Cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a DevOps

Existen algoritmos que pueden realizar muchas operaciones y procedimientos, lo que permite a los DevOps ejecutar su parte de manera efectiva. Este artículo analiza cómo los ingenieros de DevOps pueden usar IA y ML para su beneficio.

Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático Impulsando DevOps Evolution

Las empresas se encuentran bajo una gran presión para satisfacer las demandas en constante cambio de los clientes, y muchas adoptan DevOps para mejorar su rendimiento hasta cierto punto. Sin embargo, para muchas empresas puede ser difícil usar AI y ML debido a la complejidad involucrada. Para reconocer cualquier beneficio con AI y DevOps, puede ser necesaria una mentalidad creativa.

La curva de adopción de AI / ML puede ser relativamente lenta. Solo el 27 por ciento de los CIO encuestados por ServiceNow para su informe, "The Global Point of View", han contratado a empleados con habilidades en el aprendizaje automático. Pero el hecho es que los expertos en DevOps pueden tener mucho que ganar al adoptar incluso las características más básicas de AI y ML. La misma encuesta encontró que alrededor del 85 por ciento de los ejecutivos de nivel C creen que AI / ML puede ofrecer un valor sustancial en términos de precisión y rapidez en la toma de decisiones, lo que conducirá a una mejor rentabilidad para la empresa.

El seguimiento y la organización en un entorno DevOps requieren un esfuerzo debido a la complejidad involucrada en la aplicación distribuida, que tradicionalmente hacía las cosas difíciles para el equipo para administrar y resolver los problemas de los clientes. Antes de la evolución de AI y ML, los miembros del equipo de DevOps podían gastar cientos de horas y una gran cantidad de recursos para identificar un punto dentro de un exabyte de información. Para resolver estos problemas, el futuro de DevOps está impulsado por la inteligencia artificial, lo que ayuda a administrar la inmensa capacidad de los datos y el cálculo en las operaciones cotidianas. AI tiene el potencial de convertirse en la herramienta principal para evaluar, computarizar y tomar decisiones en DevOps.

Influencia de AI en DevOps

AI puede cambiar la forma en que los equipos de DevOps desarrollan, entregan, implementan y organizan aplicaciones para mejorar el rendimiento y realizar las operaciones comerciales de DevOps. Hay tres formas comunes a través de las cuales AI puede influir en DevOps:

Accesibilidad de datos mejorada

La falta de accesibilidad no regulada a los datos es una preocupación fundamental para los equipos de DevOps, que AI puede abordar liberando datos de su almacenamiento formal, necesarios para las implementaciones de big data. AI puede recopilar datos de múltiples fuentes y prepararlos para una evaluación confiable y sólida.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.

Mayor eficacia de implementación

AI contribuye a sistemas autogobernados, lo que les permite a los equipos pasar de un sistema de gestión humana basado en reglas. Esto ayuda a abordar la complejidad de evaluar los agentes humanos para mejorar la eficacia

Uso eficaz de los recursos

AI proporciona mucha competencia requerida para automatizar tareas rutinarias y repetibles, lo que minimiza la complejidad de la gestión de los recursos hasta cierto punto.

¿Cómo pueden las empresas aplicar AI y ML para optimizar DevOps?

Las organizaciones pueden aplicar AI y ML para optimizar en gran medida su entorno DevOps. Por un lado, AI puede ayudar en la gestión de tuberías de datos complejas y crear modelos que puedan alimentar los datos en la aplicación del proceso de desarrollo de la aplicación. Para 2020, se espera que AI y ML lideren la transformación digital, superando al IoT.

Sin embargo, la implementación de AI y ML para DevOps también presenta una serie de desafíos para las organizaciones de todos los tamaños. Para beneficiarse de las tecnologías AI y ML, se requiere una pila DevOps personalizada.

Los proyectos de código abierto como Fabric for Deep Learning (FfDL) y Model Asset eXchange (MAX) pueden reducir la barrera de entrada para las empresas, ayudando a implementar el aprendizaje automático y haciendo que el proceso DevOps sea más eficiente.

La aplicación de AI y ML puede dar como resultado un verdadero retorno de la inversión para una empresa al optimizar las operaciones de DevOps, lo que hace que las operaciones de TI sean más receptivas. Pueden mejorar la eficiencia y la productividad del equipo y desempeñar un papel importante para llenar la brecha entre los humanos y los grandes datos.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.