7 кращих інструментів ШІ для DevOps-інженера
Штучний інтелект стає все більш важливим інструментом для DevOps-інженерів. Цьому сприяє розвиток впровадження хмарних обчислень і зростання потреби фахівців у автоматизації робочих процесів. Використання ШІ допомагає DevOps-командам бути більш ефективними, звільнити ресурси для зосередження на найважливіших задачах та зменшити кількість помилок на проєкті.
У цій статті ми розглянемо 7 інструментів ШІ, які можуть бути корисними для DevOps-інженерів.
Для чого можна використовувати інструменти ШІ в DevOps?
Інструменти ШІ можуть бути корисними для оптимізації та спрощення процесу розробки продукту. Кожен з них має своє призначення, проте зазвичай інструменти використовують алгоритми для:
- аналізу набору даних;
- спрощення генерації коду;
- прогнозування ймовірних вразливостей та пошук варіантів їх виправлення;
- пропонування стратегій відновлення даних після виявлення помилок.
Деякі інструменти з генеративним ШІ можуть допомогти навіть з автоматизацією повторюваних завдань, моніторингом та перевіркою коду.
Якщо ти зацікавився у тому, щоб спробувати ШІ у своїй роботі, ми рекомендуємо обирати інструменти з такими можливостями:
- інтеграція з іншим софтом
Тобі доведеться витрачати менше часу на перемикання між інструментами, якщо ці програми будуть взаємодіяти між собою. Шукай інструменти, які інтегруються з репозиторіями та рішеннями, які ти використовуєш на проєкті.
- масштабованість
Звертай увагу на те, чи може інструмент обробити велику кількість запитів. Варто обирати софт, який відповідає вимогам до продуктивності застосунків, що зростають.
Потреба у фахівцях, здатних працювати з системами з високими навантаженнями, тільки зростає. Якщо ти ще не встиг опанувати алгоритми балансування, ми ділимось цими знаннями на курсі «Системи з високими навантаженнями на Linux». Це стане відмінною інвестицією у твою кар’єру DevOps-інженера.
- автоматизація
Інструмент з такою функцією стане для тебе потужним помічником. Автоматизація на основі тригерів дозволить легко налаштувати та оптимізувати робочі процеси.
- безпека
Не всі розробники інструментів ШІ відкрито говорять про свою політику захисту даних. Рекомендуємо обирати софт з наявними сертифікатами про те, що компанія обробляє конфіденційну інформацію належним чином.
- аналітика
Інструменти ШІ можуть надавати у реальному часі інформацію про показники ефективності, використання ресурсів, робочі процеси. Найкращий варіант — обирати програмне забезпечення, що може проводити аналіз першопричин проблем, які виникли.
Найкращі інструменти ШІ для DevOps
Деякі інструменти на основі ШІ вже стають популярними у сфері DevOps. Ми підібрали для тебе 7 інструментів, які можуть допомогти у твоїй роботі.
Kubiya
Інструмент Kubiya використовує великі мовні моделі (LLM) у всьому своєму стеку та інтегрує розмовний ШІ у свої алгоритми, де він може автоматизувати повторювані завдання та сприяти безперешкодній співпраці в командах DevOps.
Kubiya полегшує рутинні процеси автоматизації та розгортання. Наприклад, з Kubiya можна впорядкувати розгортання коду, моніторинг, тестування, управління інцидентами та пошук інформації, а команда зможе зосередитися на стратегічних моментах. Kubiya можна інтегрувати з іншими інструментами та використовувати у пайплайнах.
Amazon CodeGuru
AWS CodeGuru — це революційний інструмент для покращення коду. Використовуючи методи машинного навчання, CodeGuru аналізує заданий код і пропонує рекомендації для оптимізації продуктивності, виявлення потенційних помилок, поліпшення загальної якості коду та зниження витрат.
Цей інструмент легко інтегрується у робочий процес DevOps-інженера. CodeGuru може автоматично сканувати сховища коду, визначати критичні моменти або проблеми, які рекомендується покращити, і формувати звіти на основі отриманої інформації.
Datadog APM
Datadog APM — інструмент для моніторингу продуктивності застосунків, який надає повну інформацію про стан програми, щоб допомогти усунути будь-які несправності. Він збирає в одну таблицю всі показники працездатності коду та залежності, використовує інструменти ШІ для налаштування моніторингу заданих показників та проведення тестувань.
Інструмент збирає журнали, показники та дані користувача, щоб забезпечити кращу видимість продуктивності додатка, використання ресурсів тощо. Якщо ти розгортаєш програму в хмарі та в якийсь момент щось іде не так, Datadog також допоможе тобі проаналізувати першопричину завдяки трасуванню та телеметрії.
Sysdig
Загалом Sysdig зосереджується на виявленні та реагуванні на хмарні загрози, управлінні вразливостями та дозволами. Проте для DevOps-інженерів цей інструмент буде корисним через забезпечення комплексної видимості та можливості моніторингу контейнерних середовищ.
Завдяки штучному інтелекту Sysdig може автоматично виявляти та аналізувати шаблони, аномалії та потенційні загрози безпеці програмного забезпечення. Це покращує стабільність застосунків, адже DevOps-інженери зможуть швидше реагувати на проблеми. Також Sysdig використовує отримані дані для оптимізації продуктивності та розподілу ресурсів.
Snyk
Snyk — це платформа, орієнтована на допомогу розробникам і фахівцям DevOps у підвищенні безпеки їхніх застосунків та контейнерів. Snyk використовує DeepCode AI, щоб забезпечити автоматизоване та інтелектуальне тестування безпеки та управління вразливостями.
Snyk використовує ШІ для аналізу коду і надає точні дані про вразливості з варіантами, як їх виправити. Платформа використовує різні real-time джерела даних, щоб зрозуміти та змоделювати стан безпеки програми на основі аналізу вихідного коду.
PagerDuty AIOps
PagerDuty AIOps повідомляє про інциденти, що сталися під час розгортання, щоб команда могла швидко відреагувати у разі виникнення непередбачуваної події: невдале розгортання, серйозна помилка тощо. Програма допомагає автоматизувати ручну та повторювану роботу з інцидентами, щоб звільнити час DevOps для більш пріоритетних задач.
Цей інструмент допомагає командам зменшувати кількість нерелевантних сповіщень та групує повідомлення за пріоритетом або типом проблеми. Коли інцидент відбувся, PagerDuty AIOps відображає, в якому саме сервісі сталася помилка, чи така проблема вже траплялася раніше, і чи могли останні зміни стати причиною інциденту.
Harness
Harness — це інструмент ШІ, який полегшує реліз продукту. Він може допомогти команді оптимізувати робочі процеси та розгортання програмного забезпечення завдяки автоматизації та аналізу даних. Harness працює з будь-якою архітектурою та мовою програмування.
Harness можна використовувати для безперервного моніторингу та виявлення проблем з продуктивністю. Під час виникнення дефекту програма надсилає команді сповіщення та рекомендації щодо того, як усунути проблему. Інструмент також може аналізувати код, пропонуючи варіанти вдосконалення, створювати тест-кейси та виявляти потенційні проблеми.
Післяслово
ШІ створює революцію у сфері DevOps, починаючи від вдосконалення CI/CD процесів, закінчуючи управлінням інфраструктурою та прогнозуванням проблем. Використовуючи технології ШІ, компанії можуть підвищувати продуктивність, випереджати конкурентів та використовувати інноваційні рішення, які відповідають сучасним вимогам ринку.
Тому, щоб залишатися конкурентоспроможним на ринку, рекомендуємо прокачувати свої скіли та починати опановувати інструменти ШІ для DevOps.