多年来，DevOps 已经脱颖而出，从未停止塑造软件世界。
它改变了软件交付到几乎无限的市场的方式。
DevOps 不仅加快了软件交付的速度，还促进了团队之间新的协作形式。但是，整体的文化、数字化转型使 IT 环境更加模块化、短暂和动态。
所有这些都直接反映在新协作环境日益复杂。
在此关头，AIOps 作为最有效的技术，帮助 DevOps 解决方案团队监控其应用程序和底层基础架构，已变得非常重要。
根据 IDC 的数据，到 2022 年，全球在 AI 系统上的支出将达到 776 亿美元，是 2018 年的三倍多。
什么是 AIOps？
人工智能 （AI） 和操作 （Ops） 的融合。这表明人工智能的应用是控制或管理 IT 操作。
AIOps 通过自动化数据快速分析，帮助 DevOps 团队增强关键流程、任务和决策。
机器学习有助于分析预测或警报的数据，从而做出更好的决策。
与 AIOps 相关的自动化和预测功能对 DevOps 非常有希望，因为 IT 中生成的数据量在不断增加。
AIOps 将在 2020 年如何影响 DevOps
1） 高协作
DevOps 就是协作开发人员和 IT 运营之间的关系，以更快地推动价值。从历史上看，DevOps 团队被赋予了独立运营的自由。即使是团队中的个人也可以独立操作。
然而，在 2020 年，以 DevOps 为中心的组织将在 AIOps 的帮助下实施更严格的方法。
AIOP 有助于全面了解整个应用程序性能和基础结构状态并跨团队了解。它收集所有 DevOps 监控工具的宝贵信息和数据，分析重要警报并检测整个 CI/CD 流程的故障。
这反过来又消除了 DevOps 团队之间的孤岛，改善了跨团队协作，并快速检测和解决应用程序错误。
2） 自动化
自动化是 DevOps 实践的关键原则。DevOps 采用精益方法，旨在减少跨开发、运营以及最后实现消费者细分市场的手动操作。它自动执行所有流程，包括 CI、CD、测试和应用程序性能监视。
到 2020 年，DevOps 团队将见证代码编写许多方面的自动化。它所有关于通过帮助制定有关流程和操作的决策来自动化程序员的任务由于数据集（包括指标、日志和跟踪）极其复杂、动态且易失性，因此对这些数据类型的实时分析将需要 AI 和 ML 方法。
在此关头，AIOPs 技术借助 DevOps 团队来处理这些数据集。
3） 开发功能
DevSecOps 是指通过策略、策略和技术保护整个 DevOps 环境的做法。它旨在保护 DevOps 生命周期的每个部分，包括产品设计、开发、测试、交付、操作、支持、维护等。
DevSecOps 可确保在整个 CI/CD 管道中整合和自动化安全检查。
AIOps 将进一步将治理和网络安全功能嵌入到 DevOps 工作流中。并且，它通过单个镜头来提高 DevOps 团队处理开发、运营和安全问题的能力。
4） 新技能
到 2020 年，DevOps 团队将利用 AIOps 的优势，进而实现许多手动工作过程的自动化。这将增加对新技能和新工作机会的需求。
例如，对 AIOps 的依赖将需要 AIOps 体系结构，这是用于控制 AIOps 平台的元算法的开发人员。
因此，为了满足这一需求，DevOps 团队应扩展和更新其技能，组织应提供适当的培训。
5） 透明 AIOps
随着 AI 越来越受数据驱动、智能化和可更改性，决策过程变得难以理解。此外，AIOps 使用的大多数算法都基于数学和统计理论，对于计算机科学本科生来说，这些理论是复杂的。
因此，许多 IT 运营专业人员认为算法是一个心理”黑匣子”。
但是，在 2020 年，DevOps 团队将见证透明 AI 算法，这些算法有助于有效审核 AIOps 系统。
结论
由于 DevOps 文化在 2020 年的增长前景非常高，DevOps 团队必须了解 AIOps 对其职业、工具和流程的当前和未来影响。他们应该了解 AIOps 如何让 DevOps 能够适应现代发展的规模和速度。
