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Cómo la inteligencia artificial está afectando la cultura de DevOps

  • DevOps

inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es especialmente adecuada para una cultura con DevOps, ya que este último se centra principalmente en la automatización de tareas. También supervisa el proceso de entrega del software, asegurándose de que todo esté completamente completado a tiempo. DevOps no elimina exactamente el factor humano, pero fomenta procesos repetibles que pueden reducir errores y mejorar la eficiencia.

Entre los aspectos clave de DevOps está la forma en que necesita una retroalimentación continua durante todo el proceso. Para este fin, utiliza herramientas de monitoreo para retroalimentación en todos los rendimientos de las aplicaciones. Aquí, la inteligencia artificial está dejando su marca ya que usa big data, como los archivos de registro y las métricas de rendimiento.

Con todos estos conceptos tecnológicos trabajando juntos, a DevOps le resulta más fácil identificar problemas desde el principio. Esto también significa que puedes seguir las recomendaciones correctas. Estas sugerencias luego pasan a los equipos de DevOps para que puedan retener el servicio de la aplicación. Al mejorar los bucles de retroalimentación, la IA tiende a traer mejoras en los procesos DevOps.

Facilita la comunicación

Con la tecnología de automatización que ofrece DevOps, los sistemas de inteligencia artificial, como los chatbots, son de suma importancia. Los chatbots han recorrido un largo camino, incluso reemplazando los servicios de atención al cliente en muchas áreas. AI contribuye aquí en la forma en que los canales de comunicación para DevOps se vuelven más proactivos y simplificados.

Ayuda a lograr la correlación de datos

Para dar el máximo beneficio, DevOps tiene que simplificar sus tareas. Con la IA, se pueden absorber flujos de datos mientras se monitorea el estado y el rendimiento de un proceso determinado. Al analizar los datos que tiene, puede usar AI para encontrar correlaciones valiosas en varias plataformas y vincularlas con las herramientas de monitoreo necesarias.

Como resultado, cada equipo de DevOps puede obtener un análisis claro y holístico de cómo se está desempeñando su aplicación. Incluso si tiene poco conocimiento sobre cómo comprender el impacto en el rendimiento de varios marcos dentro de su organización, algunos conocimientos sobre el rendimiento de Scala de AppOptics lo ayudarán a dar el siguiente paso.

Facilita un sistema de alertas

Con AI, los equipos de DevOps pueden priorizar las alertas y tratarlas de acuerdo con información pasada. Estos incluyen el comportamiento general, las magnitudes de la situación actual y la fuente de la alerta. Cuando los datos saturan el sistema, las máquinas ayudan a resolverlo.

Ayuda a evaluar el pasado

AI también puede ayudar a los desarrolladores de DevOps en la creación de las aplicaciones. Lo hacen mirando las aplicaciones pasadas y cómo tuvieron éxito en sus procesos de compilación y compilación. También proporcionan información sobre las pruebas exitosas y los rendimientos operativos. Con los algoritmos, los equipos de DevOps también pueden obtener recomendaciones sobre la escritura de su código y las aplicaciones para lograr un mayor nivel de efectividad.

Tiene un impacto en las pruebas de software

Finalmente, podríamos ver aún más usos para la inteligencia artificial en relación con DevOps en el futuro. Estos incluyen el aspecto de prueba de software, que tiene pruebas funcionales, de aceptación, de regresión y de unidad. Al aplicar los algoritmos de AI, los desarrolladores de DevOps identificarán patrones en los resultados de las pruebas, por lo que señalarán los errores debidos a una codificación deficiente.

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