كيف يمكن للعمليات التطويرية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي؟

تخيل أن تجعل عملاءك سعداء بتحديثات سريعة للبرامج، وإضافة ميزات جديدة، ونشر التغييرات بأمان في غضون ساعات بدلاً من أسابيع. تخيل أن يكون لديك فريق مطورين متفرغ للتركيز على الابتكار، وليس التورط في إصلاح الأخطاء.
هذا السيناريو المثالي ممكن عند الجمع بين تقنيتين: DevOps والذكاء الاصطناعي.
يدمج DevOps بين التطوير والعمليات لتمكين التسليم السريع للتغييرات البرمجية. يجلب الذكاء الاصطناعي مستويات جديدة من الأتمتة والذكاء للاختبار والأمن والصيانة. ويمكنهما معًا تحويل دورة حياة البرمجيات البطيئة والمعرضة للفشل إلى خط تسليم سلس وقوي.
ولكن كيف؟ دعنا نفصل ذلك في هذه المدونة.
DevOps هو مزيج من الفلسفات الثقافية، ومجموعة من الممارسات والأدوات التي تزيد من قدرة المؤسسة على تقديم البرمجيات بسلاسة. هدفها هو خلق تناغم بين عمليات تكنولوجيا المعلومات وتطوير البرمجيات لتسريع دورة حياة التطوير.
يضمن DevOps قدرة الفرق على تقديم برامج أو تطبيقات عالية الجودة باستخدام التعاون والأتمتة والمراقبة والتحسينات التكرارية. ويضمن أن تتمكن الفرق من كسر الصوامع وتبني ثقافة التواصل المفتوح التي تعزز الكفاءة والثقة والابتكار.
لا يمكنك وصف الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) بكلمة أو جملة واحدة. إنه مصطلح واسع النطاق يشمل التقنيات التي يمكن أن تبني آلات أو أجهزة كمبيوتر أو أنظمة يمكنها أداء المهام البشرية.
تتطلب هذه المهام ذكاءً بشرياً يرتبط بالوظائف الإدراكية للدماغ. على سبيل المثال، تتضمن القدرة على فهم وتحليل البيانات والرد عليها بلغة منطوقة أو مكتوبة.
إذا كنت تتحدث عن حالات استخدام محددة للذكاء الاصطناعي، فيمكن أن تكون التعرف على الكلام، والأنظمة الخبيرة، ومعالجة اللغة الطبيعية، وأتمتة المهام، والتعلم الآلي، وما إلى ذلك.
كشف استبيان GlobalSecOps لعام 2022 عن إحصائية مذهلة – تضاعفت نسبة ممارسات DevOps التي تستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من 16% فقط في عام 2020 إلى 24% في عام 2022. يؤكد هذا التبني السريع على مدى أهمية الذكاء الاصطناعي في عمليات التطوير والعمليات المتقدمة.
السبب وراء هذا النمو هو أن المؤسسات تعتمد بشكل متزايد على الأنظمة القائمة على البيانات لإدارة المشاريع المعقدة. ولإدارة هذه المشاريع، فإنها تعتمد بشكل أكبر على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعمليات التطوير والعمليات.
ولكن كيف يتناسب الذكاء الاصطناعي و DevOps معًا؟
يجلب كل منهما نقاط قوة تكميلية. يجمع DevOps بين فرق التطوير والعمليات معاً للتعاون في الإصدارات السريعة للبرامج. من خلال اعتماد DevOps، يمكننا نشر ميزات وإصلاحات جديدة بشكل أسرع، والاستجابة بشكل أسرع لاحتياجات العملاء، وتقديم برامج عالية الجودة.
يضيف الذكاء الاصطناعي ذكاءً لتعزيز ما تقوم به DevOps على أفضل وجه. يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين دورة حياة تطوير البرمجيات لدينا. تسمح لنا تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلّم الآلي باكتشاف الأخطاء في التعليمات البرمجية تلقائياً، وتحديد أولويات الاختبارات، واقتراح تحسينات في التصميم. يمكن لأدوات اختبار الذكاء الاصطناعي استكشاف الآلاف من حالات الاستخدام للعثور على الحالات المتطورة التي قد يفوتها مهندسونا.
من خلال دمج أتمتة DevOps والتعاون مع القدرات التنبؤية للذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات تحقيق تطوير مبسط، واختبارات أكثر ذكاءً، وأمان استباقي، وإصدارات ذات جودة أعلى.
الذكاء الاصطناعي يجعل DevOps أكثر ذكاءً. سوف ينمو هذا التآزر متعدد الأوجه مع تسابق المؤسسات لتضمين الذكاء في دورة حياة برمجياتها. المستقبل مشرق لهذا الاتحاد الديناميكي.
أتقن المهارات الأساسية من خلال إرشاداتنا وانطلق إلى مستقبل التكنولوجيا كمهندس ديف أوبس. افتح باب النجاح في مجال التكنولوجيا. ابدأ رحلتك لتصبح مهندس ديف أوبس المرغوب فيه في عام 2025 مع خارطة الطريق التي يقودها خبرائنا.سجل الآن
تحسين الاختبارات، ومراقبة النظام، وتحليل السجلات، وتشخيص الحوادث، ومراجعات التعليمات البرمجية الآلية، والتوصيات الذكية – قائمة الأدوار التي يلعبها الذكاء الاصطناعي في DevOps يمكن أن تطول وتطول!
حتى الشركات العملاقة مثل فيسبوك وجوجل ونيتفليكس تستخدم الذكاء الاصطناعي لجعل عملية عملها أكثر كفاءة وسلاسة.
أدناه، قمنا بإدراج 9 أدوار رئيسية للذكاء الاصطناعي في DevOps والتي تعرض نقاط قوة الذكاء الاصطناعي في التعامل مع المهام المعقدة. لذا، مرر للأسفل واقرأها!
يعتمد DevOps على أتمتة العمليات الرئيسية مثل التكامل والاختبار والنشر لتسريع تسليم البرامج. يرتقي الذكاء الاصطناعي بالأتمتة إلى المستوى التالي من خلال تمكين الآلات من التعلم المستمر والتحسين الذاتي بناءً على رؤى البيانات.
باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن تسليم المهام الدنيوية والمتكررة إلى خوارزميات تزداد كفاءتها بمرور الوقت. بدلاً من البرامج النصية الجامدة، تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحديد أولويات ما يحتاج إلى الاهتمام عبر دورة حياة التطوير. ويمكنها مراقبة الأنظمة، واكتشاف الحالات الشاذة، وتحليل السجلات، والإبلاغ عن نقاط الضعف على مدار الساعة دون إشراف بشري.
تزيد هذه الأتمتة المعززة من نقاط قوة DevOps. يمكن ضغط دورات الإصدار بشكل جذري مع تحسين الجودة. يمكن حل المشكلات بشكل استباقي قبل أن يتأثر العملاء. يتم تعزيز الموثوقية التشغيلية والمرونة من خلال اليقظة المستمرة.
بشكل أساسي، تجلب أتمتة الذكاء الاصطناعي أبعادًا جديدة من السرعة والمرونة وقابلية التوسع إلى DevOps. يمكن الآن تحسين المهام التي كانت تعيق فرق العمل أو التعامل معها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي. وهذا يحرر المطورين لتركيز طاقتهم على تقديم قيمة الأعمال.
تعد المراقبة في الوقت الفعلي ضرورية لمهندسي DevOps لاكتشاف المشكلات وحلها بسرعة قبل أن تتفاقم. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات القياس عن بُعد باستمرار للعثور على الحالات الشاذة والتنبؤ بالمشاكل الناشئة.
من خلال معالجة أحجام البيانات الضخمة التي يتم إنشاؤها في خطوط أنابيب DevOps، تكتشف خوارزميات الذكاء الاصطناعي الحالات الشاذة وتتنبأ بالمشاكل وتوفر التحسين المستمر. وبدلاً من التنبيهات المبسطة القائمة على القواعد، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحديد الأحداث الجديرة بالملاحظة والتي تتطلب الاهتمام. وهذا يقلل من الإيجابيات الخاطئة والإرهاق من التنبيهات.
تكشف خوارزميات الذكاء الاصطناعي أيضًا عن رؤى من السجلات والمقاييس التي يستحيل تمييزها يدويًا. من خلال اكتشاف الأنماط الدقيقة بمرور الوقت، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد تدهور الأداء والثغرات الأمنية والمخاطر الأخرى.
حتى أن بعض الأنظمة المتقدمة تتيح قدرات الإصلاح الذاتي. يمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذ إجراءات علاجية تلقائية لمنع الأعطال أو التعافي منها، مثل إعادة تشغيل الخدمات غير المستجيبة أو زيادة السعة. وهذا يقلل من التعطيل عند وقوع الحوادث.
عندما تكون طرق الاختبار التقليدية يدوية وتستغرق وقتاً طويلاً، يتيح الذكاء الاصطناعي أتمتة الاختبارات الذكية والسريعة لمواكبة دورات التطوير السريعة.
وبفضل خوارزميات التعلم الآلي، يمكن لأدوات اختبار الذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات على الفور لتحديد العيوب وانحدارات الأداء. يتم تحديد الأخطاء التي تتهرب من المراجعين البشريين للأكواد البرمجية بسرعة قبل الوصول إلى الإنتاج.
يجلب الذكاء الاصطناعي أيضًا أبعادًا جديدة من التطور لأتمتة الاختبار. ويمكنه توليد مجموعة متنوعة من بيانات الاختبار للعثور على الحالات المتطورة. يضمن تحديد أولويات الاختبار الذكي تغطية المجالات الأكثر خطورة أولاً. يمكن للذكاء الاصطناعي حتى التنبؤ بكيفية تأثير تغيير التعليمات البرمجية على أجزاء أخرى من النظام وتشغيل اختبارات الانحدار المستهدفة تلقائيًا.
من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل اكتشاف الحالات الشاذة والتحليلات التنبؤية وتحسين الاختبار التكيفي، يمكن لفرق DevOps تسريع دورات الإصدار دون التضحية بالجودة. إنها أداة لتغيير قواعد اللعبة لتحقيق التوازن بين خفة الحركة والمرونة في تسليم البرمجيات الحديثة.
يعد التكامل المستمر والتسليم المستمر (CI/CD) من الممارسات الأساسية لعمليات التطوير والعمليات لأتمتة عمليات الإنشاء والاختبارات والإصدارات. ولكن مع ازدياد حجم وتعقيد قواعد الشفرات البرمجية، لا تزال الأخطاء تتسلل من خلال الثغرات، مما يؤدي إلى إبطاء دورات التسليم. الذكاء الاصطناعي هنا للإنقاذ!
تعمل خطوط أنابيب CI/CD المحسّنة بالذكاء الاصطناعي على ضخ الذكاء في الأتمتة. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي مراجعة تغييرات التعليمات البرمجية في الوقت الفعلي لاكتشاف الثغرات والأنماط المضادة قبل دمجها في الفرع الرئيسي. يتم وضع علامة على أي روائح أو أخطاء في التعليمات البرمجية على الفور حتى يتمكن المطورون من تصحيحها على الفور.
يمكن لأدوات اختيار اختبار الذكاء الاصطناعي تحديد المجموعة الفرعية المثلى من الاختبارات لتشغيلها بناءً على تعديلات التعليمات البرمجية والبيانات التاريخية. ليست هناك حاجة لإضاعة الوقت في تشغيل اختبارات غير ذات صلة عبر مجموعة الاختبارات بأكملها مع كل إنشاء. يجعل الذكاء الاصطناعي اختباراتك مركزة بالليزر.
يمكن أن تستفيد عمليات النشر أيضًا من الذكاء الاصطناعي. يمكن لتقنيات MLOps تحليل الحوادث السابقة ومقاييس الأداء للتنبؤ بما إذا كانت البنية الجديدة تنطوي على مخاطر عالية. قد يتم التراجع عن عمليات النشر تلقائيًا إذا تم اكتشاف حالات شاذة. يحافظ الذكاء الاصطناعي على سلامة واستقرار خط أنابيب القرص المضغوط لديك.
تخيل تقليل دورات الإصدار الخاصة بك من أيام إلى ساعات، واثقاً من أن أي مشكلات في الإنتاج سيتم تجنبها أو اكتشافها فوراً بواسطة شبكات الأمان الخاصة بالذكاء الاصطناعي. والنتيجة هي ابتكار أسرع مدعوم بالأتمتة والذكاء.
تتصارع فرق DevOps اليوم مع كميات هائلة من البيانات – السجلات والمقاييس والتتبعات والأحداث – التي تحمل رؤى قيمة فقط إذا أمكن استخراجها بكفاءة. لم يعد التحليل اليدوي قابلاً للتطبيق. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي لإحداث ثورة في تفسير البيانات من أجل DevOps.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي المدعومة بالتعلم الآلي معالجة مجموعات البيانات الضخمة على الفور، وكشف الأنماط الخفية والترابطات غير الواضحة. يمكن للخوارزميات التي تعمل دون تحيزات بشرية أن تحدد بموضوعية الإشارات المهمة داخل الضوضاء الكثيفة.
فيما يلي بعض الطرق التي يتحد فيها التحليل التنبؤي للذكاء الاصطناعي مع DevOps لمساعدة المطورين:
جودة التعليمات البرمجية التنبؤية – يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تحليل التغييرات في التعليمات البرمجية والتنبؤ بالعيوب المحتملة أو الثغرات الأمنية أو المجالات التي تحتاج إلى تحسين. وهذا يسمح للمطورين بتعزيز جودة التعليمات البرمجية بشكل استباقي قبل الإصدار.
الاختبار التنبؤي – يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد المجموعة المثلى من حالات الاختبار لتشغيلها بناءً على تغييرات التعليمات البرمجية والفشل السابق وملفات تعريف المخاطر. وهذا يوفر الوقت بدلاً من إجراء اختبارات الانحدار الشاملة.
مخاطر النشر التنبؤي- يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تقييم مخاطر عمليات النشر الجديدة التي تسبب مشاكل بناءً على التغييرات وعمليات النشر السابقة. يمكن حظر عمليات النشر إذا كانت المخاطر غير مقبولة.
أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي قيمة في DevOps هو استخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بمشاكل البنية التحتية والتطبيقات قبل أن تعطل العمليات.
وتحدد نماذج الذكاء الاصطناعي الاتجاهات وعلامات الإنذار المبكر للأعطال. يمكن للخوارزميات أن تتنبأ بالاختناقات المحتملة والزيادات المفاجئة في حركة المرور وتسريبات الذاكرة وعدم تطابق المكونات وغيرها.
ومن خلال هذه التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لفرق DevOps اتخاذ إجراءات استباقية لمنع حدوث المشكلات أو تقليل تأثيرها عند حدوثها. يمكن إعادة تخصيص الموارد بشكل استباقي وجدولة ترقيات المكونات وتحسين السعة في وقت مبكر.
على سبيل المثال، من خلال التنبؤ بارتفاع مفاجئ في حمل المستخدم، يمكن للنظام توفير سعة سحابية إضافية بشكل مستقل للحفاظ على الأداء. قد يكتشف الذكاء الاصطناعي أيضاً تسرباً في الذاكرة ويعيد تشغيل المكونات قبل أن يتسبب في انقطاع الخدمة.
يضيف الذكاء الاصطناعي إمكانات الكشف التنبؤي عن التهديدات والأتمتة وتوليد الذكاء لتعزيز فعالية ممارسات أمان DevOps. فهو ينقل الأمن إلى اليسار، ويدخله ضمن دورة الحياة بأكملها. وهذا أمر بالغ الأهمية لحماية سلاسل توريد البرمجيات الحديثة وتخفيف المخاطر المرتبطة بالابتكار الرقمي.
فيما يلي بعض الطرق الرئيسية التي يعزز بها الذكاء الاصطناعي أمان DevOps:
تحليل الشيفرة البرمجية المدعوم بالذكاء الاصطناعي- يراجع تغييرات الشيفرة البرمجية لتحديد الثغرات المحتملة في وقت مبكر من عملية التطوير قبل أن تصل إلى الإنتاج.
اكتشاف الشذوذ- يحلل سلوك النظام والسجلات باستخدام التعلم الآلي لاكتشاف الهجمات والتهديدات بناءً على الانحرافات عن الأنماط العادية.
عناصر التحكم في الوصول التكيفي- يستخدم التعلّم المستمر لتحسين إدارة الهوية والوصول بناءً على المخاطر المتطورة.
ذكاء التهديدات الآلي- يجمع بيانات التهديدات الخارجية ويربطها بالإشارات الداخلية لتحديد المخاطر الناشئة بشكل استباقي.
أتمتة اختبار الأمان- يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء مجموعة واسعة من الحالات المتطورة والحمولات الخبيثة وسيناريوهات الهجوم للكشف عن الثغرات الأمنية التي قد لا يتم اكتشافها من خلال الاختبار اليدوي.
التحقيق في الحوادث – يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة أثناء الاختراقات لتسريع تحليل الأسباب الجذرية والتعافي.
منع الاحتيال – يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل أنماط الاستخدام والسلوكيات المشبوهة لاكتشاف إساءة استخدام بيانات الاعتماد وهجمات الحرمان من المحفظة وغيرها من مخاطر الاحتيال.
تبحث فرق DevOps باستمرار عن طرق للعمل بشكل أكثر ذكاءً وكفاءة. يوفر الذكاء الاصطناعي فرصاً جديدة لتحسين إدارة الموارد. بدلاً من الاعتماد فقط على الحكم البشري، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الاستخدام لاكتشاف أوجه القصور. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي اكتشاف الأنماط والتنبؤ بالاحتياجات المستقبلية، مما يسمح للفرق بإعادة تخصيص الموارد بشكل استباقي.
يمكن أن يعمل مساعدو الذكاء الاصطناعي كأعضاء إضافيين في الفريق، حيث يقدمون توصيات لزيادة استخدام الموارد إلى أقصى حد. ويمكنهم تجميع كميات كبيرة من البيانات بسرعة من جميع أنحاء البنية التحتية لتحديد فرص التحسين التي قد يتم تفويتها. وبمرور الوقت، يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً وتناغماً مع الاحتياجات الفريدة للمؤسسة.
من خلال أتمتة المهام الروتينية وزيادة القدرات البشرية، يمكّن الذكاء الاصطناعي فرق DevOps من تركيز جهودها على المبادرات ذات القيمة الأعلى التي تدفع الابتكار. ويؤدي الجمع بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي إلى إدارة الموارد الأكثر كفاءة وفعالية.
يعد التعاون الفعال أمرًا ضروريًا لنجاح DevOps، ولكن التنسيق بين الفرق الكبيرة والموزعة قد يكون أمرًا صعبًا. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تبسيط التواصل والمواءمة. يمكن للمساعدين الافتراضيين جدولة الاجتماعات وتدوين الملاحظات ومتابعة بنود العمل تلقائياً.
يمكن لخوارزميات تحليل المشاعر اكتشاف مستويات الإحباط في قنوات المراسلة وإخطار القادة عند الحاجة إلى مزيد من التدخل. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضاً اقتراح الخبراء المعنيين للتداول في القضايا وسحب المعلومات ذات الصلة من المحادثات والوثائق السابقة. من خلال جعل المعرفة القبلية والذاكرة المؤسسية مركزية، يعمل مساعدو الذكاء الاصطناعي على زيادة تعاون الفريق.
فهي تقلل من الوقت الضائع في المهام الإدارية وتحافظ على توافق الجميع. مع تولي الذكاء الاصطناعي للأعمال المزدحمة، يمكن للفرق الاستمرار في التركيز على الجوانب الإنسانية للتعاون، مثل بناء العلاقات، وحل المشكلات الإبداعية، والتخطيط الاستراتيجي. يتيح الذكاء الاصطناعي تفاعلات أكثر جدوى حتى تتمكن الفرق الموزعة من التعاون بسلاسة.
لكل شيء حدوده – حتى لو كانت تكنولوجيا ذكية مثل الذكاء الاصطناعي. عند فهم فوائد الذكاء الاصطناعي في ممارسات DevOps، من المهم معرفة القيود أيضًا.
قابلية التفسير: تتصرف العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي، مثل الشبكات العصبية العميقة، مثل “الصناديق السوداء” حيث يصعب فهم المنطق وراء مخرجاتها. هذا الافتقار إلى شفافية النموذج يجعل من الصعب استكشاف الأخطاء وإصلاحها أو الوثوق بتوصياتها. هناك حاجة إلى تقنيات ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير.
الاعتماد على البيانات: تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي اعتمادًا كبيرًا على كميات كبيرة من بيانات التدريب التمثيلية عالية الجودة. إذا كانت البيانات شحيحة أو متحيزة أو لا تغطي الحالات الهامشية، فإن دقة النموذج ستعاني. دخول القمامة وخروج القمامة. جمع البيانات ووضع العلامات بشكل مستمر أمر بالغ الأهمية.
الأخلاقيات والأمن: يقدم دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات التطوير والعمليات اعتبارات أخلاقية وأمنية تحتاج إلى عناية فائقة. يجب تنفيذ ضوابط وصول قوية وتشفير وتقنيات إخفاء هوية البيانات لحماية البيانات السرية المستخدمة في تطوير النماذج والتنبؤات. يجب تأمين مكونات الذكاء الاصطناعي ضد عمليات الاستغلال مثل هجمات تسميم البيانات.
الصيانة: تتحلل نماذج الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت مع تدفق البيانات الجديدة وتغير الأنظمة. ولكي تظل النماذج مفيدة، تحتاج النماذج إلى إعادة تدريب وضبط ومراقبة الأداء بشكل دوري. غالبًا ما يتم التقليل من عبء الصيانة هذا.
الفجوات في المهارات: يتطلب اعتماد النماذج فرق عمل ماهرة في علوم البيانات وعمليات التعلم الآلي وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي وحوكمة النماذج لضمان النشر الآمن والفعال. قد يكون من الضروري تحسين المهارات أو التوظيف.
يشير الاعتماد المتزايد للذكاء الاصطناعي في DevOps إلى مستقبل مشرق من زيادة الأتمتة والذكاء والابتكار. يتحول الذكاء الاصطناعي من شيء لطيف إلى ركيزة أساسية مع إدراك المؤسسات لإمكاناته الهائلة.
في المستقبل القريب، سنرى أن الذكاء الاصطناعي سيصبح جزءًا لا يتجزأ من دورة حياة DevOps بأكملها – من وضع الأفكار إلى النشر. سيوجه الذكاء الاصطناعي أنشطة التطوير بشكل متزايد من خلال اقتراحات التعليمات البرمجية الذكية والاختبارات الآلية وتعزيز الأمان.
ستستفيد عمليات النشر من التحليلات التنبؤية للتنبؤ باحتياجات البنية التحتية والاختناقات المستقبلية ومخاطر الفشل. سيتيح الذكاء الاصطناعي قدرات الإصلاح الذاتي لحل المشكلات تلقائياً في الوقت الفعلي. ستصبح المراقبة أكثر ذكاءً واستباقية.
على المدى الطويل، قد يساعد الذكاء الاصطناعي في جمع المتطلبات وتصميم التجربة من خلال واجهات اللغة الطبيعية وتحليل بيانات المستخدم. وسيعزز إمكانية التتبع بين الأهداف التقنية والتجارية.
ومع ذلك، ولتحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي، ستحتاج الفرق إلى صقل المهارات في علوم البيانات، وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة، وإدارة التغيير. كما يجب أن يتعلموا أيضًا أن ينظروا إلى الذكاء الاصطناعي كشريك تعاوني وليس كبديل.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في DevOps واعد. فالجمع بين الأتمتة الذكية في التطوير والاختبار والعمليات والأمان سيقود الشركات إلى جودة وابتكارات أفضل.
ومع ذلك، للاستفادة الكاملة من هذه الفوائد، يجب التركيز على إدارة التغيير، والتطوير المسؤول للذكاء الاصطناعي، والتطوير المستمر للمهارات في مجالات مثل علوم البيانات وتعلم الآلة.
من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي كشريك، يمكن لفرق DevOps تحويل عملية التسليم وإسعاد العملاء ودفع عجلة النمو. لقد حان الوقت لتعزيز DevOps بالذكاء الاصطناعي.
يمكن لفريق DevOps الاستفادة من الذكاء الاصطناعي عن طريق
استخدام التعلم الآلي لتوليد بيانات وسيناريوهات الاختبار
باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، يمكنهم مراقبة أداء النظام في الإنتاج.
استخدام قدرات التعرّف على الأنماط لفرق الذكاء الاصطناعي للقيام بتحليل السجلات
استخدام روبوتات الدردشة للتعامل مع استفسارات المستخدمين الشائعة
استخدام التحليلات التنبؤية، يمكن للذكاء الاصطناعي وضع علامة على عمليات النشر القادمة التي تعتبر ذات مخاطر أعلى
يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لجعل عملية تطوير البرمجيات أكثر سلاسة وتحسيناً. بالاستفادة من تقنية التعلم الآلي وقوة تحليل البيانات، يمكن لفرق DevOps أتمتة عمليات إنشاء المبرمج والاختبار والمراجعة. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مفيداً أيضاً في تعاون الفريق وإدارة الموارد وتعزيز الأمن.
باستخدام ممارسات DevOps، يمكن للمطورين تقديم منتجات عالية الجودة بشكل أسرع. يساعد استخدام أتمتة DevOps وأدواتها وتقنياتها على إنشاء تعاون متعدد الوظائف من خلال الجمع بين عملية التطوير والعمليات.
الذكاء الاصطناعي و DevOps ليسا عدوين، بل شريكان. ستستمر DevOps في التطور بل وستصبح أكثر قوة من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية التطوير وتبسيطها.
يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي كمساعد يستخدم نماذج التعلم الآلي لتذكر الأنماط والبيانات وتحديد الأخطاء المحتملة وتوليد أفضل النتائج للمطورين.