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由人工智能驅動的DevOps如何實現業務轉型?

責任編輯:cres 作者:Smith Johnes |來源:企業網D1Net  2021-08-30 13:13:02 原創文章 企業網D1Net

采用人工智能技術可以提供一種新的DevOps,它可以識別系統在全面安全性基礎上具有智能設計的需求。
 
人工智能的應用正在深刻改變人們對DevOps的理解。最重要的是,它提供了一種最新形式的DevOps,是一種更加安全的智能設計應用程序(DevSecOps)。
 
大多數開發和運營人員都明白,DevOps是他們必須采用的一個重要原則,以確保生產率、效率和服務交付的一致性水平。在當今不確定性的情況下,所有這些因素都至關重要。
 
基于人工智能的DevOps使企業能夠迅速為其用戶提供新的價值,如果沒有DevOps,就不可能跟上市場競爭的步伐,也不可能迅速響應行業事件和用戶的要求。
 
以下將概述如何使用DevOps的人工智能業務思想幫助更好地監控、提醒和解決生產線中的問題,從而推動戰略業務收益。
 
將人工智能應用于DevOps
 
人工智能通過多種方式改變DevOps環境,例如:
 
(1)提高數據的可訪問性
 
人工智能為那些通常很難找到可以公開訪問數據的團隊拓寬了數據訪問的范圍。人工智能提高了企業團隊獲取大量在線數據的能力,這些數據超出了大數據聚合的范圍。它幫助團隊從企業可公開訪問的數據庫中掃描良好的數據,以便進行準確和重復的分析。
 
(2)提供自治系統
 
在使用自治系統之前,軟件工程師通常會構建應用程序或為產品增加功能,并等待IT運營商調度和使用,隨著自治的DevOps系統的引入,情況已不再如此。DevOps團隊可以構建基礎設施,使軟件工程師可以部署更新,而不必等待DevOps資源可用。
 
(3)自動化應用程序開發流程
 
人工智能能夠自動執行許多業務流程的能力可以實現數據分析,并對DevOps環境產生巨大影響。支持應用程序開發的人工智能 DevOps現在是許多企業的選擇。基于人工智能的DevOps使團隊能夠快速識別解決方案,而不必花費大量時間在海量數據的處理上。
 
(4)智能異常檢測
 
由人工智能和機器學習支持的系統具有很高的準確性,可以提高系統安全性,從而提供卓越的性能。有了集中式日志記錄DevOps架構,用戶可以記錄并排除網絡上的任何可疑活動。這些做法有助于減輕網絡攻擊者帶來的影響和威脅,并幫助企業精確地執行其數字化轉型計劃。
 
(5)促進團隊獨立工作
 
由人工智能和機器學習支持的DevOps使每個團隊都能獨立運作,而又彼此之間沒有太多依賴。例如企業的開發團隊和運營這兩個團隊通常需要彼此合作以完成其任務,但是借助智能DevOps解決方案,這兩個團隊可以獨立工作,而不必等待對方的支持。
 
(6)提供更好的客戶體驗
 
人工智能業務構想往往會直接影響企業的生產力。借助這些技術,企業可以更快地進行開發并推出產品和提供更高水平的服務。
 
基于人工智能的DevOps的當前應用
 
基于人工智能的DevOps解決方案現在已被企業用于一系列解決方案,例如用于應用程序開發(貸款應用程序和移動應用程序)、客戶參與、潛在客戶生成、收入預測、推薦系統和風險評分等的DevOps。并在分布式計算系統上分配足夠的計算資源,以優化模型訓練結果,從而產生最短的周轉期。為了滿足合規性,需要更加強調處理數據偏差和改進模型分析能力。
 
DevOps團隊使用持續集成(CI)/ 持續交付(CD)、容器化軟件和微服務符合這些標準,從而允許創新。如果正確采用這些程序,則有助于檢測和預防安全威脅、數據泄漏和系統中斷。這些措施和安全性對于涉及敏感基礎設施領域(例如核能發電、水處理以及石油和天然氣)的企業尤為重要。由于它們使用的工業控制系統具有物聯網傳感器和保護機制,因此特別容易受到網絡攻擊。
 
使企業能夠采用人工智能驅動的DevOps
 
一些企業仍處于適應數字化轉型的初期階段。這可能是因為他們缺乏必須的知識或基礎設施,無法繼續使用傳統系統,并且在存儲設備中擁有大量的歷史數據。人工智能可以幫助從這些數據中獲取見解,并幫助創建能夠增強客戶體驗的應用程序。因此,明智的做法是讓這些企業認識到這些好處,并提高現有DevOps和數據科學人員的技能。
 
企業的數據科學團隊可能需要不斷更新實施DevOps策略,例如產品版本控制、模型沿襲監控、模型培訓和測試框架等。通過定義特定于用戶的應用程序使用的趨勢,并相應地定制功能,這些活動可以逐步加強產品交付和個性化。此外,DevOps工程師應該與數據科學家和人工智能/機器學習工程師密切合作,以提高響應時間,并監視和控制模型創建和生產的各個方面。
 
結論
 
DevOps在數字化轉型方面的任務是幫助企業了解在數字化轉型可能提高其成功率的趨勢和過程,從而提高其競爭地位。
 
從傳統的指揮與控制組織過渡到數字化組織,在這樣的企業中,授權、個性和一致性相匹配,并鼓勵每個人參與,這需要進行重大的行為改革。DevOps方法論解釋了為什么最大化從概念到意義實現的流程不僅僅是構建管道,而且還從文化的角度提供了可以工作的結構和模型。
 
由人工智能驅動的DevOps將有助于使IT基礎設施更易測試、更具彈性、更可測量、更動態和更加隨需應變。這有助于企業實施數字化轉型,因為它允許對支持IT技術進行更安全、更快的改進,進而允許對軟件應用程序和服務進行更安全、更快速的更改。
 
版權聲明:本文為企業網D1Net編譯,轉載需注明出處為:企業網D1Net,如果不注明出處,企業網D1Net將保留追究其法律責任的權利。

關鍵字:人工智能

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責任編輯:cres 作者:Smith Johnes |來源:企業網D1Net  2021-08-30 13:13:02 原創文章 企業網D1Net

采用人工智能技術可以提供一種新的DevOps,它可以識別系統在全面安全性基礎上具有智能設計的需求。
 
人工智能的應用正在深刻改變人們對DevOps的理解。最重要的是,它提供了一種最新形式的DevOps,是一種更加安全的智能設計應用程序(DevSecOps)。
 
大多數開發和運營人員都明白,DevOps是他們必須采用的一個重要原則,以確保生產率、效率和服務交付的一致性水平。在當今不確定性的情況下,所有這些因素都至關重要。
 
基于人工智能的DevOps使企業能夠迅速為其用戶提供新的價值,如果沒有DevOps,就不可能跟上市場競爭的步伐,也不可能迅速響應行業事件和用戶的要求。
 
以下將概述如何使用DevOps的人工智能業務思想幫助更好地監控、提醒和解決生產線中的問題,從而推動戰略業務收益。
 
將人工智能應用于DevOps
 
人工智能通過多種方式改變DevOps環境,例如:
 
(1)提高數據的可訪問性
 
人工智能為那些通常很難找到可以公開訪問數據的團隊拓寬了數據訪問的范圍。人工智能提高了企業團隊獲取大量在線數據的能力,這些數據超出了大數據聚合的范圍。它幫助團隊從企業可公開訪問的數據庫中掃描良好的數據,以便進行準確和重復的分析。
 
(2)提供自治系統
 
在使用自治系統之前,軟件工程師通常會構建應用程序或為產品增加功能,并等待IT運營商調度和使用,隨著自治的DevOps系統的引入,情況已不再如此。DevOps團隊可以構建基礎設施,使軟件工程師可以部署更新,而不必等待DevOps資源可用。
 
(3)自動化應用程序開發流程
 
人工智能能夠自動執行許多業務流程的能力可以實現數據分析,并對DevOps環境產生巨大影響。支持應用程序開發的人工智能 DevOps現在是許多企業的選擇。基于人工智能的DevOps使團隊能夠快速識別解決方案,而不必花費大量時間在海量數據的處理上。
 
(4)智能異常檢測
 
由人工智能和機器學習支持的系統具有很高的準確性,可以提高系統安全性,從而提供卓越的性能。有了集中式日志記錄DevOps架構,用戶可以記錄并排除網絡上的任何可疑活動。這些做法有助于減輕網絡攻擊者帶來的影響和威脅,并幫助企業精確地執行其數字化轉型計劃。
 
(5)促進團隊獨立工作
 
由人工智能和機器學習支持的DevOps使每個團隊都能獨立運作,而又彼此之間沒有太多依賴。例如企業的開發團隊和運營這兩個團隊通常需要彼此合作以完成其任務,但是借助智能DevOps解決方案,這兩個團隊可以獨立工作,而不必等待對方的支持。
 
(6)提供更好的客戶體驗
 
人工智能業務構想往往會直接影響企業的生產力。借助這些技術,企業可以更快地進行開發并推出產品和提供更高水平的服務。
 
基于人工智能的DevOps的當前應用
 
基于人工智能的DevOps解決方案現在已被企業用于一系列解決方案,例如用于應用程序開發(貸款應用程序和移動應用程序)、客戶參與、潛在客戶生成、收入預測、推薦系統和風險評分等的DevOps。并在分布式計算系統上分配足夠的計算資源,以優化模型訓練結果,從而產生最短的周轉期。為了滿足合規性,需要更加強調處理數據偏差和改進模型分析能力。
 
DevOps團隊使用持續集成(CI)/ 持續交付(CD)、容器化軟件和微服務符合這些標準,從而允許創新。如果正確采用這些程序,則有助于檢測和預防安全威脅、數據泄漏和系統中斷。這些措施和安全性對于涉及敏感基礎設施領域(例如核能發電、水處理以及石油和天然氣)的企業尤為重要。由于它們使用的工業控制系統具有物聯網傳感器和保護機制,因此特別容易受到網絡攻擊。
 
使企業能夠采用人工智能驅動的DevOps
 
一些企業仍處于適應數字化轉型的初期階段。這可能是因為他們缺乏必須的知識或基礎設施,無法繼續使用傳統系統,并且在存儲設備中擁有大量的歷史數據。人工智能可以幫助從這些數據中獲取見解,并幫助創建能夠增強客戶體驗的應用程序。因此,明智的做法是讓這些企業認識到這些好處,并提高現有DevOps和數據科學人員的技能。
 
企業的數據科學團隊可能需要不斷更新實施DevOps策略,例如產品版本控制、模型沿襲監控、模型培訓和測試框架等。通過定義特定于用戶的應用程序使用的趨勢,并相應地定制功能,這些活動可以逐步加強產品交付和個性化。此外,DevOps工程師應該與數據科學家和人工智能/機器學習工程師密切合作,以提高響應時間,并監視和控制模型創建和生產的各個方面。
 
結論
 
DevOps在數字化轉型方面的任務是幫助企業了解在數字化轉型可能提高其成功率的趨勢和過程,從而提高其競爭地位。
 
從傳統的指揮與控制組織過渡到數字化組織,在這樣的企業中,授權、個性和一致性相匹配,并鼓勵每個人參與,這需要進行重大的行為改革。DevOps方法論解釋了為什么最大化從概念到意義實現的流程不僅僅是構建管道,而且還從文化的角度提供了可以工作的結構和模型。
 
由人工智能驅動的DevOps將有助于使IT基礎設施更易測試、更具彈性、更可測量、更動態和更加隨需應變。這有助于企業實施數字化轉型,因為它允許對支持IT技術進行更安全、更快的改進,進而允許對軟件應用程序和服務進行更安全、更快速的更改。
 
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