau trong DevOps, làm suy yếu hiệu suất của toàn bộ hệ thống. Sử dụng các mô hình học máy để phát hiện các lỗi tiềm ẩn dựa trên dữ liệu sẽ giúp bạn luôn nắm bắt được tiến độ.

Bằng cách nhận biết và phân tích các mẫu, AI có thể biến đổi hệ thống DevOps để nhìn thấy các chỉ báo cảnh báo và giúp dự đoán các dấu hiệu của sự cố, cả mới lạ lẫn sự cố đã xảy ra, mà cho kết quả chính xác mỗi lần. Thông báo kịp thời như vậy cho phép nhóm giải quyết các vấn đề trước khi chúng gây ra sự chậm trễ đáng kể trong vòng đời phát triển phần mềm (SDLC).

Khắc phục vấn đề một cách nhanh chóng

Hiệu suất hoạt động không hiệu quả thường là kết quả của các vấn đề và lỗi trong phần mềm. DevOps dựa trên AI thích hợp để nhận diện và khắc phục các vấn đề ngay lập tức. Khi đối mặt với nhiều vấn đề cùng một lúc, AI cũng giúp ưu tiên các vấn đề cấp bách ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất. Nó còn thu thập dữ liệu chẩn đoán quan trọng cho các vấn đề như vậy và đề xuất các giải pháp tức thì.

Quản lý tài nguyên

Trí tuệ nhân tạo mở rộng khả năng cần thiết để xác định và tự động hóa các nhiệm vụ hàng ngày, thực hiện chúng tốt hơn, nhanh hơn và tiết kiệm hơn con người. Chúng ta có thể mong đợi AI và ML phát triển hơn nữa và trở nên thành thạo trong việc tự động hóa các nhiệm vụ cùng phạm vi và độ phức tạp cao hơn, từ đó cho phép con người tập trung vào sáng tạo và đổi mới.

Phân tích nguyên nhân cốt lõi

AI nhận biết các mẫu trong quy trình, tức là nguyên nhân và hoạt động, và phân tích chúng để xác định nguyên nhân cốt lõi gây ra sự cố trong quy trình. Vì các kỹ sư tập trung vào việc khôi phục lại hệ thống để hoạt động nhanh chóng, họ thường bỏ qua việc phân tích chi tiết các sự cố. Kết quả là nguyên nhân cốt lõi vẫn không được xác định và giải quyết, gây ra các vấn đề tái diễn. Bằng cách áp dụng AI vào hệ thống DevOps của bạn, bạn có thể đảm bảo rằng nguyên nhân cốt lõi được xác định và giải quyết kịp thời.

Kết luận

AI đang làm cho máy móc thông minh hơn, thay đổi cách tổ chức IT hoạt động. Bây giờ, nó đang truyền cảm hứng cho DevOps, làm cho vòng đời phát triển phần mềm (SDLC) mở rộng hơn. Với sự kết hợp của AI, các nhóm DevOps được phối hợp tốt hơn và có thể loại bỏ khả năng gây lỗi của con người.

Nếu bạn đang tìm cách trang bị chu trình phát triển DevOps của mình với các hệ thống tự động được định hình bởi phần mềm AI này, Soncadigi.Com là lựa chọn hàng đầu. AI và ML đang biến đổi cấp độ của DevOps, và đội ngũ của chúng tôi có thể giúp bạn áp dụng và đạt được giá trị lớn bằng cách đảm bảo tích hợp liền mạch các giải pháp thông minh vào hệ thống hiện có của bạn. Hãy liên hệ với các chuyên gia của chúng tôi để giúp bạn xây dựng quy trình phát triển linh hoạt.

Cảm ơn bạn! Hãy theo chúng tôi trên mạng xã hội! Hẹn gặp lại!

5/5 - (95 bình chọn)
About Sơn Ca

Với niềm đam mê chia sẻ kiến thức về Các công cụ AI, áp dụng trí thông minh nhân tạo vào phát triển doanh nghiệp , và các hướng dẫn tạo Blog kiếm tiền Online, Kiếm tiền với AI, Digital Marketing... sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và tránh được những sai lầm thường gặp. Nếu bạn quan tâm đến các công cụ AI vào Nhóm ZALO của mình nhé.

0 Shares