18、云开发与部署中的AI技术应用

云开发与部署中的AI技术应用

1. 软件配置与部署的挑战及AI技术的适用性

自软件工程诞生以来，就存在着将软件系统进行适当配置以适应其部署环境的需求。然而，如今需要集成的组件数量不断增加，部分组件的可配置性极高，可能的部署环境多种多样，并且现代软件开发周期中更新和重新部署的频率也在增加，这些因素使得软件配置和部署任务的复杂性和成本大幅提高。在这种情况下，使用人工智能（AI）技术来辅助和支持这些任务不仅合适，而且至关重要。

高度可配置系统（HCSs）提供了一个通用的核心功能和一组可选功能，以满足客户定制系统的需求。例如，亚马逊弹性计算云服务提供了1758种不同的可能配置。在HCSs中，可能的系统配置数量可达数千甚至数百万种，AI技术得到了广泛应用，包括基于逻辑的表示和推理、本体建模和推理、约束满足技术以及使用进化算法进行优化等。

优化是从一组可能的候选方案中选择最佳候选方案，进化算法可以通过应用物种自然进化的机制，从候选方案集中选择最优解。从HCSs的角度来看，最终的配置推导目标是找到最能满足客户需求的功能集。此外，优化算法还可以利用客户的偏好，如低成本和最少的缺陷数量，来搜索给定HCS中的最优功能选择。

AI技术不仅用于配置软件系统本身，还用于配置其部署环境。现代部署环境，如Kubernetes和Apache Mesos，基于规则和用户偏好为docker容器和虚拟机（VMs）的动态部署和退役提供了一定程度的自动化支持。可以使用AI技术来改进这些机制，提高弹性并减少丢失的请求。

在软件系统的部署方面，AI技术有多种用途，例如生成部署和重新配置计划，以优化分布式软件系统中底层基础设施的使用，或实现可扩展回滚、不间断部署等理想特性。当从基于组件的