AI正在颠覆DevOps生命周期的六种方式

最新推荐文章于 2025-12-03 20:31:34 发布

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#人工智能 #devops #运维

AI革命并非敲响DevOps的大门，而是已经在重新装修房子。虽然各个团队一直在试验AI工具[2]，并在孤立的情况下取得了令人印象深刻的胜利，但真正的魔力发生在AI改变整个运营工作流程时。

AI重塑DevOps！自动修复、预测性监控革新运维；GenAI驱动代码生成与优化，加速开发；智能测试自动化提升效率；AI优化基础设施和工具链（CI/CD），实现数据驱动的战略规划，速享AI红利！

译自：6 Ways AI Is Upending the DevOps Lifecycle[1]

作者：Hannah Culver

在整个DevOps生命周期[3]中实施AI的组织正在看到指数级的增长，这使得零星采用的好处相形见绌。如果您希望在您的DevOps生命周期中应用AI[4]，以下是如何开始的方法。

1. 自动修复和主动事件管理

AI正在将传统的故障排除模式转变为预测和预防的强大力量。关键工作有三种形式：充分理解、部分理解以及新的、新颖的或重大的。

对于充分理解的问题，AI可以运行[5]自动修复来解决问题，并记录发生的事情供人工操作员事后审查。对于部分理解的问题，人类退居AI和自动化之后，然后在需要人工判断时介入。对于新的、新颖的或重大的问题，人类仍然主导。AI作为值得信赖的助手，减轻了响应人员的负担。

2. 下一代预测性监控

AI通过从被动方法转变为预测方法，彻底改变了系统监控。现代AI系统[6]不仅检测异常情况，还了解数千个指标中的复杂模式，以预测潜在的问题。然后，AI可以根据历史模式、季节性变化和业务环境调整监控阈值。结果是什么？误报骤降，而真正的问题更早浮出水面。

3. 智能测试自动化

手动测试设计和维护的日子屈指可数。AI可以生成合成测试数据，涵盖人类可能遗漏的边缘情况。它根据代码更改设计测试场景，并优化测试执行路径以获得最大的覆盖率。它还可以根据代码更改预测哪些测试最有可能失败，从而优先考虑关键测试路径并减少测试执行时间。

4. AI驱动的代码生成和优化

生成式AI（GenAI）正在改变团队编写和维护代码的方式。高级语言模型现在可以生成代码片段，重构现有代码以获得更好的性能，甚至可以提出架构改进建议。

除了提高速度之外，这些工具还可以强制执行最佳实践，减少技术债务，并且可以在提交之前发现潜在的错误。它尚未准备好投入生产，但它是人类程序员的起点。它可以作为个人代码审查员，并提供V1版本。

5. 智能基础设施和工具链优化

现代DevOps堆栈正淹没在复杂性中，包含数十种软件即服务（SaaS）工具、多个云提供商以及每次新版本都会发生变化的无数配置选项。

虽然CI/CD流水线[7]可能不需要经常进行大修，但跟上DevOps工具的快速发展本身已成为一项全职工作。AI正在成为终极技术管理者，自动管理和优化您的整个工具链生态系统。这些智能系统会持续扫描您的基础设施以寻找优化机会，主动处理安全更新，并确保您在整个堆栈中利用最新功能——将曾经令人难以承受的更新洪流转变为简化的自动化流程。

6. 数据驱动的战略规划

AI正在彻底改变团队将性能数据转化为战略行动的方式。AI现在可以处理大量的运营数据，以突出机会领域。它可以与用户分享这些见解，而无需大量的提示工程。运营数据和进一步自动化的建议触手可及。

AI不仅关注系统数据，还关注人类数据。这有助于预测过度劳累和倦怠，从而使人们获得更好的工作与生活平衡。凭借正确的行动知识，运营会随着时间的推移变得更具弹性，并且减少工作量。

展望未来

DevOps[8] 的未来由 AI 驱动，并且它的到来速度比任何人预测的都要快。这并非要取代人类的专业知识，而是要放大它。AI 正在成为与团队并肩工作的数字孪生体。它处理日常任务，同时使人类能够专注于创造力和创新。随着这些技术的不断发展，我们看到更多智能的 DevOps 工作流程涌现，它们可以学习、适应和改进。

今天拥抱这种 AI 驱动转型的组织不仅会优化其运营，还会重塑软件交付的可能性。问题已不再是是否在 DevOps 中拥抱 AI，而是你能够以多快的速度将其转化为你的竞争优势。