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AI+DevOps正当时
AI+DevOps是趋势 目前，在企业中应用DevOps比较流行的趋势是用相对成熟的开发体系整合运维体系，将部分运维的工作前移到开发阶段，用流程改进的方法让开发和运维统一，这样运维就可以享受较为成熟的开发工具 但随着人工智能的快速发展，AI介入DevOps中的趋势越来越明显，在此基础上，DevOps的发展趋势也将呈现由零散到整合，由自动化到智能化的变化过程。 将DevOps将部分运维工作整合到开发，而剩下的工作将以智能化运维的方式代替，即所谓的AI+DevOps：aiDevOps。 ? DevOps应用现状不乐观 然而，虽然众多企业对DevOps有了足够的重视，也期望AI+DevOps能够给它们带来更高效的交付效率，提升客户满意度，创造更多的商业价值，但成功实践DevOps依然是一个难题 毫无疑问，最关键的当然是要拥有对DevOps，AI+DevOps、AIOps有着深刻理解和把握的DevOps专业人才，然而，从报告中，我们发现，在企业中有近7成的的研发人员DevOps经验少于1年，在这样的情况下
1.1K20发布于 2019-08-06 - 来自专栏s09g的技术博客
Vertex AI & kubeflow: 从DevOps到MLOps
SDE和DevOps听了直呼外行，表示这不是废话么，都2021年DS还在搞瀑布流开发？ 有一点倒是达成了共识，机器学习的项目中，真正机器学习的内容占比不到5%，有大量的成本浪费在了工程实践上。 于是一个概念诞生了：MLOps，就像DevOps一样，来解决model开发到落地之间的差距。方案也不是没有，各家云厂商其实都在做：AI Platform pipeline。 Vertex AI真正超越了原来的Cloud AI Platform或者kubeflow的地方还是用户体验，说白了用户要的是开箱即用，一键部署： Vertex AI简化了所有的操作流程，减少了80%的工程代码 合着之前就是在garbage in garbage out… 话又说回来了，这跟DevOps有什么关系。原因是这套基于kubeflow平台的方案其实并不轻量。 如果有某些原因不能直接使用Google 的Vertex AI，那就不得不自己搭建一套了。公司需要额外的一群DevOps来管理集群了，也就是实际上的MLOps。
1.4K20编辑于 2022-07-06 - 来自专栏嵌入式智能硬件
【DEVOPS】 Devops原则
6.价值流思维是Devops的核心：关键度量（LT,PT,%C/A）；可视化展现，创建价值而非动作；避免局部优化陷阱（约束理论）， Devops的关键想法从每一步到下一步而到顺畅且统一的流动，有节奏，没有不必要的延迟且有最优的资源利用率 12.Devops完成的定义：是客户收到或者开始收到他们的期望价值。生产环境要完全资讯整个价值流。 ? DevOps的三大原则： 1、基础设施即代码（Infrastructure as Code） DeveOps的基础是将重复的事情使用自动化脚本或软件来实现，例如Docker（容器化）、Jenkins（ 协作有几个的建议：1、自动化（减少不必要的协作）；2、小范围（每次修改的内容不宜过多，减少发布的风险）；3、统一信息集散地（如wiki，让双方能够共享信息）；4、标准化协作工具（比如jenkins） 附上DevOps 的定义： DevOps（Development和Operations的组合词）是一种重视“软件开发人员（Dev）”和“IT运维技术人员（Ops）”之间沟通合作的文化、运动或惯例。
2.2K20发布于 2020-08-31 - 来自专栏嵌入式智能硬件
【DEVOPS】Devops关键实践
批量规模： 提升总体总量；恶化流动节奏，提升前置时间，提升缺些数量，减缓假设评估，恶化，产品质量，提升资源利用率 5.Devops的运维需求： Devops扩展了产品负责人PO的角色，在整个IT运维系统中 Devops实践：小尺寸，每周每日发布，有效自用资源，常规付出，自动化，连续 （2）Devops更多地关注增加业务价值（官方Devops书本上的翻译是发布是由业务决定的。） （4）Devops处理解决事件和缺陷的方式（官方Devops书本上的翻译是缺陷立即被修复的） 如果要追溯的最近的部署，Devops流水线控制系统将自动回滚到之前已知稳定状态。 Devops仍然需要人工干预来分析变化并对变化进行纠正 Devops流水线所有链接都是已知的，包括要解决的问题，客户，开发人员和测试人员。 （5）Devops需要持续改进和保持Devops（官方Devops书本上的翻译是流程是持续更新的） Devops建议应立即消除所有确定的过程缺陷。
1K20发布于 2020-08-31 - 来自专栏嵌入式智能硬件
【DEVOPS】Devops实际应用
此章节占考试的百分之20. 1.可用性（百分之5） （1）哪些企业不需要考虑Devops？ 企业只有价值流的一部分参与进来；企业不认可IT是关键的业务； 希望快速降低累计技术债务或者消除IT基础设施脆弱性的企业 （2）以下这些条件可以考虑Devops: 核心业务高度依赖IT IT高速变化的企业 Devops不适用以下这些企业： 不自行研发软件的企业 把自己使用的软件外包出去，给别人来做。 自己的员工不是开发者 有自己企业的工作模式，没有意愿重组自己的企业 3.严格绑定单体IT架构的企业3.单体IT基础设施和架构对引入Devops有限制： 需要有给团队分配单独的责任领域的能力 为每个独立团队分配单独的部分
90010发布于 2020-08-31 - 来自专栏研发效能EE
AI DevOps | ChatGPT 与研发效能、效率提升(中)
之前人工智能发展多年，报道最多的也许就是曾经的李世石大战AlphaGo，现实中的特斯拉自动驾驶，还有波士顿动能放出的机器狗。对于圈外人士来说一般也接触不到这些，仅仅看看而已。但是 ChatGPT 不一样，一声巨响，石头中蹦出一个 ChatGPT，天生具有人类智慧，可以应答人类各种刁钻问题，甚至还可以给他一些资料，让他「现学现卖」快速学习后给出反馈。这就先进得有点不讲道理了。
36630编辑于 2023-05-15 - 来自专栏研发效能EE
AI DevOps | ChatGPT 与研发效能、效率提升(中)
之前人工智能发展多年，报道最多的也许就是曾经的李世石大战AlphaGo，现实中的特斯拉自动驾驶，还有波士顿动能放出的机器狗。对于圈外人士来说一般也接触不到这些，仅仅看看而已。但是 ChatGPT 不一样，一声巨响，石头中蹦出一个 ChatGPT，天生具有人类智慧，可以应答人类各种刁钻问题，甚至还可以给他一些资料，让他「现学现卖」快速学习后给出反馈。这就先进得有点不讲道理了。
29730编辑于 2023-08-23 - 来自专栏k8s技术圈
AI 和 DevOps：实现高效软件交付的完美组合
AI 时代，DevOps 与 AI 共价结合。AI 由业务需求驱动，提高软件质量，而 DevOps 则从整体提升系统功能。DevOps 团队可以使用 AI 来进行测试、开发、监控、增强和系统发布。 AI 能够有效地增强 DevOps 驱动流程，从开发人员的业务实用性和支持的角度来看，评估 AI 在 DevOps 中的重要性是十分必要的。 AI 时代下的 DevOps DevOps 和 AI 在很多方面都非常匹配。DevOps 需要自动化才能尽可能有效，而 AI 是处理重复性活动的自然选择。 由此可见 AI 可能对许多团队简化这些程序至关重要。 使用 AI 减少 DevOps 摩擦 AI 可以通过提供简化流程和增强协作的自动化、智能和洞察力，从而减少 DevOps 中的摩擦。 AI 与 DevOps 未来趋势 随着对有效且可扩展的软件开发流程的需求不断增长，AI-Enabled DevOps 的未来不可估量。
1.3K20编辑于 2023-08-21 - 来自专栏云云众生s
两个减少DevOps摩擦的开源AI工具
但 AI 的潜力远远超出了这些创造性的应用，进入了技术领域，特别是在 DevOps 中。 我们想看看 GenAI 对于典型的、常见的 DevOps 使用案例，能达到多接近人类的结果。 使用 AIaC 自动化代码生成 代码生成是 AI 对 DevOps 产生重大影响的最重要方式之一。 AI 在 DevOps 中的未来 AI 在 DevOps 中的应用仍处于起步阶段，但随着新的开源和商业服务的推出，它正在迅速发展。创新的快速步伐表明，AI 很快将嵌入到大多数 DevOps 工具中。 通过将 AI 整合到 DevOps 工作流程中，团队可以更聪明地工作，而不是更努力地工作。 总结 AI 不再仅仅是一个流行语，它是一个实用且强大的工具，可以显著提高 DevOps 的效率。
47210编辑于 2024-09-15 - 来自专栏java架构计划训练营
devops
pwd=ue0u 提取码：ue0u 第一章 DevOps 第1集 环境了解 基本要求 熟练使⽤CentOS 7 / 8 或者其他Linux发现版 了解Docker是什么，不要求会⽤，但要知道容器化是怎么回事 CentOS 7、Docker、Gitlab、Jenkins、IDEA、Kubeode、Kubernetes、Helm、 Harbor 环境准备 4台2核8G物理机、虚拟机、云主机 第2集 什么是devops DevOps 是 Development（开发）和 Operations（运维）的组合，是 ⼀种⽅法论，是⼀组过程、⽅法与系统的统称，⽤于促进应⽤开发、应2 ⽤运维和质量保障（QA）部⻔之间的沟通、 cd /usr/local wget --no-check-certificate https://manongbiji.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/ittailkshow/devops settings.xml wget --no-check-certificate https://manongbiji.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/ittailkshow/devops
1.5K40编辑于 2023-03-19 - 来自专栏只喝牛奶的杀手
DevOps
DevOps（Development和Operations的组合词）是一种重视“软件开发人员（Dev）”和“IT运维技术人员（Ops）”之间沟通合作的文化、运动或惯例。 实现DevOps需要什么？ 硬性要求：工具上的准备 上文提到了工具链的打通，那么工具自然就需要做好准备。 cassandra、mongoDB、redis等NoSQL数据库 项目管理（PM）：Jira、Asana、Taiga、Trello、Basecamp、Pivotal Tracker 软性需求：文化和人 DevOps
1.7K61发布于 2019-09-02 - 来自专栏顾宇的研习笔记
通过 DevOps 故事落地 DevOps 实践
但这些事情又提升了团队之间的 DevOps 能力，于是，我把这一类的工作固化为 DevOps 故事用来落地 DevOps 实践，而且 DevOps 故事同样遵循并体现 CLAMS 原则的。 DevOps 故事由 DevOps Epic （DevOps 史诗）和 DevOps Story （DevOps 故事）组成。 编写 DevOps 故事 DevOps 故事的原则要比 DevOps 史诗更加具体，并分成两种不同的故事。 用 DevOps 故事塑造 DevOps 文化 通过以上例子你可以感觉到，DevOps 故事实际上就是一个 DevOps 实践的落地说明。它采用 史诗故事确立了 DevOps 的文化和原则。 此外，DevOps 史诗故事是对 DevOps 落地的简要描述，而 DevOps 故事是对 DevOps 落地的详细描述，在 DevOps 史诗故事中，可以讨论的余地并不多，它代表了某一种最佳实践，而这样一种最佳实践是有上下文的
1.1K20发布于 2018-08-17 - 来自专栏Lansonli技术博客
【云原生 | Devops篇】深入Devops
深入Devops 一、DevOps是什么 Development和Operations的组合词 DevOps: Development 和 Operations 的组合 DevOps DevOps 希望做到的是软件产品交付过程中 IT 工具链的打通，使得各个团队减少时间损 耗，更加高效地协同工作。专家们总结出了下面这个 DevOps 能力图，良好的闭环可以大大 增加整体的产出。
1.5K52编辑于 2022-05-20 - 来自专栏顾宇的研习笔记
DevOps模式: 定义你的DevOps
遗憾的是，很少有人真的关心 “DevOps 是什么”，当然其实也不重要。比 DevOps 是什么来说，更重要的是 “DevOps 能做什么”。 模式：定义你的 DevOps (Define Your DevOps) 模式名称：定义你的 DevOps (Define Your DevOps) 模式别名：定制化 DevOps 定义 (Customize DevOps 的定义包括 DevOps 的组织改进范围，DevOps 的度量，DevOps 的实践。在采用 DevOps 实践的过程中，要先取得 DevOps 共识并基于共识采取 DevOps 度量。 要定期重新定义当前阶段的DevOps 目标，否则会导致"DevOps教条主义" 反模式和" DevOps 复制者"反模式。 DevOps 的定义要在实施 DevOps 的组织内达成共识。 相关模式：DevOps 共识，DevOps 范围，建立 DevOps 度量，短期 DevOps 提升 相关反模式： DevOps 教条主义，DevOps 复制者，片面的 DevOps 相关引用： https
77640发布于 2019-05-29 - 来自专栏Opensource翻译专栏
在layer中定义DevOps［DevOps］
要了解DevOps的含义，需要对其进行分解。 DevOps是什么？我认为这是每个DevOps初学者都会问的问题。 如果问10个人这个问题，很可能会得到10个不同的答案。 这肯定说明了DevOps的普遍性，开放性，但也说明缺乏明确的定义或实现。这并不一定是一件坏事，但是对于DevOps的职业者和职业女性来说，这可能会很困难。 DevOps不是一种文化，一套工具，流程和程序，也不是有关运营和开发的学术理论。通过尝试用这些术语定义DevOps，我相信会错过DevOps的大图，因为实际上，DevOps就是所有这些，甚至更多。 在DevOps中，这是文化定义所起的关键作用，但还需要更多。如果对“为什么”的回答是，我们实施了DevOps来更快地向客户交付软件，那么就无法建立情感联系。 什么是DevOps？ 答案是，这取决于。 这取决于角色，要应用的抽象级别，最重要的是，要为其定义DevOps的公司，组织或团队是什么。
1.5K11发布于 2019-12-28 - 来自专栏DevOps
【DevOps系列】DevOps工具链选型指南
01选择DevOps工具链的注意事项在决定适宜的DevOps工具链时，首先必须了解基本的DevOps最佳实践以及工具如何为这些实践提供帮助。 当组织采用DevOps时，他们通常会面临两种选择：一体式DevOps工具链或开放式的DevOps工具链。选择正确的配置至关重要，因为它决定了团队的DevOps流程。 02一体式DevOps工具链一体式DevOps工具链，作为一种全面集成的解决方案，为那些刚开始探索DevOps实践的公司或团队，以及那些希望迅速启动项目的团队，提供了极大的便利。 相较于定制DevOps工具链，此类一体式工具链具有显著的优势。首先：一体式DevOps工具链解决了多个工具间的孤立和烟囱问题。 国内的部分一体式DevOps工具链如下：03开放式DevOps工具链另一种方法是采用开放式DevOps工具链，它允许团队根据自己的需求和偏好来选择和整合不同的工具。
64410编辑于 2024-12-12 - 来自专栏DevOps持续集成
DevOps实践-VMware的DevOps转型之旅
简要了解开始DevOps转型时遇到的障碍以及我们如何解决它们。 如今，大多数公司都在进行DevOps转型，以采用更快的发布，提供更好的质量，提高团队的灵活性，敏捷性并获得更快的反馈。 此过程帮助团队了解了DevOps采用的价值。此外，我们很幸运获得管理团队的支持。没有他们的支持和配合，我们的DevOps变革将是不可能的。 功能交付 我们经历的另一项是功能交付。 团队结构 当我们开始DevOps转型之旅时，QE团队独立于开发人员运作。质量工程师负责测试产品。但是，这种安排在DevOps结构中不太适合。 管理层意识到了这个问题，改变了团队结构。 我们创建了DevOps风格的团队。DevOps团队是功能齐全的团队，能够构建，测试，具有基础架构和管理服务技能。 自动化 DevOps涉及整个SDLC生命周期中的早期反馈，而自动化在提供早期和一致的反馈中扮演着非常重要的角色。没有自动化，就无法实现DevOps的发展。
61410发布于 2020-09-14 - 来自专栏Opensource翻译专栏
面向内向的人的DevOps［DevOps］
我们请Opensource.com DevOps团队谈论他们作为DevOps内向的人的经验，并向DevOps外向的人提供一些建议。 以下是他们的答案。 我们要求DevOps团队的成员谈论他们内向的经历，并给外向的人一些建议。不过，在谈到他们的回答之前，我们先定义一下术语。 性格内向是什么意思？ DevOps领导者可以使用哪些技术来确保内向的人感觉像是团队的一部分，并提高他们分享想法的意愿？ “每个人都有些不同，因此要保持观察是很重要的。 -阿卜舍克·塔玛卡 最后的思考 我们对内向的人DevOps爱好者的交谈中最大的收获之一是公平性：按需对待他人，并让他人这样对待自己。
82781发布于 2019-12-09 - 来自专栏Opensource翻译专栏
在DevOps时代雇用技术作家［DevOps］
随着组织逐渐成熟的DevOps实践，是时候让技术写手成为团队中更大的一部分了。企业通常会将技术作者的角色排除在DevOps讨论之外。 这两种情况都导致技术作者被排除在DevOps讨论之外。 随着组织逐渐完善的DevOps实践，是时候重新审视技术作者的角色了。 重新设置文档处理过程 技术文档必须采用更加工具链速度驱动的方法来跟上DevOps。在一个高速度的DevOps世界中，曾经有过一些关于文档发布的反思。 确保记录发布工具和工作流，就像对DevOps工具链所做的那样。 DevOps技术作家的时间到了 DevOps为组织带来的文化和技术转变意味着需要更多经验丰富的技术作家。 正如将开发人员和系统管理员带入了DevOps时代，技术作者也应该这样做。 组织如何调整DevOps的技术写手角色?请在评论中分享。
753131发布于 2019-12-03 - 来自专栏云云众生s
利用AI掌握DevOps：构建新的CICD流水线
在AI辅助编程飞速发展的时代，健全的DevOps实践显得尤为重要。本博客将演示如何在构建和增强CI/CD流水线中高效利用AI，并强调虽然AI带来重大进步，但人的专业知识仍不可替代。 译自 MASTERING DEVOPS WITH AI: BUILDING NEXT-LEVEL CI/CD PIPELINES。作者 Alex Jantunen 。 AI将极大加速DevOps领域新技术和流程的采用。 通过AI实现DevOps基线的实践 以上就是我的演示，展示了如何在AI的帮助下在实践中实现DevOps基线。 在AI的帮助下，上手DevOps主题变得更容易。互联网上有大量优质资料，这些资料似乎很好地集成到了语言模型中。但是，需要理解的是，这类设计讨论与最先进的语言模型进行更有效。 希望这篇博客能激发你从一开始就实施 DevOps 和/或改进当前状况的动力。 如果你喜欢这篇博客，也许你会喜欢我们关于 DevOps 工具链中 AI 的播客剧集。
2K10编辑于 2024-03-28
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