持續監控和可觀察性用例
CI異常檢測： AI可以分析曆史資料以檢測持續內建階段的異常。任何不尋常的變化都可以在進入下一階段之前進行标記以供審查。IBM Watson AnomalyDetection 等工具可以通過使用 AI 檢測模式和異常情況來幫助識别這些異常情況。
代碼品質保證：在開發階段可以使用人工智能來分析代碼以確定其品質，這有助于減少錯誤和漏洞。DeepCode 和 Codota 等工具使用 AI 來識别潛在問題，并根據學習的代碼和解決方案資料庫提出改進建議。
測試用例優化：人工智能可以幫助優化持續內建（CI）中測試用例的選擇。使用曆史測試資料，人工智能可以識别哪些測試用例最有可能發現新缺陷。Testim.io 等工具可以通過使用 AI 根據風險和變更影響确定測試優先級來幫助解決此問題。
CD 中的預測分析： AI 可以分析曆史部署資料并預測持續傳遞(CD) 期間的潛在問題。這可以幫助先發制人地解決問題，減少停機時間。Splunk 等工具使用人工智能和機器學習來為營運資料提供預測分析。
自動復原：在持續部署的情況下，人工智能可用于自動復原導緻問題的部署。Harness 等工具使用機器學習來了解典型的應用程式行為，如果檢測到異常，則會自動恢複到最後的穩定狀态。
基礎設施優化：人工智能可以幫助優化雲環境中資源的使用。CAST.AI 和 Turbonomic 等工具使用 AI 不斷優化您的基礎設施，確定更好的性能，同時降低成本。
事件管理：人工智能可以幫助自動化事件管理流程，從檢測到解決。BigPanda 和 Moogsoft AIOps 等工具使用人工智能來聚合、關聯和分析來自各種來源的警報，進而減少噪音并加快事件解決速度。
日志分析：人工智能可以分析日志并識别人類難以發現的模式。Logz.io 等工具使用 AI 提供對日志資料的認知洞察，進而更深入地了解資料。
安全威脅檢測：人工智能可以更有效地分析模式并檢測安全威脅。Darktrace 等工具使用機器學習來實時檢測異常行為，進而在潛在威脅造成損害之前檢測到它們。
網絡監控：人工智能可以通過分析流量模式來預測網絡中斷。像 Kentik 這樣的工具使用人工智能在潛在的網絡問題影響使用者之前主動識别它們。
将連續監控轉變為使用人工智能時面臨的挑戰
以下是組織在過渡現有 CI/CD 管道以将 AI 納入持續監控和可觀察性時可能面臨的一些挑戰，以及可能的解決方案：
資料品質和可用性：人工智能設計工具的有效性在很大程度上取決于所提供資料的品質和數量。資料不足或品質差可能會導緻見解或預測不準确。實施有效的資料治理和管理實踐，以確定資料品質和可通路性。資料應徹底清理并正确标記，以促進人工智能模型的訓練。
技能差距：采用人工智能設計的工具需要現有 IT 團隊可能不具備的新技能。人們可能不了解如何有效地使用這些工具。為您的 DevOps 團隊提供全面的教育訓練，以縮小技能差距。此外，還可以考慮聘請人工智能專家或與經驗豐富的供應商合作，以幫助實施和管理人工智能工具。
變革的阻力：與任何重大變革一樣，變革的阻力可能是一個巨大的障礙。員工可能擔心工作保障或适應新工具的困難。在組織和個人層面上清晰、透明地傳達人工智能轉型的好處。確定員工相信人工智能可以幫助他們，而不是取代他們。組織研讨會和教育訓練課程以簡化過渡。
與現有系統內建：人工智能工具需要與現有的 DevOps 工具和工作流程無縫內建，以確定它們在不中斷營運的情況下增加價值。選擇與您現有基礎設施相容的人工智能工具或考慮實施內建中間件。進行概念驗證 (PoC)，以確定新的 AI 工具順利內建。
實施成本：部署人工智能工具可能需要大量的前期投資，無論是工具本身還是必要的基礎設施更新。進行徹底的成本效益分析，以了解人工智能工具可以提供的投資回報 (ROI)。考慮從成本較低或開源工具開始，或使用基于雲的人工智能服務來減少基礎設施的初始投資。
概括
随着 DevOps 世界的發展，人工智能在監控和可觀察性方面的內建變得越來越重要。無論是在持續內建、持續傳遞或持續部署階段，還是對于應用程式、基礎設施和管道，人工智能都可以提供卓越的優勢。從 CI 中的異常檢測、代碼品質保證和測試用例優化到 CD 中的預測分析，AI 可以改變您的營運，提供快速且更可靠的結果。
然而，過渡到人工智能優化的 DevOps 環境并非沒有挑戰。必須考慮和解決資料品質、技能差距、變革阻力、系統內建和成本影響等問題。但不用擔心，解決方案就在眼前。借助有效的資料治理、全面的教育訓練、透明的溝通、智能的工具選擇和全面的成本效益分析，您可以應對這些挑戰，并在 DevOps 之旅中獲得 AI 內建的回報。那麼，您準備好迎接 AI 驅動的 DevOps 的未來了嗎？現在正是開始探索可能性的最佳時機。