人工智能加快DevOps的10种方式

一家行业领先的供应链管理(SCM)企业软件提供商的DevOps团队正在使用人工智能分析为什么某些项目进展顺利并提供出色的代码，而其他项目却陷入了永久审查和代码重写周期的原因。通过使用受监督的机器学习算法，他们可以查看模式并深入了解其数据。该公司DevOps负责人表示，以数据为驱动力正迅速成为其DNA的一部分。

(9) 改进每个发布周期内的可追溯性，以找出DevOps协作和数据集成工作流中可以改进的地方。

人工智能使DevOps团队能够更好地相互协调，特别是在远程地理位置。人工智能驱动的洞察力有助于了解共享需求和规范如何反映本地化、独特的客户需求以及特定的性能基准。

(10) 创建可以使人工智能发挥最大价值的集成度更高的DevOps战略取决于框架，这些框架可以使DevOps以客户为中心，同时提高敏捷性并培育分析驱动的DNA，以获得对运营的洞察力。

很多DevOps领导者表示，将安全性集成到开发周期中可以减少瓶颈，这些瓶颈会阻碍按计划进行。能够将质量保证集成到DevOps工作流程中的框架是关键。人工智能的用例综合起来反映了革新DevOps的潜力。但是要兑现这一承诺，就需要一个框架，这一框架应使企业DevOps团队能够提供卓越的客户体验和自动化客户交易，并为各地的自动化提供支持。

结论

所有DevOps团队都面临着在加快开发周期的同时确保产生最高质量代码的挑战。人工智能通过在开发人员提出要求之前预测开发人员需要的东西，帮助他们加快DevOps开发周期的每个阶段。自动建议代码、自动化测试改进软件质量保证技术，以及简化需求管理都是人工智能为DevOps带来价值的核心领域。

（编辑：核心网）

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