持续集成和交付 （CI/CD ）：CI/CD 自动化代码构建、测试和部署。基础设施即代码（IaC）：通过脚本和模板提供和管理环境。自动测试：以最少的人工验证代码质量、性能和安全性。监控和 可观察性 ：利用自动化来检测问题、触发警报并更快地进行补救。安全自动化 （DevSecOps ）：在整个开发过程中集成自动扫描和合规性检查。

Q: 人工智能如何增强 DevOps 自动化？

人工智能（AI） 使系统不仅能执行任务，还能随着时间的推移不断学习、适应和优化，从而将 DevOps 自动化提升到一个新的水平。人工智能驱动的自动化不是简单地将重复性步骤自动化，而是能够识别模式、预测问题，并在整个软件交付生命周期内做出更明智的决策。进入代理式人工智能 代理式人工智能 更进一步，它引入了能够主动行动而不仅仅是被动反应的自主代理。这些人工智能代理可以监控系统，根据上下文做出决策，甚至触发工作流程，而无需等待人工输入。在 DevOps 中，这意味着自愈系统：人工智能代理可以检测事件、诊断根本原因，并自动应用修复程序来恢复服务。自主优化：代理可持续微调 CI/CD 管道、基础设施和配置，以提高性能和效率。自适应协作：人工智能代理可以在开发、运营和安全工具之间进行协调，成为始终在线的队友，使工作流程保持一致。持续学习：每一次部署、事故和测试都会反馈到代理的知识库中，使其在每一次循环中都更加智能和有效。通过将自动化与自主决策的人工智能代理相结合，企业可以创建弹性的 DevOps 生态系统，以前所未有的速度智能扩展、减少停机时间并推动创新。

Q: 人工智能改进 DevOps 自动化的主要方式是什么？

智能监控和异常检测：人工智能大规模分析日志、指标和事件，以便及早发现异常行为--往往在其影响最终用户之前。性能和容量预测分析：人工智能可预测资源需求和瓶颈，帮助企业高效扩展基础设施。自动化根源分析：人工智能通过关联各系统的信号，准确定位问题的真正根源，从而加快故障排除速度。更智能的测试和质量保证：机器学习生成测试用例，优先处理最关键的测试用例，并根据应用程序的发展调整测试。人工智能驱动的安全（AIOps + DevSecOps）：人工智能模型可检测新出现的威胁，自动进行漏洞扫描，并实时调整防御措施。

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概述

DevOps 自动化是一种通过减少人工操作和引入智能、可重复流程来简化和加速软件开发生命周期的实践。它将开发和运营团队汇聚在一起，打破了各自为政的局面，实现了更快、更可靠的应用程序和服务交付。

通过自动化任务（如代码集成、测试、部署、监控和安全），组织可以提高效率，减少人为错误，并大规模交付更高质量的软件。

DevOps 自动化不再是为了加快管道速度，而是为了让软件交付变得智能、自适应和企业就绪。

DevOps 自动化

DevOps 自动化为何重要？

更快交付：利用自动化构建、测试和部署管道加快发布周期。
一致性和可靠性：减少人工错误，确保跨环境的可重复流程。
加强协作：让开发人员、IT 和安全团队通过共享工作流协同工作。
增强的可扩展性：轻松适应不断增长的工作负载和复杂的混合云环境。
提高安全性：直接在交付管道中嵌入自动检查和合规控制。

DevOps 自动化有哪些好处？

采用 DevOps 自动化工具的组织可以：

灵活性：快速响应市场需求和客户需求。
恢复能力：最大限度地减少停机时间，并在出现问题时更快地恢复。
生产力：将团队从重复性工作中解放出来，让他们专注于创新。
商业价值：提供更好的数字体验，提高收入和忠诚度。

DevOps 自动化的关键领域是什么？

持续集成和交付（CI/CD）：CI/CD 自动化代码构建、测试和部署。
基础设施即代码（IaC）：通过脚本和模板提供和管理环境。
自动测试：以最少的人工验证代码质量、性能和安全性。
监控和可观察性：利用自动化来检测问题、触发警报并更快地进行补救。
安全自动化（DevSecOps）：在整个开发过程中集成自动扫描和合规性检查。

人工智能如何增强 DevOps 自动化？

人工智能（AI）使系统不仅能执行任务，还能随着时间的推移不断学习、适应和优化，从而将 DevOps 自动化提升到一个新的水平。人工智能驱动的自动化不是简单地将重复性步骤自动化，而是能够识别模式、预测问题，并在整个软件交付生命周期内做出更明智的决策。

进入人工智能代理

代理式人工智能则更进一步，引入了能够主动行动而不仅仅是被动反应的自主代理。这些人工智能代理可以监控系统，根据上下文做出决策，甚至触发工作流程，而无需等待人工输入。在 DevOps 中，这意味着

自愈系统：人工智能代理可以检测事故、诊断根本原因，并自动应用修复程序来恢复服务。
自主优化：代理可持续微调 CI/CD 管道、基础设施和配置，以提高性能和效率。
自适应协作：人工智能代理可以在开发、运营和安全工具之间进行协调，成为始终在线的队友，使工作流程保持一致。
持续学习：每一次部署、事故和测试都会反馈到代理的知识库中，使其在每一次循环中都更加智能和有效。

通过将自动化与自主决策的人工智能代理相结合，企业可以创建弹性的DevOps 生态系统，以前所未有的速度智能扩展、减少停机时间并推动创新。

人工智能改进 DevOps 自动化的主要方式是什么？

智能监控和异常检测：人工智能大规模分析日志、指标和事件，以便及早发现异常行为--往往在其影响最终用户之前。
性能和容量预测分析：人工智能可预测资源需求和瓶颈，帮助企业高效扩展基础设施。
自动化根源分析：人工智能通过关联各系统的信号，准确定位问题的真正根源，从而加快故障排除速度。
更智能的测试和质量保证：机器学习生成测试用例，优先处理最关键的测试用例，并根据应用程序的发展调整测试。
人工智能驱动的安全（AIOps + DevSecOps）：人工智能模型可检测新出现的威胁，自动进行漏洞扫描，并实时调整防御措施。

DevOps 的未来：人工智能+自动化

人工智能和 DevOps 自动化可共同实现持续改进循环：每个发布、测试和事件都会成为训练数据，使下一个循环更快、更智能。通过将智能洞察力与自动化工作流程相结合，企业可以将敏捷性、可靠性和创新性提高到新的水平。

OpenText 如何支持 DevOps 自动化

OpenText 提供集成的OpenText™ DevOps Cloud解决方案和OpenText™ Core Software Delivery Platform，帮助企业放心地加速软件交付。从OpenText™ DevOps Aviator和智能流程自动化到安全的 CI/CD 管道，OpenText 可帮助团队实现这些功能：

使战略与执行保持一致
在混合环境中优化资源
通过内置管理和合规性安全扩展
通过实时洞察不断改进

借助 OpenText DevOps Cloud 解决方案，企业可以超越手动工作流程，实现更快、更智能、更安全的软件交付。

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