12、AI与DevOps融合：提升IT效能的关键路径

AI与DevOps融合：提升IT效能的关键路径

1. AI与DevOps服务初探

AI和机器学习（ML）在软件开发和运维领域有着重要作用。AI驱动的监控能够在早期检测到问题和不一致性，并通过机器学习学习这些不一致性，进而对代码和流程提出改进建议甚至直接实施改进。

在深入探讨之前，我们先关注作为左移范式一部分的自动化。将尽可能多的工作转移到云服务上，使用集成工具集来实现DevOps即服务，这是迈向成功的重要一步。

1.1 DevOps即服务的定义

一致性是成功的关键，在DevOps中也是如此。开发和运维团队需要在同一工具集中协作，这就是DevOps即服务的核心。它不仅能够推动左移实践，还是实施包括AIOps在内的全面监控系统的良好起点。

AIOps不仅仅是一个监控工具，它始于对复杂环境的监控。通过收集和分析系统数据，它能够跟踪和修复系统与流程问题，实现重复性任务的自动化，还能发现模式并定义自动化触发器。但前提是它必须能够监控源系统。

DevOps即服务会跟踪开发和交付过程的每一步，其真正价值在于一旦检测到过程中的问题，就能立即提供反馈。这种反馈在软件推向生产之前就已收集，从开发周期一开始，集成工具集就能跟踪错误并将其反馈给开发团队，避免运维人员在后期面对有故障的软件和不可预测的系统行为。这才是真正的左移：将通常在后期进行的工作提前到开始阶段。

1.2 主流云平台的DevOps工具

云平台提供了实现DevOps即服务的集成工具集，以下是Azure、AWS和Google Cloud平台的相关工具：
| 云平台 | 工具名称 | 功能描述 |
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