DevOps hat die Geschäftswelt revolutioniert und den Prozess, neue Software zu einem bestehenden Produkt oder Dienst hinzuzufügen, schneller und effizienter gemacht als je zuvor. Durch die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in DevOps könnten Unternehmen diese Geschwindigkeit und Effizienz noch weiter steigern.
Diese leistungsstarke Kombination kann einen Großteil der aufwendigen Arbeit in DevOps automatisieren. Dadurch können Entwickler- und Betriebsteams ihre Zeit auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren und weniger kritische Arbeiten stattdessen Computern und Robotern überlassen.
Die Entwicklung von DevOps
Angesichts automatisierter Tests, kontinuierlicher Integration und Infrastructure as Code ist leicht zu verstehen, warum DevOps in den vergangenen Jahren so beliebt geworden ist. Einer der nächsten großen Schritte für DevOps wird darin bestehen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in jeden Teil des DevOps-Prozesses zu integrieren.
In den vergangenen Jahren hat sich die Art und Weise, wie Unternehmen DevOps-Methoden einführen, grundlegend verändert. Man kann mit Sicherheit sagen, dass heute jedes Unternehmen einige Elemente von DevOps übernommen hat – ob es sich dessen bewusst ist oder nicht. Laut einer aktuellen Studie der Enterprise Management Associates (EMA) haben 80 % der Unternehmen die Automatisierung von Anwendungs-Workflows in ihre DevOps-Prozesse integriert.
Mit vorhandenen Automatisierungs- und Self-Service-Funktionen bewegen sich Unternehmen rasch hin zu einer Kultur der agilen Entwicklung und Bereitstellung. Wenn Entwickler die vollständige Kontrolle über die Bereitstellung ihres Codes haben, können sie neue Updates problemlos nutzen, sobald diese verfügbar sind.
Diese Agilität steigert ihre Produktivität erheblich und verkürzt zugleich die Markteinführungszeit drastisch. Um diese neuen Entwicklungsmethoden zu ergänzen, setzen Unternehmen inzwischen verschiedene KI- und ML-Technologien ein, die dazu beitragen, die Gesamteffizienz in allen Bereichen ihres Betriebs zu verbessern.
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Die Rolle von KI und ML in DevOps
ML und KI übernehmen in Unternehmen zahlreiche Aufgaben, die typischerweise in drei Kategorien fallen:
- Kundenorientierte Rollen konzentrieren sich darauf, durch ein besser optimiertes System eine bessere Endbenutzererfahrung zu bieten.
- Betriebliche Effizienz zielt darauf ab, Prozesse und Aufgaben teamübergreifend effizienter zu gestalten. So wird weniger Zeit für Routineaufgaben aufgewendet und Entwickler werden freigestellt, um neue Funktionen und Funktionalitäten zu entwickeln.
- Compliance konzentriert sich auf die Analyse großer strukturierter oder unstrukturierter Datensätze, um festzustellen, ob diese Branchenstandards entsprechen.
Im Allgemeinen haben sich Unternehmen vor allem darauf konzentriert, KI und ML in jeder dieser Rollen einzusetzen, um die betriebliche Effizienz zu steigern. Wahrscheinlich wird sich der Schwerpunkt jedoch dahin verlagern, diese Technologien sowohl zur Wertsteigerung (dem Hinzufügen von Funktionen) als auch zur Beseitigung nicht wertschöpfender Aufgaben zu nutzen. Dies lässt sich entweder durch Algorithmen des überwachten Lernens erreichen, die historische Daten verwenden, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, oder durch unüberwachtes Lernen, das historische Daten nutzt, um Trends in nicht gekennzeichneten Variablen zu erkennen.
Vorteile der DevOps-Automatisierung mit KI und ML
Die Automatisierung von DevOps mit KI und ML bietet zahlreiche Vorteile. Bedenken Sie, dass ein vollständig automatisierter DevOps-Workflow Kosten senken, Umsätze steigern und die Produktqualität sowie die Kundenzufriedenheit verbessern kann. Zu den Vorteilen der DevOps-Automatisierung mit KI und ML gehören:
- Verbesserte Transparenz über alle DevOps- und IT-Prozesse
- Höhere Geschwindigkeit beim Testen, Veröffentlichen und Bereitstellen
- Geringeres Risiko, dass sich menschliche Fehler bis in die Produktion ausbreiten
- Möglichkeit, ein Datenwachstum jenseits der menschlichen Kapazität zu bewältigen
- Weniger manueller Aufwand bei Routineaufgaben
- Kann die gesamte Servicebereitstellung automatisieren
- Auf Grundlage von Daten kann ML helfen, Fehler vorherzusagen, während KI Muster erkennt und Ausfallindikatoren prognostiziert
Bei DevOps geht es darum, Entwicklung, Qualitätssicherung (QA), Tests, Bereitstellung und Überwachung eines Produkts zu integrieren, um die Zeit bis zur Veröffentlichung zu verkürzen. Das Ziel der DevOps-Automatisierung mithilfe von KI- und ML-Algorithmen besteht darin, einen konsistenten Bereitstellungsprozess zu schaffen und dadurch die Veröffentlichung für Benutzer von Wochen oder Monaten auf Minuten oder Stunden zu beschleunigen – ohne Qualitätseinbußen oder Codefehler.
Herausforderungen bei der DevOps-Automatisierung mit KI und ML
Das Potenzial von KI und ML zur Automatisierung von DevOps-Prozessen ist bekannt. Einige Herausforderungen hindern Unternehmen jedoch daran, ihre DevOps-Workflows mit KI- und ML-Technologien erfolgreich zu automatisieren.
Eine große Herausforderung besteht in der Entwicklung von Deep-Learning-Algorithmen für automatisierte DevOps-Prozesse. Wenn Ihr automatisierter Workflow komplexere Algorithmen als einfache binäre Entscheidungen umfasst, kann es schwierig sein, Fehler zu beheben, wenn zu irgendeinem Zeitpunkt während der Ausführung auch nur eine Variable in Ihrem Eingabedatensatz falsch ist oder fehlt.
Fortschritte beim maschinellen Lernen ermöglichen zwar intelligentere Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen oder Anleitung bei jedem Schritt des Prozesses, doch einige Algorithmen sind für optimale Ergebnisse stark auf historische Daten angewiesen. Ist das System unzureichend trainiert, kann es falsche Ergebnisse liefern.
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Wie ML und KI in der DevOps-Kultur eingesetzt werden
KI und ML sind im Wesentlichen menschliche Intelligenz, die von einer Maschine demonstriert wird. Bei ML werden diese Prozesse typischerweise durch Algorithmen ermöglicht, die aus Daten lernen können.
Die Theorie hinter diesen Technologien besagt, dass mehr Daten zu einem besser geschulten System führen, was wiederum ein besseres Verständnis der Wechselwirkungen zwischen Softwaresystemen in Entwicklungs- und Produktionsumgebungen ermöglicht. Genauer gesagt können sie große Mengen an Protokollen verarbeiten und automatisch Zusammenhänge erkennen, die Menschen allein nicht feststellen können.
KI und ML bringen Teams mehrere Vorteile, insbesondere:
Adaptive Systeme
Wenn Maschinen Zugriff auf große Datenmengen und Informationen über verschiedene Systeme erhalten, können sie sich im Laufe der Zeit verbessern, ohne dass ihnen mitgeteilt werden muss, was geändert oder behoben werden soll. Beispielsweise bemerken Sie möglicherweise nicht, dass Ihre Website zu bestimmten Tageszeiten deutlich weniger Besucher hat, weil Ihnen bestimmte Trends nie aufgefallen sind. Eine KI hätte jedoch keinerlei Probleme, diese Muster nach einiger Zeit zu erkennen.
Kein menschliches Eingreifen
Maschinen brauchen keine Pausen. Sie können rund um die Uhr mit maximalem Einsatz arbeiten, um jedes Detail eines Programms oder Dienstes bis zur Fertigstellung zu optimieren. So können Unternehmen mehr Geschäftsvolumen als je zuvor bewältigen und zugleich die mit dem dauerhaften Betrieb eines vollständigen Teams verbundenen Gemeinkosten senken.
Leistungsfähigere Testverfahren
Adaptive KI und ML erzeugen Warnmeldungen auf Grundlage anderer Ereignisse, die an anderer Stelle in Ihrer Codebasis auftreten. Dadurch gibt es weniger Fälle, in denen etwas übersehen wird. Alles wird konsistenter abgedeckt, da jeder Aspekt Ihres Produkts genau überwacht wird.
Im Kern geht es bei DevOps um die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Betriebsingenieuren, damit sie Funktionen nahtlos gemeinsam statt getrennt aktualisieren können. Entwickler schreiben neue Funktionen mithilfe von API-Aufrufen, die diese Updates auslösen. Anschließend überwachen die Betreiber die Leistung und beheben Probleme schnell, sodass Änderungen innerhalb kurzer Zeit live gehen können.
KI und ML effektiv in DevOps-Teams einsetzen
Während diese Technologien weiter ausgereift sind, werden sie von Unternehmen aus allen Branchen auf neue Weise eingesetzt. Eine solche Anwendung findet sich im Betriebsmanagement. KI und ML verändern die Anwendung von DevOps. Immer mehr Unternehmen nutzen diese Tools, um Datenverarbeitung, Datenbankleistung, Protokolldateianalyse und mehr zu automatisieren, denn KI kann Probleme lösen, deren Bewältigung Menschen hinsichtlich Umfang, Zeitrahmen oder Genauigkeit nicht zuverlässig leisten können.
KI und ML rücken die IT ebenfalls schneller in den Fokus. Von Servern über den Rechenzentrumsbetrieb bis hin zur Anwendungsleistung können Sie KI einsetzen, um Anomalien zu erkennen, die Menschen andernfalls übersehen würden. Mithilfe von ML können Sie außerdem Engpässe vorhersehen, bevor sie auftreten – und sie anschließend vermeiden.
Da Public-Cloud-Computing in Unternehmen zunehmend an Bedeutung gewinnt, betrachten Organisationen Automatisierung immer häufiger als Möglichkeit, ihren IT-Betrieb zu verbessern. Um ihr Innovationstempo zu erhöhen, nutzen sie KI und ML, um DevOps von der Entwicklung bis zur Produktion zu automatisieren. Die grundlegende Idee besteht darin, dass der Übergang zu einer automatisierten Umgebung Fehler reduziert, manuelle Aufgaben für Entwickler beseitigt, die Bereitstellungszeit für neue Funktionen oder Anwendungen verkürzt und die Produktivität steigert.
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