Initiativen zur digitalen Transformation werden durch die Verbesserung der Kundenerfahrung (CX) vorangetrieben. CX ist eine wichtige Kennzahl für digitale Unternehmen, um die Qualität und Effizienz ihrer Produkte und Dienstleistungen zu messen. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML) sind heiße Themen in der DevOps-Branche. Diese neuen Technologien werden DevOps verändern, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und die Produktentwicklung kundenorientierter gestalten. Die Zukunft von KI in DevOps ist vielversprechend. Sie wird eine großartige CX ermöglichen, indem sie Entscheidungsprozesse verbessert, Abläufe automatisiert und die Codequalität steigert.
Ein kurzer Überblick über KI in DevOps
Unternehmen sind heute stärker datengesteuert und versuchen, KI und ML zu nutzen, um ihre Ziele zu erreichen. Der Einsatz von KI und ML wird in fast allen Branchen, einschließlich Gesundheitswesen, BFSI, eCommerce, EduTech und anderen, enorm zunehmen.
KI ist darauf ausgelegt, Daten zu nutzen. Unternehmen können das volle Potenzial der digitalen Transformation ausschöpfen, indem sie ML und KI in DevOps integrieren. KI und ML ermöglichen DevOps-Teams die automatische Integration von Technologiekomponenten, die Durchführung intelligenter QA-Analysen und die Behebung von Fehlern vor der Ausführung von Release-Pipelines. Sie ermöglichen auch eine automatisierte Berichterstattung.
Wie kann KI in DevOps Produktveröffentlichungen verändern?
Verbessert den Datenzugriff:
DevOps-Umgebungen generieren eine Menge Daten. Manchmal haben die Teams Schwierigkeiten, auf diese Daten zuzugreifen. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Daten aus verschiedenen Quellen zu organisieren und zusammenzustellen. Diese Daten werden zur Analyse verwendet und liefern ein klares Bild von Trends.
Erhöht die Sicherheit Ihrer Anwendung:
KI und ML können Distributed-Denial-of-Service-Bedrohungen mithilfe von Algorithmen erkennen, die normale von anormalen Bedingungen unterscheiden.
Software-Tests:
KI verfolgt und identifiziert Muster in Softwaretestdaten, die durch verschiedene Arten von Tests in einer DevOps-Umgebung erzeugt wurden. Die DevOps-Teams nutzen diese Daten, um die Ursache für Fehler in Code-Praktiken zu finden und sie zu beheben, um die Prozesseffizienz zu verbessern.
Priorisiert Alarme:
DevOps erhält Warnungen ohne Prioritätskennzeichnung. Für die Teams ist es sehr schwierig, diese Benachrichtigungen zu verwalten. KI ermöglicht es DevOps-Teams, Alarme auf der Grundlage von Schlüsselmetriken wie Verhalten, Quelle usw. zu priorisieren.
Verfeinert Feedback-Schleifen:
Die Hauptaufgabe von DevOps ist die Überwachung und das Sammeln von Feedback in jeder Phase. KI-Tools können Funktionen wie Protokolldateien, Leistungsindikatoren und andere nutzen, um intelligente Entscheidungen zu treffen.
Die Auswirkungen des Einsatzes von KI in DevOps
KI rationalisiert und beschleunigt jede Phase des SDLC. Dadurch können DevOps-Teams ein neues Niveau an Genauigkeit, Effizienz, Glaubwürdigkeit und Vertrauen erreichen. Dies sind die wichtigsten Vorteile, die DevOps-Teams sehen, wenn sie KI in ihren bestehenden DevOps-Prozess integrieren:
Qualitätsprüfung:
KI ermöglicht die Erstellung von Testmustern auf der Grundlage von Erkenntnissen aus früheren Versionen. Dies erleichtert die kontinuierliche Optimierung und Bereitstellung.
Effizienter Produktionszyklus:
KI analysiert effizient die Ressourcennutzung und ähnliche Muster, um Speicherlecks zu erkennen, die zu Produktionsproblemen führen könnten.
Prompte Adressierung:
KI und ML sind entscheidend für den Umgang mit plötzlichen Alarmen. Sie trainieren das System kontinuierlich, um die Anomalie zu erkennen.
Frühzeitige Erkennung
KI erkennt Probleme sofort und alarmiert das Ops-Team, damit es umgehend Abhilfe schaffen kann. Dies gewährleistet die Geschäftskontinuität.
Geschäftsbewertungen:
DevOps konzentriert sich auf das Verständnis der Codefreigabe zur Erreichung von Geschäftszielen. KI-Tools analysieren die musterbasierte Funktionalität von Anwendungen anhand von Benutzermetriken und benachrichtigen im Falle eines Problems die entsprechenden Geschäftsteams.
Wie kann KI-gestütztes DevOps helfen, CX zu verbessern?
DevOps kann KI in bestehende Prozesse und Funktionen integrieren und gleichzeitig DevOps-Teams innovative Ressourcen zur Verfügung stellen, um die Erwartungen der Benutzer zu übertreffen. So kann KI in DevOps die Kundenerfahrung verbessern
Operative Vorteile von KI in DevOps
Sofortige Dev & Ops-Zyklen:
DevOps-Teams sind in der Lage, durch KI eine bessere CX zu bieten. Sie können die Anwendungsleistung durch schnelle Dev/Ops-Zyklen optimieren. DevOps-Teams können Daten nutzen, um das Nutzerverhalten zu analysieren und Performance-Updates zu priorisieren, die das Nutzererlebnis verbessern.
Mehr testen und besser freigeben
DevOps-Teams überwachen, testen, programmieren und veröffentlichen Anwendungen. DevOps-Teams können diese Schritte beschleunigen und Fehler schnell identifizieren und beheben, was eine hervorragende Kundenerfahrung ermöglicht.
Erhöhen Sie die Anwendungssicherheit mit
KI-basierte Algorithmen verbessern die Fähigkeit von DevOps-Teams, Sicherheitsbedrohungen in einer Anwendung zu erkennen und zu beheben. KI kann DevOps-Teams helfen, verdächtige Aktivitäten und Fehlalarme zu erkennen.
Wachstumsvorteile von AI DevOps
Schnelle CX-Verbesserungen:
KI liefert wichtige Erkenntnisse, damit Teams schnelle und fundierte Entscheidungen treffen können. KI ermöglicht es Teams, ihre CX-Strategie zu analysieren und zu verbessern und sofortige Antworten auf Kundenanfragen zu geben.