أفضل 11 أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي لفرق التطوير والعمليات في 2025

مع توقع ارتفاع قيمة سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي في DevOps عالميًا من 942.5 مليون دولار أمريكي في عام 2022 إلى 22,100 مليون دولار أمريكي بحلول عام 2032، بمعدل نمو سنوي مركب مذهل يبلغ 38.20%، فمن الواضح أن الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل الطريقة التي تعمل بها فرق DevOps.
يقع الذكاء الاصطناعي في قلب هذا التحول، حيث يوفر لممارسي DevOps مجموعة من الأدوات التي تغير قواعد اللعبة لتبسيط العمليات وتعزيز الكفاءة والارتقاء بتسليم البرمجيات إلى آفاق جديدة.
بدءًا من أتمتة المهام المتكررة إلى تحسين سير العمل، تنطوي أدوات الذكاء الاصطناعي على إمكانات هائلة لإحداث ثورة في كل جانب من جوانب دورة حياة DevOps. ومع سعي المؤسسات لتقديم برمجيات عالية الجودة على نطاق واسع، يستمر الطلب على أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات الفريدة لفرق DevOps في التصاعد.
في منشور المدونة هذا، قمنا بالبحث في أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لفرق DevOps وإدراجها. تعرف على أفضل ميزاتها وقيودها التي تشكل مستقبل تطوير البرمجيات وعملياتها.
تشير أداة الذكاء الاصطناعي لعمليات التطوير والعمليات إلى أي برنامج أو منصة تستخدم قدرات الذكاء الاصطناعي (AI) لتعزيز وتبسيط الجوانب المختلفة لعملية التطوير والعمليات. هذه الأدوات مصممة لأتمتة المهام، وتوفير رؤى من خلال تحليلات البيانات، وتحسين التعاون، وتحسين سير العمل في دورة حياة تطوير البرمجيات.
يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ DevOps مساعدة فرق DevOps في:
الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تحليل مجموعات البيانات الكبيرة
مراقبة البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي
تحسين خطوط أنابيب CI / CD
تعزيز الممارسات الأمنية
يمكن أن تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية في إنشاء التعليمات البرمجية، وأتمتة إنشاء مقاطع التعليمات البرمجية المتكررة أو النمطية. تتيح أدوات الذكاء الاصطناعي المدعومة بالبرمجة اللغوية العصبية التواصل والتعاون المتقدم داخل فرق DevOps.
بشكل عام، يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين فرق DevOps من تبسيط سير عمل التطوير، وتحسين جودة البرمجيات، وتعزيز التعاون، وتحسين إدارة البنية التحتية.
CodeGuru هي أداة مراجعة التعليمات البرمجية المؤتمتة من AWS التي تستفيد من التعلم الآلي لتحليل التعليمات البرمجية المصدرية وتقديم توصيات لتحسين الجودة. يمكن أن تستفيد فرق التطوير والعمليات كثيراً من استخدام CodeGuru لأنها تساعد على تقليل الديون التقنية من خلال الكشف عن الأنماط الإشكالية في وقت مبكر.
تعمل الأداة على اكتشاف الأخطاء والمشكلات الأمنية في التعليمات البرمجية قبل أن تصل إلى مرحلة متقدمة جداً في خط الإنتاج، مما يوفر الوقت والمال الثمينين. كما أنها تندمج مباشرةً في سير عمل المطورين مع دعم IDEs مثل VS Code. وهذا يجعل من السهل على الفرق اعتماده دون تعطيل عملياتها الحالية. ومن خلال التحليل المستمر، يستمر CodeGuru في تقديم رؤى مع تطور التعليمات البرمجية بمرور الوقت.
أفضل الميزات:
مراجعات تلقائية للأكواد البرمجية وتوصيات مدعومة من قبل التعلم الآلي
الكشف عن المشكلات الحرجة مثل تسرب الموارد وثغرات الحقن
تحليل عميق للأكواد البرمجية للكشف عن الأخطاء والأنماط المضادة والأكواد غير المستخدمة
التكامل مع برامج IDEs الشائعة وسير عمل git
نموذج تسعير فعال من حيث التكلفة
القيود:
يركز على تحديد مشكلات جودة التعليمات البرمجية، وأقل من ذلك على أفضل الممارسات
دعم لغات محدودة (جافا وبايثون حاليًا)
قد يتطلب بعض بيانات/وقت التدريب لتعلم الأنماط الخاصة بالتطبيق
ليس بديلاً كاملاً عن المراجعات البشرية للأكواد البرمجية
يوفر StackRox إمكانات أمان Kubernetes الأصلية التي يمكن أن تعزز سير عمل DevOps. يمكّنك من تضمين عناصر التحكم في الأمان والرؤية مباشرة في بيئة Kubernetes الخاصة بك. باستخدام StackRox، يمكنك اكتشاف التكوينات الخاطئة ومراقبة النشاط وفرض السياسات عبر المجموعات مع البقاء بعيداً عن سرعة المطورين.
يساعدك StackRox على تحويل الأمان إلى اليسار وإدخاله في خطوط أنابيب CI/CD الخاصة بك. من خلال الفحص المبكر للحاويات بحثاً عن الثغرات الأمنية أو التهيئة الخاطئة، يمكن إصلاح المشكلات قبل أن تصل إلى الإنتاج. تتصل الأداة أيضاً بالتحكم في قبول Kubernetes لفرض السياسات أثناء نشر التطبيقات. لذا يمكنك منع أعباء العمل الخطرة من العمل في المقام الأول.
تتكامل StackRox مع خطوط أنابيب DevOps الحالية وسير العمل التي من المحتمل أن تكون موجودة بالفعل. على سبيل المثال، يمكنها فحص صور الحاويات في السجلات، والعمل مع أنظمة CI/CD مثل Jenkins، وربطها بأنظمة التذاكر. يساعدك هذا على تحسين الأمان دون إبطاء فرق التطوير.
أفضل الميزات:
أمان Kubernetes الأصلي الذي يركز على الحاويات والتنسيق
إمكانية رؤية وقت التشغيل لأحمال العمل وتدفقات حركة المرور والاتصالات
تطبيق السياسة عبر التحكم في قبول Kubernetes
التكامل مع خطوط الأنابيب والسجلات وأنظمة التذاكر
فحص الثغرات الأمنية وتحديد الأولويات على أساس المخاطر
القيود:
يتطلب نشر مكون إضافي في بيئتك
الميزات المتقدمة مثل حظر وقت التشغيل تتطلب تعديلات على خطوط الأنابيب
يركز حاليًا على Kubernetes، وليس على المنظّمات الأخرى
قد يكون هناك منحنى تعليمي لتكوين السياسات
يمكن ل Amazon Copilot أن يسهل عليك كثيرًا إنشاء وإصدار وتشغيل التطبيقات المعبأة في حاويات على AWS. فهو يوفر واجهة سطرية مباشرة تعمل على تبسيط إعداد البنية التحتية والخدمات اللازمة لنشر التطبيق. يمكّنك هذا من التركيز على إنشاء التعليمات البرمجية بدلاً من تكوين النظام الأساسي الأساسي.
يمكنك الحصول على إمكانات مدمجة للمهام الحرجة مثل المراقبة والتسجيل والمراقبة مباشرة من الصندوق. يمكن ل Copilot توصيل Copilot ب CloudWatch و X-Ray وأدوات أخرى حتى تتمكن من رؤية تطبيقاتك.
أفضل الميزات:
التوفير المبسط لخدمات AWS اللازمة للتطبيق
البنية التحتية ككود لتحقيق الاتساق والتوحيد القياسي
تضمين إمكانات التسجيل والمراقبة والمراقبة وإمكانية المراقبة
CLI لتمكين سير عمل الإنشاء والاختبار المحلي والإصدار المألوف
تعزيز عمليات النشر عبر بيئات التطوير والاختبار والإصدار التدريجي
القيود:
يركز حاليًا على التطبيقات المعبأة في حاويات فقط
محسنة في الغالب لأدوات وخدمات AWS الأصلية
تخصيص محدود مقارنةً بالإعداد اليدوي
يمكن ل Sysdig أن يوفر لفرق DevOps رؤية لا مثيل لها في البيئات المعبأة في حاويات. فهي توفر إمكانيات مراقبة عميقة وتنبيهات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها في Kubernetes والمنصات السحابية وسجلات الحاويات.
تتمتع الأداة بقدرات تصفية وتنقيب قوية. يمكنك تقسيم المقاييس والأحداث والتتبعات إلى شرائح ومكعبات لتحليل حاويات أو مضيفين أو بيئات معينة. يساعدك هذا على اكتشاف الحالات الشاذة أو تحديد الموارد المتأثرة بسرعة.
يعرض Sysdig تلقائيًا حركة مرور الشبكة والمكالمات بين الخدمات وبيانات التتبع الموزعة. يمنحك هذا إمكانية المراقبة اللازمة لمراقبة الخدمات المصغرة وتصحيح المشكلات المعقدة.
أفضل الميزات:
عرض موحد لمراقبة جميع البنى التحتية للحاويات
إمكانات قوية للتصفية والتنقل إلى الأسفل
الاكتشاف التلقائي للخدمات وتخطيط الاتصالات
تكامل أصلي مع Kubernetes و Prometheus وأدوات أخرى
قدرات الكشف عن الحالات الشاذة والتنبيهات
القيود:
قد يكون للميزات المتقدمة مثل المقاييس المخصصة منحنى تعليمي
التركيز بشكل أكبر على المراقبة مقابل الأتمتة والتكوين
يمكن أن يساعد PagerDuty فرق DevOps في تحويل كيفية إدارة الحوادث والانقطاعات. يوفر تنبيهات وجدولة عند الطلب وإمكانيات الاستجابة للحوادث لكل من البنية التحتية والخدمات.
تساعد الأداة فرق العمل على أتمتة الاستجابة للحوادث من خلال ميزات مثل دفاتر التشغيل وسياسات التصعيد والتكامل. يمكنك تحديد دفاتر التشغيل لتوحيد عمليات الاستجابة.
أفضل الميزات:
إدارة مركزية للتنبيهات عبر أدوات المراقبة
عمليات الاستجابة الآلية للحوادث ودفاتر التشغيل
جداول زمنية مرنة عند الطلب وتوجيه الإشعارات
تطبيقات الأجهزة المحمولة للاستجابة للحوادث أثناء التنقل
إعداد التقارير والتحليلات حول اتجاهات الحوادث
القيود:
تكلف الميزات المتقدمة مثل AIOps تكلفة إضافية
يتطلب التكامل المحكم إعداد عمليات تكامل متعددة
يوفر Atlassian Intelligence رؤى حول صحة وأداء واعتماد أدوات Atlassian مثل Jira و Confluence و Bitbucket. يمكن أن يساعد ذلك فرق DevOps على تحسين استخدامهم لهذه المنصات.
تعرض الأداة مقاييس الاستخدام التي توضح كيفية اعتماد فريقك لمنتجات Atlassian المختلفة. يمكنك معرفة الميزات الشائعة، وأين يتأخر الاعتماد، وكيف يتجه الاستخدام بمرور الوقت.
تراقب أداة Atlassian Intelligence أداء تطبيقات Atlassian وبنيتها التحتية. يمكنك الاطلاع على حالات الانقطاع والتباطؤ والأخطاء وغير ذلك حتى تتمكن من تحسينها بشكل استباقي.
أفضل الميزات:
مقاييس الاستخدام ورؤى الاعتماد لأدوات Atlassian
مراقبة الأداء وتحسينه للتطبيقات
تحليل مشاعر المستخدمين وإدارة الملاحظات
تصدير البيانات لتغذية أنظمة التحليلات الخارجية
إمكانية الاطلاع على حالات الانقطاع والحوادث في نظام أطلسيان
القيود:
تركز حصرياً على منتجات Atlassian، وليست أداة عامة
الميزات المتقدمة مثل تحليل المشاعر تتطلب باقات مدفوعة
غير مصممة لمراقبة الأنظمة غير الأطلسية
يوفر Bright إمكانات تسجيل التطبيقات الأصلية في Kubernetes والتي يمكن أن توفر رؤى مفيدة لفرق DevOps. وهي مصممة خصيصاً للتعامل مع السجلات والمقاييس من أحمال العمل في الحاويات.
يستوعب Bright السجلات مباشرةً من الحاويات، وبيئات Kubernetes، والمنصات السحابية. يوفر هذا حلاً مركزياً لتسجيل السجلات دون الحاجة إلى تشغيل حزمة تجميع السجلات الخاصة بك.
تتيح الأداة إمكانات بحث وتصفية قوية للسجلات لاستكشاف المشكلات وإصلاحها أو تحليل الاتجاهات. يمكنك التركيز بسرعة على بيانات السجل ذات الصلة.
أفضل الميزات:
تسجيل سجلات Kubernetes الأصلية المصممة لأعباء عمل الحاويات
استيعاب تسجيل مركزي للسجلات من الحاويات والمجموعات
بحث وتصفية قوية لبيانات السجل
إثراء البيانات الوصفية التلقائية لمزيد من السياق
بنية بدون وكيل تتطلب الحد الأدنى من التكوين
القيود:
مصممة حصرياً لتسجيل التطبيقات، وليس المقاييس
يتطلب إرسال السجلات إلى منصة برايت السحابية
ميزات متقدمة مثل الاحتفاظ طويل الأجل بتكلفة إضافية
تزوّدك دورة شهادة ممارس التطوير والعمليات (SDP) من سبوتو SAFe® DevOps (SDP) بالمهارات والمعرفة الأساسية لتحسين ممارسات التطوير والعمليات في إطار عمل SAFe، سجل اليوم!
يوفر PullRequest إمكانات المراجعة التلقائية للأكواد البرمجية التي يمكنها تبسيط سير العمل لفرق DevOps. يقوم بتحليل طلبات السحب ويقدم ملاحظات لتحسين جودة التعليمات البرمجية.
يتحقق PullRequest تلقائيًا من طلبات السحب بحثًا عن الأخطاء ومشكلات الأمان وانتهاكات النمط وغير ذلك. وهذا يوفر للمطورين ملاحظات سريعة قبل الدمج.
تدمج الأداة التعليقات المضمنة والإصلاحات المقترحة في طلب السحب مباشرةً. هذا يجعل من السهل معالجة المشكلات كجزء من سير عمل المراجعة العادية.
القواعد والتدقيقات قابلة للتخصيص لتناسب احتياجات فريقك. يمكنك تكوين التنسيق والتعقيد والازدواجية والازدواجية وغيرها من السياسات.
أفضل الميزات:
الفحص التلقائي لطلبات السحب بحثًا عن المشكلات
تعليقات مضمنة وإصلاحات سريعة لمراجعة التعليمات البرمجية
قواعد وسياسات قابلة للتخصيص بدرجة كبيرة
دعم لأكثر من 30 لغة وإطار عمل
التكامل مع GitHub و GitLab و Bitbucket
القيود:
يركز على جودة/نمط التعليمات البرمجية، ويقلل من ملاحظات التصميم
قدرة محدودة على اكتشاف الأخطاء الخاصة بالتطبيق
قد تحتاج الإصلاحات المقترحة إلى إشراف بشري
قد يستغرق وقتاً طويلاً لضبط عمليات التحقق حسب تفضيلات الفريق
يوفر Snyk إمكانات لمراقبة الأمان وإدارة الثغرات الأمنية التي يمكن أن تكون مفيدة جدًا لفرق DevOps. يساعد في تحديد وإصلاح مشكلات الأمان في تبعيات التطبيقات والبنية التحتية.
يراقب Snyk باستمرار تبعيات التطبيقات – مثل الحاويات والمكتبات والحزم – بحثًا عن الثغرات الأمنية والتهيئة الخاطئة. يتيح ذلك إصلاح المخاطر قبل النشر إلى الإنتاج.
تندمج الأداة في خطوط أنابيب CI/CD لاكتشاف المشكلات فور التزام التعليمات البرمجية. يمكنك فرض سياسات الأمان من خلال حظر عمليات الإنشاء الخطرة تلقائيًا.
تسهّل Snyk تحديد أولويات المخاطر وتحديد قابلية الاستغلال. يوفر إرشادات علاجية ويُنشئ إصلاحات تلقائية لمعالجة النتائج.
أفضل الميزات:
تحديد الثغرات والمخاطر في التبعيات
الاندماج في عمليات سير عمل المطورين وخطوط سير العمل
توصيات الإصلاح، وإنشاء العلاقات العامة التلقائي، والتصحيح التلقائي
فحص البنية التحتية ككود للبحث عن الثغرات السحابية الخاطئة
سياسات الأمان والامتثال القابلة للتخصيص
القيود:
التركيز على الأمان مقابل جودة/نمط التعليمات البرمجية العامة
يتطلب فحص الحاويات نشر وكلاء سنيك
أدوات مفتوحة المصدر أكثر محدودية في القدرات
قدرات أولية للبنية التحتية ككود
يوفر GitHub إمكانات إدارة التعليمات البرمجية المصدرية الهامة التي تمكّن فرق DevOps من التعاون في المشاريع. كما يسهل استضافة التعليمات البرمجية ومراجعتها واختبارها ونشرها.
يتيح GitHub إدارة مركزية للتعليمات البرمجية المصدرية. يمكن للفرق المساهمة في المستودعات المشتركة للتعليمات البرمجية والحزم والقطع الأثرية.
توفر المنصة سير عمل طلبات السحب لمراجعة ومناقشة وتكرار تغييرات التعليمات البرمجية. وهذا يسهل التعاون عبر الأدوار الوظيفية.
يدعم GitHub التكامل مع أنظمة CI/CD مثل Jenkins و CircleCI لأتمتة خطوط أنابيب الاختبار والتسليم.
أفضل الميزات:
مستودعات التعليمات البرمجية المشتركة مع ضوابط وصول دقيقة
سير عمل طلب السحب لمراجعة ودمج تغييرات التعليمات البرمجية
لوحات المشروع لإدارة العمل وتتبع الإصدارات
تكامل CI/CD لبناء واختبار ونشر من الريبو
واجهات برمجة تطبيقات قوية لإنشاء عمليات تكامل مخصصة
القيود:
مصمم لشفرة المصدر مقابل الوسائط والمستندات الأخرى
تكلفة إضافية للاحتفاظ بالبيانات وإمكانيات النسخ الاحتياطي
يجعل Kubiya من الأسهل على فرق DevOps نشر التطبيقات وتشغيلها على Kubernetes. فهي توفر منصة لبناء وتنسيق وإدارة البنية التحتية وأعباء عمل Kubernetes وتنسيقها.
تعمل Kubiya على تبسيط عملية توفير مجموعات Kubernetes عبر مراكز البيانات وموفري السحابة. يمكنك الحصول على مستوى تحكم موحد لإدارة أي بيئة.
تتيح المنصة نشر التطبيقات وإعداد خطوط أنابيب CI/CD بنقرات قليلة فقط. لا حاجة إلى خبرة عميقة في Kubernetes.
تدمج Kubiya المراقبة والتسجيل والتوسيع التلقائي والقدرات الهامة الأخرى في حل واحد. تقل الحاجة إلى تجميع العديد من الأدوات المتباينة.
أفضل الميزات:
نشر مجموعة Kubernetes المبسطة وإدارتها
نشر التطبيق وتكوين CI/CD بنقرات قليلة
إمكانية مراقبة ومراقبة وتسجيل موحدة
توسيع تلقائي مدمج، وعناصر تحكم في الوصول والتحديثات
دعم البيئات المختلطة ومتعددة السحابة
القيود:
مرونة أقل من المرونة التي توفرها مجموعة Kubernetes الخاصة بك
عمليات تكامل محدودة مع بيئات غير كوبرنتس
لا يمكن المبالغة في أهمية دمج أدوات الذكاء الاصطناعي المتطورة في سير عملنا. فمع وجود أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة تحت تصرفنا، يمكن لفرق DevOps تبسيط العمليات وتعزيز الإنتاجية وإطلاق العنان لمستويات جديدة من الكفاءة لم يسبق لها مثيل.
من خلال الاستفادة من عمليات التكامل والأتمتة وقابلية التوسع والتحليلات والأمان، يمكن لفرق DevOps تسخير الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي لدفع الابتكار وتسريع دورات التطوير وتحقيق نجاح منقطع النظير في عام 2025 وما بعده.
وإذا كنت ترغب في الارتقاء بمهاراتك في مجال DevOps إلى المستوى التالي، فيمكنك الحصول على شهادات DevOps من SPOTO! ستزودك دورات مؤسسة DevOps Foundation الاحترافية وشهادة ممارس DevOps® DevOps (SDP) وشهادة ممارس التطوير القائم على الاختبار (TDD) بالمعرفة والأدوات التي تحتاجها لتبسيط سير عملك وتحقيق نتائج رائعة. سجّل اليوم وانطلق في رحلة إتقان DevOps!
لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل DevOps بالكامل. في حين أن الذكاء الاصطناعي وأدوات الأتمتة يمكن أن تساعد في بعض عمليات DevOps، إلا أن الإشراف البشري والحوكمة واتخاذ القرارات لا تزال مطلوبة في العديد من المجالات.
يمكن لفريق DevOps الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بطرق مختلفة:
الاختبار الآلي باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي
تحسين البنية التحتية وتوسيع النطاق التلقائي التنبؤي
مراقبة الشذوذ والأداء
أتمتة عمليات التحقق الأمني وتطبيق السياسات
تحليل السجلات لتشخيص المشكلات ومعالجتها
روبوتات المحادثة لدعم المطورين والتوثيق
مراجعات جودة التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء بمساعدة الذكاء الاصطناعي
تحسين خطوط أنابيب CI/CD باستخدام تحليلات التعلم الآلي لعمليات التشغيل السابقة
لا، لا يعتمد كل من DevOps والتعلم الآلي على بعضهما البعض. في حين أن تعلّم الآلة يمكن أن يعزز قدرات DevOps في العديد من المواقف، إلا أن DevOps في الأساس هو ثقافة ومجموعة من الممارسات لتقديم البرامج بسرعة وموثوقية. لا يتطلب كل تطبيق من تطبيقات DevOps استخدام الذكاء الاصطناعي بكثافة كجزء من سير العمل.