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对于许多寻求提升效率、优化性能并缩短上市时间的组织而言，将人工智能 (AI) 集成到 DevOps 流水线中已成为一项战略举措。AI 与 DevOps 的结合，有时被称为 AIOps（面向 IT 运营的人工智能），正在重塑开发和运营团队构建、测试、发布和维护软件应用程序的方式。本文将引导您了解在 DevOps 流水线中实施 AI 的步骤、最佳实践和挑战，并探讨这种集成能够带来显著改变的实际用例。

为何在 DevOps 中实施 AI？

DevOps 强调软件开发流程和持续集成/持续部署 (CI/CD) 的自动化。然而，在大多数传统的 DevOps 流程中，人工监控和干预仍然占据重要地位。AI 有望解决异常检测、根本原因分析、自动化测试、性能优化和容量规划等领域的低效问题。

将 AI 集成到 DevOps 流程中的一些关键原因包括：

• 复杂任务的自动化：AI 可以管理和优化那些过于复杂或繁琐而无法手动处理的流程，例如自动异常检测、日志分析或安全威胁检测。
• 提高效率：AI 可以通过预测故障并提出纠正措施来减少停机时间，从而提高软件生命周期的整体效率。
• 更快地解决问题：AI 工具可以识别瓶颈并快速提供解决方案，从而缩短恢复时间并减少长时间停机事件。
• 增强决策能力：AI 可以分析 DevOps 周期内生成的海量数据集，并提供数据驱动的洞察，从而帮助企业做出更明智的决策。
• 增强可扩展性：基于 AI 的 DevOps 流水线可以管理高度可扩展的环境，非常适合处理动态和大规模云部署的组织。

AI 可以增强 DevOps 流水线的关键领域

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