AIと機械学習がDevOpsの作業文化を変える5つの重要な方法

DevOps 環境の監視と管理は複雑です。データの急激な増加により、DevOpsチームが顧客の問題を評価し解決するために情報を吸収し、効率的に展開することが難しくなっています。イベントの引き金となった重要なイベントを探して、余分なバイトのデータをナビゲートするグループを想像してみてください。彼らは最終的に、問題を特定するために何百時間も費やすことになります。

このような本質的な問題の多くは、人工知能技術で解決することができます。企業は、AIシステムを内部に導入することで、DevOps環境を変革し、改善することができます。人間が大量のデータを処理するのは難しいため、AIはソリューションの原動力となり、チームのアプリケーション開発、デプロイ、配信、管理の方法を変えてきました。DevOpsを変革するAIの役割を学ぶ前に、まずAIとDevOpsがどのように関連しているかを理解しましょう。

DevOpsとAIの連携方法

DevOpsはビジネス主導のアプローチで製品を提供しますが、AI技術をシステムに統合することで機能性を向上させることができます。AIを搭載した技術を活用することで、DevOpsチームは情報を最大限に活用し、さらに製品のテスト、コーディング、リリース、監視を正確かつ効率的に簡素化することに貢献します。また、自動化の改善、問題の迅速な検出と解決、チーム間のコラボレーションの向上など、重要な役割を担っています。

データへのアクセスを増やす

DevOpsの作業文化における最も重大な問題の1つは、無制限のデータアクセスができないことです。これは、ビジネスユーザーがデータを使用して意思決定を行う能力を抑制し、最終的に組織の事業運営を困難にしています。AIベースのデータマッピング技術で、ユーザーは断片的なデータをより速く処理し、掘り起こすことができ、その後、統一されたデータベースに統合することができるようになります。機械学習アルゴリズムを使って、より速く、エラーなくデータをマッピングすることができるのです。

*データマッピングは、2つの異なるデータモデル間でデータ要素のマッピングを作成するプロセスです。

機械学習によるデータマッピングツールで、ビッグデータを効率的かつ正確にマッピングすることができます。さらにこれらのツールは、ビジネスエコシステム全体のデータサイロを統合し、正確な顧客インサイトを得ることができるため、データの品質と効率を向上させることができます。その結果、AIはあらゆる組織の問題に対処し、ユーザーがスピードや正確さに妥協することなく意思決定できるよう支援します。AIは、複数のソースからデータを統合し、より一貫した分析ができるように準備することができます。

タイムリーな通知とアラート

DevOpsチームは、不具合を即座に発見するために、公正な警告・通知システムを持たなければなりません。時には、通知の数が膨大になり、すべてのメッセージに同じ重大度が付けられることもあります。大量のメッセージが表示されると、チームの対応率に悪影響が出ます。AIを搭載したテクノロジーでは、過去の行動から得た情報、アラートの強度、発信元などに基づいて対応の優先順位を決めることができます。その結果、チームは自信を持ってデータの津波を管理できるようになります。

実行効率の向上が可能

ルールベースの人為的な分析管理から、AIによる自律的なシステムへの移行を実現することができます。これにより、ビジネスユーザーは分析の複雑さを軽減し、デジタルトランスフォーメーションに関する一定レベルの変化適応を実現できます。

不正検知機能

セキュリティシステムの保護は、ほぼすべてのビジネスにおいて極めて重要です。AIと機械学習は、データ環境を暗号化できるようにすることで、セキュリティの強化に貢献します。データへのアクセスは、許可された人だけが認証できます（AI駆動のデータ統合ツールが不可欠な役割を果たします）。機械学習アルゴリズムは、あらゆる不正の検出を簡素化して起動するのに役立ちます。つまり、AIとDevOpsの組み合わせは、パフォーマンスを向上させ、データ漏洩やサイバー攻撃を防ぐのに役立つのです。

効果的なコラボレーション

混乱が少ないほど、生産性とコラボレーションは向上します。AIエンジンは、開発者が高速でコードを発行し、混乱を最小限に抑えることができます。AIは、企業が大規模な価値を創造し、ROIを最大化・高速化し、最終的にビジネスをしやすくするために、コラボレーティブなDevOps作業環境を構築することができます。

AIベースのシステムは、DevOpsチェーンにおけるデータとアプリケーションの統一ビューを提供することで、DevOpsチームをサポートします。また、異常をほぼ即座に発見して修正することができるため、データ分析の精度を向上させることができます。

サイドノート

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