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人工智能加快DevOps的10种方式_科技频道_东方资讯

(1) 依靠人工智能和机器学习实时自动提示代码段,以加快开发速度,从而提高DevOps的生产效率。

以下是人工智能加快DevOps的10种方式

人工智能加快DevOps的10种方式中最吸引人的地方是它在帮助开发人员完成困难的、耗时的任务方面十分有效,平特一肖怎么算中奖。最耗时的任务之一是管理需求文档的许多迭代和版本。Atlassian ps公司开发的Jira软件是使用人工智能简化软件开发生命周期(SDLC)的每个阶段并帮助管理需求的行业领导者,它被广泛认为是DevOps领域的行业标准。

一些行业领先的企业软件厂商的DevOps团队在客户关系管理(CRM)、供应链管理和社交媒体市场上展开了激烈的竞争。他们表示,人工智能的这个用例是更有成效的,并且在准确性方面获得了更大的收益。一家行业领先的客户关系管理(CRM)提供商的DevOps负责人表示,最初使用人工智能自动完成代码的努力是徒劳的。她认为DevOps的开发工具提供商使用有监督的机器学习算法可以提高模型学习和响应代码请求的速度。微软的Visual Studio Intellicode目前已安装600万次以上,而这是DevOps团队将其列为DevOps中最有价值的人工智能开发的原因。

为了减少DevOps团队所面临的延迟,软件开发工具提供商正在加快将人工智能和机器学习技术集成到其应用程序和平台中的步伐。其目标是在提高软件质量的同时,加快软件开发生命周期(SDLC)的每个阶段。好消息是其用例表明正在实现这些目标,从而使DevOps达到了更高的准确性、质量和可靠性水平。

根据调研机构德勤公司在今年早些时候发布的一份调查报告,提供基于人工智能的软件开发工具的初创公司在2019年筹集了7.04亿美元的资金。调研机构IDC公司预测,全球定制应用程序开发服务市场规模预计将从2018年的470亿美元增长到2023年的610亿美元以上,并在五年内实现5.3%的复合年增长率(CAGR)。根据IT软件质量协会关于美国低质量软件成本的调查报告,低劣的软件质量使美国企业在2019年损失了3190亿美元。调研机构Gartner公司表示,到2023年,40%的DevOps团队将使用集成了人工智能的IT运营(AIOps)平台的应用程序和基础设施监控应用程序。