from How To Use Artificial Intelligence to Optimize DevOps.
AIを活用してDevOpsを最適化する方法
AIはDevOpsを変革することを約束しており、ミスやエラーを排除し、自己学習と柔軟性のあるシステムを構築するのに役立ちます。DevOpsは迅速な製品開発と既存のデプロイメントの容易なメンテナンスを可能にし、AIはシステム機能全体を変革します。DevOpsチームは、データ統合、テスト、評価、システムリリースにAIと機械学習（ML）を頼りにすることができます。AIとMLは、DevOpsによって推進されるプロセスを効率的かつ迅速、安全に改善することができます。ガートナーの報告によると、2023年までにDevOpsコミュニティの約2/5がAIを統合した最新のインフラストラクチャとアプリケーションモニタリングソリューションを活用するでしょう。AIは複雑なデータパイプラインの管理やビジネスアプリケーション開発との統合のためのデータモデルの策定を可能にします。また、AIはデータとアプリケーションのマッピングと統合をより迅速に行い、ビジネスの容易さ、顧客体験の向上、収益の加速を改善します。
AIとMLがDevOps環境を変革する利点に焦点を当てましょう。AIを活用することで、IT運用をより迅速に対応させ、DevOpsプロセスを変革し、顧客に約束された価値を提供し、新しい収益源を創出することができます。また、AIとMLによる技術は、人々とデータの間のギャップを埋めるのに役立ちます。AIとMLの統合により、DevOpsはデジタル変革の重要な側面と見なされ、効率的なプロセスとワークフローが可能になり、アプリケーション開発のセキュリティが確保されます。AIはリスクを特定し、データの広範囲を迅速にスキャンすることで、時間と労力を削減します。セキュリティ運用を自動化することで、障害や誤設定の可能性を完全に軽減し、データ漏洩やダウンタイムの可能性を排除するための改善を行います。さらに、AIとMLのサポートにより、意思決定と分析がデータ駆動型になります。
結論として、AIとDevOpsの統合は明らかです。AIとMLは、継続的な統合、継続的なデプロイメント、継続的なモニタリング、継続的なデプロイメントの形でDevOpsに利益をもたらします。
