将机器学习应用于DevOps

开发人员如何在DevOps实践中学习利用机器学习？在本文中讨论了一些基本方法，这些方法可以帮助开发人员将诸如机器学习之类的尖端技术应用于日常工作。

DevOps方法正在迅速增长，并在整个应用程序的生命周期（包括开发，部署和性能管理）中生成大量多样的数据集。只有强大的分析和监控层才能特别利用此数据来实现端到端自动化的最终DevOps目标。

机器学习及其相关功能（如人工智能和预测分析）的兴起，促使组织探索实施主要依靠数学算法的新分析模型。 由于繁忙的DevOps团队以及缺乏真正了解机器学习，人工智能和预测分析的从业人员，这些工具对数据驱动的自动化的总体影响仍然有限。

黑匣子方法与传统的机器学习程序背道而驰，并使分析人员可以迭代地调整算法，直到变得足够准确为止。今天，对于DevOps工程师来说，了解基础架构的工作，如何利用DBaaS以及如何在云中进行编码至关重要。由于大多数DevOps工程师不是数学家，因此将机器学习算法添加到该技能组合中并非易事。

在DevOps中应用机器学习

尽管存在障碍和挑战，但随着高薪将许多IT工程师推向这个领域，机器学习的采用只会不断增长。尽管一些DevOps供应商已在其产品中添加了机器学习功能，但这并不能免除企业为优化其自动化功能而编写其代码的需要。

当有太多数据需要管理时，许多日志每周会占用数GB的存储空间。DevOps流程中生成的大多数数据都与应用程序部署，服务器日志有关，而事务跟踪结果则对应用程序进行监控。实时分析海量数据的理想方法是使用机器学习。让我们看一下机器学习如何增强DevOps的实践。

超越极限

由于有大量数据，DevOps团队会分析整个数据集。为此，他们设置阈值作为采取行动的条件。他们主要关注大纲，而不是关注大量数据块。这里存在问题，因为轮廓绘制器通常会提供指示，但它们不会绘制详细图片。

从数据历史中学习

DevOps团队有时会犯错误。DevOps的专业来源无法解决实际操作中遇到的问题。机器学习系统可以帮助他们分析数据并显示最近发生的情况。它可以验证从每日趋势到每月趋势，并在任何时间点提供应用程序的鸟瞰图。

监控工具

专业的DevOps团队使用多种工具来查看给定的数据并根据给定的数据采取行动。每个特定设备都基于不同的理由来考虑其应用程序监视方式，其中要考虑诸如应用程序的运行状况和性能等参数。这些机器学习系统能够从所有这些工具收集输入，并绘制一个集成视图。

测量编排

如果您的要求是充分衡量业务流程，则可以使用机器学习来确定团队绩效。编排减少可能会导致限制。因此，查看这些特征可以为您提供工具和流程方面的帮助。

寻找故障

它涉及调查的模式。开发人员需要主动寻找故障。如果您已经意识到这些系统会在发生故障事件时提供特定的读数，则机器学习应用程序可以搜索特定类型故障的特定模式。在这种情况下，如果您了解故障的根本原因，则可以找到一种防止故障发生的方法。

深入研究根本原因

为小组提供机会来设置正确的性能或可用性问题对应用程序的质量而言是好兆头。大多数情况下，团队不会完全研究故障，因为他们集中精力尽快恢复在线状态。以防万一，机器人使它们运转良好；原因大多迷路了。注意不要让这张幻灯片滑落。

结论

如果没有大数据的到来，人工智能和机器模型将只是模型而永远不会实现。物联网和云计算之间存在相互依赖的关系。同样，机器学习系统的实时有效性也取决于提供敏捷软件开发的DevOps流程。因此，将机器学习应用于DevOps可以增强其更有效地执行基于云的操作的能力。