以人工智慧與自動化賦能高效DevOps
DevOps是一種經過時間考驗的高效軟體開發及基礎架構管理範例。然而,人工智慧(AI)及混合雲端架構的指數級成長,為DevOps從業人員帶來了壓力,迫使他們必須重新思考其工作環境。隨著當今IT環境的資料量與複雜度不斷增加,DevOps團隊常常發現自己難以應付事件噪音、工具過度擴散及人才短缺等挑戰。但並非一無可為,透過善用AI的力量並採用合適的IT運作解決方案,DevOps團隊便能實現更智慧且自動化的IT運作方式。
DevOps從業人員面臨現代企業複雜性的挑戰
當前的DevOps從業人員必須應對2009年首屆DevOpsDays會議首次提出「DevOps」一詞時,無法想像的技術挑戰。自那時起,科技與資料的規模以創紀錄的速度成長,預計全球產生的資料總量將在2020年至2025年間幾乎成三倍增長。為了管理這股資料爆炸式成長,DevOps團隊不得不在多重雲端、網路及新興科技等環境之間運作,進行日常營運。這些環境的差異也導致了複雜度增加、可觀測性有限,且資訊孤島化,進而產生了數項挑戰。
事件管理是現代IT團隊必須克服的最大障礙之一。隨著各組織採用雲端原生架構,開發人員必須管理圍繞微服務而建構的極為複雜且常常是孤島式的環境。這種基線複雜度,加上持續推出新的微服務,使得偵測服務問題變得非常困難,因為基於事件的偵測規則通常在幾週後就失去相關性。因此,DevOps團隊不得不在大量資料與日誌中尋找未知的根本原因,耗費了原本可用於創新的時間與精力,並可能降低工作滿意度。
令這個挑戰更加複雜的是,開發人員發現自己不得不在日益擴大的應用程式專用工具集中尋找頭緒,這種情況造成了可見度缺口,阻礙了DevOps工作流程及事件應變。使用這些針對不同目的而設計的專用工具,也可能無意中產生了互相矛盾的資訊,導致團隊相互對抗。此外,工具過多的情況通常還包括了昂貴且難以維護的舊系統,在適應新科技及支援創新方面也常缺乏彈性。無論這些工具帶來何種特定挑戰,工具過多都增加了人為錯誤的可能性,拖慢了事件應變速度,並放大了安全性漏洞。
根據美國勞工部的預測,到2030年全球將面臨852萬軟體工程師的人才短缺,DevOps團隊也常常因為人才短缺而受阻。當事件發生時,缺乏經驗豐富的網站可靠性工程師(SRE)及網路技術人員來解決問題,這個短缺就變得更加明顯。這些問題單獨存在已經夠糟了,但它們也會互相影響,進一步加劇DevOps的艱難處境。舉例來說,團隊在應付過多警報時,必須不斷追查根本原因而非專注創新,這會導致工作疲勞及人員流失率高,進一步加劇人才短缺。
追求更加智能與自動化的DevOps方法
幸運的是,DevOps團隊正在學習,採用更加智能與自動化的IT管理方法,可以幫助克服上述挑戰,為組織釋放更多效率、品質和價值。透過建立更加敏捷和AI加持的IT作業管理方法,DevOps從業人員不僅能夠應對並跟上現代化的步伐,更能在這些挑戰中蓬勃發展並推動創新。
雖然沒有一個放諸四海而皆準的藍圖,但組織應該專注於全面簡化和自動化現代混合雲端環境中的IT作業。他們也應該依賴人工智慧與自動化,來推動對所有應用程式、基礎架構和網路的全面監控與對映,並透過智能自動化來執行例行的IT作業。在IT環境大部分由人工智慧與自動化驅動的情況下,DevOps從業人員可以實現精簡的工作流程,並獲得權力來克服幾個關鍵的IT管理挑戰,其中一些如下所述:
- 事件管理可以透過配備機器學習(ML)的平台來解決,該平台能夠自主地在任何環境中篩選數百萬個事件,並隨著時間逐漸識別出模式。例如,在一個複雜的系統中,事件的症狀可能會顯現在資料庫中,但根本原因可能來自其他地方,比如第三方API驗證服務。透過讓演算法熟悉特定的環境,企業就能夠跨領域自動化根本原因分析。
- 工具過度擴張不再是問題,因為團隊可以在單一平台中整合工具,該平台能提供整體可見度,並利用人工智慧和機器學習功能自動化監控。透過轉換到以平台為基礎的方法,DevOps團隊可以淘汰舊有和冗餘的工具,這有助於降低成本,同時支援具備端到端可觀測性和靈活性的綜合IT環境建置,以納入新興技術。
- 人才短缺問題變得不那麼嚴重,這要歸功於大型語言模型(LLM)和機器學習技術的結合。機器學習可以主動且自動識別事件並將其與事件關聯,讓LLM能夠快速以簡單的語言描述事件並建議修復方案,供經驗較少的員工採取行動。這類能力也能減輕人力編寫程序至知識庫或產生法規遵循報告給監管機構的負擔。
結論
現今,DevOps團隊面臨前所未有的複雜度與規模,需要一種更強大的IT管理方法。一個以人工智慧和自動化為主導的平台,可以透過提供統一的可見性、全面的監控、動態映射、智能自動化和數據驅動的洞見,來加速混合雲端運作。這些功能有助於DevOps團隊克服最棘手的IT挑戰,進而推動企業邁向更佳的成果。
以上是將原文翻譯成台灣常用的傳統中文字體,並參考了台灣常見的用詞習慣,例如將”network”一詞譯為”網路”。此外,為了保持正式且標準的語氣,避免使用口語或台灣本土特有的俗語表達。此外,段落的順序和句子結構進行了適當的調整,以求更符合中文的表達習慣。
