Data science

AI ยังคงขยาย DevOps ต่อไป

AI ให้ศักยภาพแก่เราในการมองผ่านความยุ่งเหยิงและเลือกข้อมูลที่สำคัญจริงๆ จึงไม่น่าแปลกใจที่ AI ถูกใช้เพื่อกำหนดเป้าหมายงานไอทีที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งรวมถึง DevOps ตัวอย่างเช่น บริษัท CodeScene ของสวีเดนกำลังประสบความสำเร็จในการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ซอร์สโค้ด การเสนอขายของบริษัทซึ่งส่วนหนึ่งมาจากหนังสือชื่อ “Your Code As A Crime Scene” ผู้ร่วมก่อตั้งของ Adam Tornhill จะวิเคราะห์ข้อมูลเมตาของการควบคุมเวอร์ชันในช่วงเวลาหนึ่งเพื่อพิจารณาว่า “ฮอตสปอต” ในโค้ดที่บริษัทต่างๆ ควรให้ความสนใจมากขึ้นนั้นอยู่ที่ใด CodeScene ซึ่งก่อตั้งขึ้นใน 2015 เป็นเจ้าของโดย Empear AB และระดมทุน 30 ล้านโครนสวีเดน (ประมาณ 3.6 ล้านดอลลาร์) เมื่อต้นปีนี้ หลังจากประสบความสำเร็จในการจดทะเบียนสิทธิบัตรในสหรัฐอเมริกา CodeScene จะขยายรอยเท้าไปยังสหรัฐอเมริกาในช่วงฤดูร้อน 70 บริษัท บอกเรา อีกหนึ่งที่น่าจับตามองคือ Haystack Analytics ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพที่ใช้ Y Combinator ซึ่งกำลังมองหาการขุดข้อมูล GitHub เพื่อเพิ่มคุณภาพซอฟต์แวร์ ขจัดปัญหาคอขวด และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการสำหรับทีมพัฒนา เมื่อโครงการพัฒนาต้องชะงักงันหรือส่งมอบคุณภาพที่ต่ำกว่ามาตรฐาน เป็นเรื่องยากที่จะรู้ว่าเพราะเหตุใด เป้าหมายของ Haystack Analytics คือการใช้ข้อมูลเพื่อระบุจุดอ่อนใน “ช่องทางการจัดส่ง” เพื่อให้ทีมพัฒนาสามารถระบุสาเหตุที่แท้จริงได้ บริษัทในซานฟรานซิสโกอ้างว่าลูกค้าสามารถส่งสินค้าออกได้เร็วกว่า 70% ด้วยซอฟต์แวร์ เมื่อสัปดาห์ที่แล้วประกาศว่าได้รับเงินทุน 1.2 ล้านดอลลาร์ เมื่อพูดถึงกระบวนการจัดส่งโค้ด GitLab ได้ประกาศเมื่อสัปดาห์ที่แล้วว่าได้เสร็จสิ้นการเข้าซื้อกิจการ UnReview ซึ่งเป็นผู้พัฒนาที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องที่จะระบุผู้ตรวจสอบโค้ดที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ GitLab วางแผนที่จะนำไปใช้กับแพลตฟอร์ม DevOps ผู้เชี่ยวชาญด้าน DevOps สามในสี่คนกำลังใช้การเรียนรู้ของเครื่องและเทคโนโลยี AI สำหรับการทดสอบและตรวจสอบโค้ด หรือวางแผนที่จะใช้งานตามการสำรวจ DevSecOps ของ GitLab 2021 บริษัทในซานฟรานซิสโกกล่าวว่าแนวโน้มเฉพาะด้านไอทีนี้สอดคล้องกับแนวโน้มธุรกิจที่ใหญ่กว่าของการทำงานอัตโนมัติของ AI และเวิร์กโหลดของแมชชีนเลิร์นนิงด้วยสาขาวิชา DataOps, MLOps และ ModelOps Jim Mercer ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัย DevOps และ DevSecOps ที่ IDC กล่าวว่าธุรกิจต่างๆ กำลังลงทุนใน AI เพื่อทำงานที่เกี่ยวข้องกับโค้ดโดยอัตโนมัติเพื่อลดต้นทุน “ทีม DevOps ที่สามารถใช้ประโยชน์จากโซลูชันระบบคลาวด์ที่มอบเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรม เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อขจัดความขัดแย้งออกจากท่อส่ง DevOps ในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนาซอฟต์แวร์จะอยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าในการปรับปรุงคุณภาพโค้ดและความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น” Mercer กล่าว รายการที่เกี่ยวข้อง: วิธีที่ Dark Data, DevOps และความซับซ้อนของ IT ทำร้ายความปลอดภัย DevOps ที่เปิดใช้งาน AI: พลิกโฉมการพัฒนาแอปพลิเคชันระดับองค์กร วิธีที่ DevOps สามารถใช้ Operational Data Science เพื่อดูข้อมูลในคลาวด์

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button