人工智能正在接收 DevOps 吗？

　　关于许多开发人员来说，猜测 DevOps 的下一步现已成为他们最喜欢的一种消遣。在曩昔的十年里，咱们看到咱们的职业灵敏改动，在同一时期，程序员的人物也发生了根本性的改动。

　　事实上，尤其是那些（咱们应该说）特定年纪的开发者中，“传统”开发者的人物好像现已不复存在。与传统的软件开发生命周期（即软件的规划、构建和发布）不同，咱们中的许多人现在都在多责任团队中作业，在这些团队中，开发和运维并存，并且越来越难以区别。

　　这种方法被称为 DevOps，但只是在最近开端盛行。并且 DevOps 自身只花了几年（或许几个月？）就开端改动和习惯。现在，咱们正流浪在首字母缩略词的海洋中（包含最近的 DevSecOps），这些首字母缩略词表明一种略微不同的作业方法，每个首字母缩略词对未来的观点也略有不同。

　　其间最新的是 AIOps。在这个愿景中，AI 东西正在渐渐替代开发者的人物——就像 DevOps 曾经做的那样——并最终将彻底替代 DevOps。

　　评价这一猜测是否正确是一件扎手的作业，但在本文中，咱们仍将测验。咱们将看看 AI 许诺为开发进程做些什么，评价它是否真的可以从人类开发者手中接收，然后看看 DevOps 在几十年后或许会是什么姿态。

　　首要，为了了解为什么 AI 东西被 DevOps 团队如此灵敏地选用，了解它们许诺可以完成什么对错常有用的。这一许诺根本上可以分为两部分：

　　关于前者——让咱们的日子更轻松的 AI 东西——咱们只需看看曩昔十年中云基础设施模型的激增，就知道为什么人工智能是必要的。现在，大多数公司都运用某种方法的混合或云基础设施，假如没有某种方法的人工智能协助，办理这些基础设施简直是不或许的。事实上，混合和多种云基础设施、容器和超大规模使用程序等微服务架构，发明了一个比以往任何时候都更杂乱的企业 IT 环境。

　　其次是人工智能东西选用的第二个方面——事实上，一些人工智能东西，如 GitHub 的人工智能编码帮手或微软的 DeepDev，不只让咱们的日子更轻松，还为代码开发和分发拓荒了新的或许性。例如，人工智能体系评价单个用户需求的速度，使得运用 AI 来调整和指定每个用户的默许 Web 阅读行为成为或许，然后降低了它们在运用咱们的软件时对特定类型歹意软件的脆弱性。

　　由于 AI 东西的实用性，除了最固执的 DevOps 团队，它们现已被一切团队广泛灵敏选用。事实上，关于现在运转多个不同云的团队（差不多是一切团队，十分多），人工智能接口简直现已成为他们开展和扩展他们的 DevOps 程序的必要条件。

　　这种改变最显着、最详细的结果是开发人员花时刻检查的数据和体系。例如，曩昔运维团队的一个首要人物是构建和保护一个仪表盘，一切作业人员都可以检查这个仪表盘，该仪表盘包含一个软件上的一切恰当数据。

　　现在，这一中心使命现已根本过期。跟着软件变得越来越杂乱，用一个仪表盘包含某一特定软件的一切相关信息的主意开端听起来很荒唐。相反，大多数 DevOps 团队在运用人工智能东西“主动”监控他们正在运用的软件，并且只要在清晰呈现问题时才显现数据。

　　这是咱们作为开发人员和运维人员作业方法的严重改变，因而它被赋予了自己的首字母缩略词——AIOps，也就家常便饭了。事实上，有些人乃至更进一步，宣称这种对人工智能东西的依靠现在意味着咱们正在进入 NoOps 年代。但是，关于哪个人物被撤销存在不合——不管 NoOps 是指“没有开发人员”仍是“没有运维”。

　　一切这些关于软件开发哲学布景的考虑听起来或许有点笼统。直到你看到数字，从中可以显着看出，人工智能现已对软件的发布速度（和质量）产生了巨大的影响。

　　GitLab 最近对 4000 多名开发人员进行了查询，得出了一些切当的数据。查询发现，一些公司发布新代码的速度比曾经快了十倍。很显着，75% 的用户运用人工智能和机器学习来测验和检查预发布的代码。这比一年前的 40% 略高。

　　这关于开发人员来说是个好消息，或许至少关于那些期望快速生成很多代码的人来说是个好消息。不幸的是，这并不总是与生成优异代码相同。例如，从勒索软件进犯趋势可以显着看出，测验不良的代码正灵敏成为许多安排的一个明显缝隙源，人工智能驱动的测验体系的呈现对削减这一缝隙简直没有什么效果。

　　虽然如此，行进的方向是清楚明了的。再过几年，DevOps 团队中的绝大多数好像都将依靠人工智能东西，软件的发布速度将是曾经的数倍。这让咱们回到了咱们开端的问题——考虑到人工智能东西现在做了这么多 DevOps 作业，咱们还需求 DevOps 人员吗？

　　在最浅薄的层面上，可以经过一个十分简略的测验来答复这个问题。跟着人工智能东西在整个开发部分的使用，开发人员的作业量是否削减了？问一个一般开发者的问题，你会得到一个笑声。答案是否定的。

　　这是由于，跟着 DevOps 团队在其软件的日常办理上花费的时刻越来越少，他们曩昔在这方面花费的时刻现在被更具价值的使命占用了——战略规划、元剖析，以及保证他们的开发方针与办理方针共同。事实上，许多人以为会使 DevOps 过期的人工智能“革新”好像使团队比以往任何时候都更巨大、更繁忙。这是由于它的副效果是使开发周期大大加速。

　　这一点得到了事务办理者的充沛了解。在最近对 ZDNet 的采访中，iTech AG 的履行副总裁 Matthew Tiani 指出，DevOps 现在“经过增强的技能东西集（包含源码办理、CI/CD、编列）得到了增强。”

　　他还弥补说，DevOps 的成功施行利用了“一种兼容的开发办法，例如灵敏和 scrum，以及一种促进和鼓舞开发人员和运维人员之间协作的安排许诺。”

　　实际上，这些要素和趋势意味着 DevOps 团队越来越重视事务方针，而不是技能应战。这当然是一个改动，但这关于咱们出产的软件的质量应该不是一个消沉的改动。可以说，事实上，人工智能东西使团队可以将人力资源会集在他们最拿手的当地——发明性、整体性和战略性使命中。

　　这意味着人工智能东西不太或许替代 DevOps，或许至少在短期内不会替代 DevOps。正如咱们在选用 DevOps 的之前趋势中看到的那样，开发团队依然需求战略领导，不管他们的技能东西怎么先进。并且，虽然人工智能现在在许多范畴都有很强的才能，但它们依然短少以真实发明性的方法响使用户需求的才能。

　　总而言之，咱们或许还需求人力开发人员一段时刻。虽然他们的人物或许与十年前彻底不同，但这便是在如此开展改动的职业作业的价值（和趣味）。

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