Aynı zamanda şirketler, kodu bir LLM’nin tanımak üzere eğitildiği diğer örneklerle karşılaştırmak için vektör veritabanı gibi diğer teknolojileri kullanabilecekler Ancak geri dönüş yok
Üretken yapay zeka araçları, eğitimli bir LLM’ye DevOps süreçlerini otomatikleştirmek için gereken komut dosyalarını oluşturmak üzere kod oluşturmak üzere talimatlar vermek üzere doğal dili kullanarak bir adım daha ileri gider
Yapay zekadaki son gelişmelerin çoğu, geliştirici üretkenliğini artırmak için büyük dil modellerinin (LLM) kullanımına odaklanıyor Yapay zekanın yükselişi sayesinde DevOps prosedürleri, gereken programlama uzmanlığı düzeyinin önemli ölçüde azalacağı göz önüne alındığında, daha fazla insanın bunları benimsemesine olanak tanıyacak şekilde demokratikleştirilecek DevOps’a yönelik yinelenen eleştirilerden biri de döngüleri geniş ölçekte yönetmenin zorluğuysa, yapay zekadaki ilerlemeler sayesinde bu tartışma yakında sona erecek Bu durumda ilgilenilen konu, yakın zamanda yazılan koddaki, muhtemelen uygulamanın güvenliğini etkileyebilecek kusurların belirlenmesidir
Birden fazla yapay zeka teknolojisinin yakınsaması sayesinde ekipler DevOps süreçlerini geniş ölçekte daha kolay yönetebilecek
Birden fazla Yapay Zeka (AI) teknolojisinin DevOps süreçlerini otomatikleştirmek için bir araya gelme hızı, uygulama oluşturma ve devreye alma hızını doğrudan hızlandırır Bu nedenle, üretim ortamlarına beslenen kodun genel kalitesinin, DevOps ekibinin uğraşmak zorunda olduğu olayların sayısının azalmasına kadar artması yalnızca bir zaman meselesidir
Geliştirici-Yapay Zeka tamamlayıcılığıYapay zeka, yararlı bilgiler elde etmek ve iş döngülerini optimize etmek için büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz etmeyi mümkün kılar
Yapılandırma ve doğrulama yine de gerekli olacaktırBunları ve diğer faydaları elde etmek, birden fazla türde yapay zeka modelinin oluşturulmasını ve sürdürülmesini gerektirecektir Ve bu, bir zamanlar ulaşılamaz kabul edilen ölçeklerde bile Ekipler daha sonra, daha önce yönetimi sıkıcı hale getiren manuel görevlerin çoğunu ortadan kaldıran, AIOps adı verilen bir platformu yapılandırmak için makine öğrenimini uygulayabilir Bu değişiklikler meydana geldikçe uygulamaların sayısı artmaya devam edecek ve eğer tüm bu yazılımın etkisi umut verici olursa DevOps mühendisleri bunun arkasında olacak Birçok şirket, bunları oluşturmak için makine öğrenimi operasyonel uygulamalarını (MLOps) tanımlamaya yatırım yapıyor
genel-15
Doğal olarak yapay zekaya dair heyecan kadar korku ve endişe de var Yapay zeka, yazılım geliştirmenin geleceğinde yaygın olacak ve daha iyi uygulamaların oluşturulabileceği, dağıtılabileceği ve bakımının yapılabileceği hızı önemli ölçüde artırmayı vaat ediyor Bunlar daha sonra CD işlemlerini benzeri görülmemiş ölçeklerde otomatikleştirmek için bir orkestrasyon motoru kullanılarak uygulanabilir Hiç kimse DevOps süreçlerinin ne ölçüde otomatikleştirilebileceğini kesin olarak bilmiyor ancak kesin olan bir şey var: mühendislerin bunları her zaman doğrulaması gerekecek
Bu arada DevOps ekiplerinin hangi süreçlerin otomatikleştirilebileceğini belirlemek için mevcut döngülerini incelemeye başlamaları teşvik ediliyor Hata yapmak hala insani bir durumdur, ancak bunu büyük ölçekte yapmak çok daha ciddidir ve hatalı bir yapay zeka modelinin neden olduğu hatalar felaketle sonuçlanabilir Yapay zeka aynı zamanda anormalliklerin analiz edilmesine ve yenilikçi çözümler bulunmasına yardımcı olacak dijital bir “eş programcı” da olabilir