自 2022 年以來，GenAI 無疑已成為一種普遍的技術趨勢。在本文中，我們將探索 DevOps 中令人興奮的 GenAI 領域，討論其潛在優勢、局限性、新興趨勢和最佳實踐，深入了解 AI 支持的 DevOps 前沿世界，并探索這一強大組合如何重塑軟件工程的未來。
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DevOps 中的 GenAI 介紹
隨著 ChatGPT、Bard 和其他 GenAI 工具的興起，許多企業現在都在考慮利用 GenAI 的最佳方法來提高效率和節約成本。AI 讓我們可以深入研究，提出更多問題，獲得更多的信息。
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在當今快速發展的技術領域，DevOps 和 AI 的交匯點正在出現一個新的領域。技術主管們正在認識到 GenAI 在 DevOps 中的變革潛力，自動化與協作在此交匯，以推動軟件工程的創新和效率。
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GenAI 與人工智能
人工智能（AI）是一個廣義的術語，它包含一系列廣泛的技術和方法，使機器能夠模仿人類智能，完成通常需要人類智能才能完成的任務。它涉及開發能夠處理信息、推理、從數據中學習并做出決策或預測的算法和模型。
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另一方面，GenAI 是人工智能的一個特定子集或應用。它是指使用 AI 技術生成新的原創內容，如圖像、文本、音樂、視頻甚至編碼。GenAI 模型旨在從訓練數據中學習模式和結構，然后利用這些知識創建與訓練數據相似的新的現實內容。
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GenAI 利用深度學習算法，如 Generative Adversarial Networks (GAN) 或 Variational Autoencoders (VAEs)，生成訓練數據中不存在的內容。
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GenAI 模型
大語言模型（LLM）的顯著進步給各個領域帶來了變革，包括 Dall-E、MidJourney、Stable Diffusion 和 Lensa 等主流圖像生成技術，以及 ChatGPT 的對話式 AI 和 Copilot 的代碼生成技術。
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大型 Transformer 架構、通過人類反饋進行強化學習（RLHF）、增強嵌入和潛在擴散技術的集成，賦予了這些模型在各種應用中被靈活運用的能力。
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而當前的 GenAI 與過去的模型最大的不同之處也被認為是在于它的運行規模。
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GenAI 如何在 DevOps 中發揮作用？
DevOps 中的 GenAI 將人工智能技術的力量與 DevOps 的原則相結合，使團隊能夠自動化軟件開發和部署流程的各個階段。從代碼生成到測試、監控甚至故障排除，GenAI 為 DevOps 實踐帶來了全新的速度、準確性和可擴展性。
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然而，要在這種方法中取得成功，就必須進行縝密的規劃，并全面掌握 DevOps 和人工智能的概念。
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AI 在 DevOps 中的優勢
通過利用 GenAI，企業可以在軟件開發生命周期中釋放出眾多優勢。提高應用程序性能、主動檢測和解決操作問題、實時檢測威脅、團隊間更順暢的協作以及持續監控代碼質量，這些只是 GenAI 為 DevOps 帶來的優勢的幾個例子。
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優化應用程序性能
通過自動執行重復性任務和分析海量數據，人工智能賦予了 DevOps 團隊更快、更精確的決策能力。
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在 DevOps 領域，可以利用人工智能創建預測分析模型，預測系統性能，從而優化應用程序性能。
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更快上市
借助自動化和更高的準確性，DevOps 團隊可以更快地交付軟件，同時保持高質量。這不僅能讓企業在競爭激烈的市場中保持領先地位，還能讓企業快速響應客戶需求，適應快速變化的業務需求。
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自動化
AI 驅動的自動化可簡化整個 DevOps 流程，包括測試、部署等。它消除了人工干預測試、調試和代碼生成等重復性任務的需要。工作量的減少使 DevOps 團隊能夠專注于設計和開發創新功能等高價值活動。
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實時檢測威脅
在 DevOps 安全領域，人工智能在識別和及時處理威脅和漏洞方面發揮著舉足輕重的作用。通過識別應用程序、服務器和網絡中的異常行為模式，人工智能可以實時檢測潛在的安全風險。將安全檢查集成到 DevOps 管道中可確保應用程序在部署前得到徹底保護。
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快速響應問題
通過實施自然語言處理（NLP）和機器學習，人工智能促進了 DevOps 團隊之間的無縫溝通與協作。通過采用 AI 驅動的 chatbots，團隊成員可以獲得全天候支持、常見問題協助和知識共享功能，從而更順利、更快速地響應問題。
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提高質量
DevOps 環境中的 AI 可減少人工錯誤，最大限度地降低人工干預的必要性。它加快了開發速度，同時提高了代碼質量，最終節省了時間，降低了成本。通過人工智能進行持續監控，可確保軟件開發保持高效并維持高質量水平。
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AI 在 DevOps 中的局限性
采用 AI 支持的 DevOps 在企業中越來越受歡迎。然而，必須了解與 DevOps 中的生成人工智能相關的限制和挑戰。
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應仔細考慮實施成本、數據隱私法規以及對熟練人員的需求等因素，以確保成功集成并取得最佳成果。
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實施成本
要完全實施人工智能化 DevOps，需要在昂貴的硬件、軟件和熟練人員方面進行大量投資。與 AI 系統相關的費用給尋求采用人工智能 DevOps 的企業帶來了巨大挑戰，使許多企業難以承受。
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嚴格的數據隱私法規
實施嚴格的數據隱私法規是另一個障礙。AI 驅動的 DevOps 在很大程度上依賴于數據，但在許多司法管轄區，有關個人數據保護的法律禁止公司收集、處理和利用個人數據進行分析。因此，由于嚴格的隱私法規，AI 支持的 DevOps 在訪問和分析數據方面遇到了巨大挑戰。
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過時的信息
如果考慮到最流行的 GenAI 工具之一 ChatGPT，就不難理解為什么輸出的信息并非完美無瑕。ChatCPT 的訓練基于靜態的文本集合，這就將其知識局限于 2021 年之前的信息。
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此外，ChatGPT 缺乏訪問實時外部資源（如網絡）的能力，因此只能固定存儲一年多以前的數據。
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次優解決方案
GenAI 在 DevOps 中的一個局限性是生成不正確或次優解決方案的固有風險。AI 模型是在歷史數據和模式的基礎上進行訓練的，而歷史數據和模式可能無法完全反映真實世界場景的復雜性和背景。
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必要的人工監督
雖然 GenAI 為 DevOps 帶來了重大進步，但必須承認在此過程中需要熟練的人工監督。盡管 GenAI 具有自動化功能，但人類的專業知識對于有效決策、質量控制和處理復雜場景仍然非常寶貴。
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DevOps 專家對于驗證 GenAI 生成的輸出結果，確保其符合預期目標、行業最佳實踐和合規要求至關重要。
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無法避免偏差
在 DevOps 的背景下，AI 生成模型可能會受到與訓練數據中的偏差有關的限制。DevOps 流程嚴重依賴 AI 生成的輸出來進行決策、自動化和解決問題。但是，如果用于開發這些生成模型的訓練數據也包含偏差，這些偏差就會傳播并影響 DevOps 工作流程中的關鍵決策過程。
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Siddhartha Allen 就對關于偏差的問題進行過闡述，由于偏見很難量化，如果存在嵌入式偏見，這些偏見就會在構建事物的過程中顯現出來，即使是人工智能工具也無法避免。
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DevOps 顧問兼聯合發言人 Darasimi Oluwaniyi 認為，大型語言模型，如 Open AI 和 Google Bard，使用大量來自互聯網的各種數據來訓練它們的算法，就意味著它們會從互聯網上接收到密集的偏見。
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而消除偏見的最佳解決方案在于提供反饋的人要有足夠多樣化的背景，以確保在偏見方面覆蓋到各個基礎。盡管無法永遠完全避免偏見，但至少可以確保通過人工監控盡可能地減少偏見。
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需要不斷改進
隨著新技術、框架和安全威脅的出現，必須不斷對其進行調整和微調，以保持其相關性和有效性。這意味著您的團隊必須具備相關領域的知識和經驗，以評估生成式人工智能模型的性能，并進行必要的調整以優化其結果。
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DevOps 中的 GenAI 與 MLops 有何不同？
MLOps 是 Machine Learning Operations 的簡稱，專注于在生產環境中部署、管理和監控機器學習模型的運維方面。它包含一系列實踐、工具和工作流程，旨在簡化機器學習模型的開發和部署，確保其在實際應用中的擴展性、可靠性和性能。
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DevOps 中的 GenAI 特指生成式模型在 DevOps 領域中的應用，而 MLops 則不同，它超越了生成式模型的使用范圍。雖然 MLops 可以將 GenAI 技術用于數據增強或合成數據生成等任務，但其范圍要廣泛得多。
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MLops 涉及機器學習模型的整個生命周期，包括數據準備、模型訓練、驗證、部署以及持續監控和維護。它側重于實現數據科學家、ML 工程師和運維團隊之間的高效協作，以確保將 ML 模型無縫集成到生產系統中。
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