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股赢点消息,股赢点了解到,关于许多开发人员来说,预测 DevOps 的下一步曾经成为他们最喜欢的一种消遣。股赢点发现,在过去的十年里,我们看到我们的行业疾速变化,在同一时期,程序员的角色也发作了基本性…

股赢点消息,股赢点了解到,关于许多开发人员来说,预测 DevOps 的下一步曾经成为他们最喜欢的一种消遣。股赢点发现,在过去的十年里,我们看到我们的行业疾速变化,在同一时期,程序员的角色也发作了基本性的变化。

事实上,特别是那些(我们应该说)特定年龄的开发者中,“传统”开发者的角色似乎曾经不复存在。与传统的软件开发作命周期(即软件的规划、构建和发布)不同,我们中的许多人如今都在多职责团队中工作,在这些团队中,开发和运维并存,并且越来越难以辨别。

这种形式被称为 DevOps,但只是在最近开端盛行。而且 DevOps 自身只花了几年(或者几个月?)就开端改动和顺应。如今,我们正流浪在首字母缩略词的海洋中(包括最近的 DevSecOps),这些首字母缩略词表示一种略微不同的工作方式,每个首字母缩略词对将来的见地也略有不同。

其中最新的是 AIOps。在这个愿景中,AI 工具正在渐渐取代开发者的角色——就像 DevOps 以前做的那样——并最终将完整取代 DevOps。

评价这一预测能否正确是一件棘手的事情,但在本文中,我们仍将尝试。我们将看看 AI 承诺为开发过程做些什么,评价它能否真的可以从人类开发者手中接收,然后看看 DevOps 在几十年后可能会是什么样子。

自动化的前景

首先,为了了解为什么 AI 工具被 DevOps 团队如此疾速地采用,理解它们承诺可以完成什么是十分有用的。这一承诺根本上能够分为两局部:

一方面,AI 工具的运用“仅仅”是过度慌张的开发人员控制他们所运用的日益复杂的系统的一种方式。

另一发面,AI 工具提供了一系列自动化代码开发和部署技术,从基本上改动了软件的制造方式。

关于前者——让我们的生活更轻松的 AI 工具——我们只需看看过去十年中云根底设备模型的激增,就晓得为什么人工智能是必要的。往常,大多数公司都运用某种方式的混合或云根底设备,假如没有某种方式的人工智能协助,管理这些根底设备简直是不可能的。事实上,混合和多种云根底设备、容器和超大范围应用程序等微效劳架构,发明了一个比以往任何时分都更复杂的企业 IT 环境。

其次是人工智能工具采用的第二个方面——事实上,一些人工智能工具,如 GitHub 的人工智能编码助手或微软的 DeepDev,不只让我们的生活更轻松,还为代码开发和分发开拓了新的可能性。例如,人工智能系统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 阅读行为成为可能,从而降低了它们在运用我们的软件时对特定类型歹意软件的脆弱性。

DevOps、AIOps 和 NoOps

由于 AI 工具的适用性,除了最顽固的 DevOps 团队,它们曾经被一切团队普遍疾速采用。事实上,关于如今运转多个不同云的团队(差不多是一切团队,十分多),人工智能接口简直曾经成为他们开展和扩展他们的 DevOps 程序的必要条件。

这种转变最明显、最详细的结果是开发人员花时间查看的数据和系统。例如,过去运维团队的一个主要角色是构建和维护一个仪表盘,一切工作人员都能够查看这个仪表盘,该仪表盘包含一个软件上的一切恰当数据。

往常,这一中心任务曾经根本过时。随着软件变得越来越复杂,用一个仪表盘包含某一特定软件的一切相关信息的想法开端听起来很荒唐。相反,大多数 DevOps 团队在运用人工智能工具“自动”监控他们正在运用的软件,并且只要在明白呈现问题时才显现数据。

这是我们作为开发人员和运维人员工作方式的严重转变,因而它被赋予了本人的首字母缩略词——AIOps,也就屡见不鲜了。事实上,有些人以至更进一步,宣称这种对人工智能工具的依赖如今意味着我们正在进入 NoOps 时期。但是,关于哪个角色被取消存在分歧——无论 NoOps 是指“没有开发人员”还是“没有运维”。

AI 反动

一切这些关于软件开发哲学背景的考虑听起来可能有点笼统。直到你看到数字,从中能够明显看出,人工智能曾经对软件的发布速度(和质量)产生了宏大的影响。

GitLab 最近对 4000 多名开发人员停止了调查,得出了一些确切的数据。调查发现,一些公司发布新代码的速度比以前快了十倍。很明显,75% 的用户运用人工智能和机器学习来测试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音讯,或者至少关于那些希望快速生成大量代码的人来说是个好音讯。不幸的是,这并不总是与生成优秀代码相同。例如,从讹诈软件攻击趋向能够明显看出,测试不良的代码正疾速成为许多组织的一个显著破绽源,人工智能驱动的测试系统的呈现对减少这一破绽简直没有什么作用。

虽然如此,行进的方向是显而易见的。再过几年,DevOps 团队中的绝大多数似乎都将依赖人工智能工具,软件的发布速度将是以前的数倍。这让我们回到了我们开端的问题——思索到人工智能工具如今做了这么多 DevOps 工作,我们还需求 DevOps 人员吗?

好吧,既是,也不是。缘由如下。

挑 战

在最浅薄的层面上,能够经过一个十分简单的测试来答复这个问题。随着人工智能工具在整个开发部门的应用,开发人员的工作量能否减少了?问一个普通开发者的问题,你会得到一个笑声。答案能否定的。

这是由于,随着 DevOps 团队在其软件的日常管理上破费的时间越来越少,他们过去在这方面破费的时间如今被更具价值的任务占用了——战略规划、元剖析,以及确保他们的开发目的与管理目的分歧。事实上,许多人以为会使 DevOps 过时的人工智能“反动”似乎使团队比以往任何时分都更庞大、更忙碌。这是由于它的反作用是使开发周期大大加快。

这一点得到了业务管理者的充沛了解。在最近对 ZDNet 的采访中,iTech AG 的执行副总裁 Matthew Tiani 指出,DevOps 如今“经过加强的技术工具集(包括源码管理、CI/CD、编排)得到了加强。”

他还补充说,DevOps 的胜利施行应用了“一种兼容的开发办法,例如矫捷和 scrum,以及一种促进和鼓舞开发人员和运维人员之间协作的组织承诺。”

学会共存

实践上,这些要素和趋向意味着 DevOps 团队越来越关注业务目的,而不是技术应战。这当然是一个变化,但这关于我们消费的软件的质量应该不是一个消极的变化。能够说,事实上,人工智能工具使团队可以将人力资源集中在他们最擅长的中央——发明性、整体性和战略性任务中。

这意味着人工智能工具不太可能取代 DevOps,或者至少在短期内不会取代 DevOps。正如我们在采用 DevOps 的之前趋向中看到的那样,开发团队依然需求战略指导,无论他们的技术工具如何先进。而且,虽然人工智能如今在许多范畴都有很强的才能,但它们依然短少以真正发明性的方式响应用户需求的才能。

总而言之,我们可能还需求人力开发人员一段时间。虽然他们的角色可能与十年前完整不同,但这就是在如此开展变化的行业工作的代价(和乐趣)。

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作者: wuhan

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