自 2022 年以来，GenAI 无疑已成为一种普遍的技术趋势。在本文中，我们将探索 DevOps 中令人兴奋的 GenAI 领域，讨论其潜在优势、局限性、新兴趋势和最佳实践，深入了解 AI 支持的 DevOps 前沿世界，并探索这一强大组合如何重塑软件工程的未来。

DevOps 中的 GenAI 介绍

随着 ChatGPT、Bard 和其他 GenAI 工具的兴起，许多企业现在都在考虑利用 GenAI 的最佳方法来提高效率和节约成本。AI 让我们可以深入研究，提出更多问题，获得更多的信息。

在当今快速发展的技术领域，DevOps 和 AI 的交汇点正在出现一个新的领域。技术主管们正在认识到 GenAI 在 DevOps 中的变革潜力，自动化与协作在此交汇，以推动软件工程的创新和效率。

GenAI 与人工智能

人工智能（AI）是一个广义的术语，它包含一系列广泛的技术和方法，使机器能够模仿人类智能，完成通常需要人类智能才能完成的任务。它涉及开发能够处理信息、推理、从数据中学习并做出决策或预测的算法和模型。

另一方面，GenAI 是人工智能的一个特定子集或应用。它是指使用 AI 技术生成新的原创内容，如图像、文本、音乐、视频甚至编码。GenAI 模型旨在从训练数据中学习模式和结构，然后利用这些知识创建与训练数据相似的新的现实内容。

GenAI 利用深度学习算法，如 Generative Adversarial Networks (GAN) 或 Variational Autoencoders (VAEs)，生成训练数据中不存在的内容。

GenAI 模型

大语言模型（LLM）的显著进步给各个领域带来了变革，包括 Dall-E、MidJourney、Stable Diffusion 和 Lensa 等主流图像生成技术，以及 ChatGPT 的对话式 AI 和 Copilot 的代码生成技术。

大型 Transformer 架构、通过人类反馈进行强化学习（RLHF）、增强嵌入和潜在扩散技术的集成，赋予了这些模型在各种应用中被灵活运用的能力。

而当前的 GenAI 与过去的模型最大的不同之处也被认为是在于它的运行规模。

GenAI 如何在 DevOps 中发挥作用？

DevOps 中的 GenAI 将人工智能技术的力量与 DevOps 的原则相结合，使团队能够自动化软件开发和部署流程的各个阶段。从代码生成到测试、监控甚至故障排除，GenAI 为 DevOps 实践带来了全新的速度、准确性和可扩展性。

然而，要在这种方法中取得成功，就必须进行缜密的规划，并全面掌握 DevOps 和人工智能的概念。

AI 在 DevOps 中的优势

通过利用 GenAI，企业可以在软件开发生命周期中释放出众多优势。提高应用程序性能、主动检测和解决操作问题、实时检测威胁、团队间更顺畅的协作以及持续监控代码质量，这些只是 GenAI 为 DevOps 带来的优势的几个例子。

优化应用程序性能

通过自动执行重复性任务和分析海量数据，人工智能赋予了 DevOps 团队更快、更精确的决策能力。

在 DevOps 领域，可以利用人工智能创建预测分析模型，预测系统性能，从而优化应用程序性能。

更快上市

借助自动化和更高的准确性，DevOps 团队可以更快地交付软件，同时保持高质量。这不仅能让企业在竞争激烈的市场中保持领先地位，还能让企业快速响应客户需求，适应快速变化的业务需求。

自动化

AI 驱动的自动化可简化整个 DevOps 流程，包括测试、部署等。它消除了人工干预测试、调试和代码生成等重复性任务的需要。工作量的减少使 DevOps 团队能够专注于设计和开发创新功能等高价值活动。

实时检测威胁

在 DevOps 安全领域，人工智能在识别和及时处理威胁和漏洞方面发挥着举足轻重的作用。通过识别应用程序、服务器和网络中的异常行为模式，人工智能可以实时检测潜在的安全风险。将安全检查集成到 DevOps 管道中可确保应用程序在部署前得到彻底保护。

快速响应问题

通过实施自然语言处理（NLP）和机器学习，人工智能促进了 DevOps 团队之间的无缝沟通与协作。通过采用 AI 驱动的 chatbots，团队成员可以获得全天候支持、常见问题协助和知识共享功能，从而更顺利、更快速地响应问题。

提高质量

DevOps 环境中的 AI 可减少人工错误，最大限度地降低人工干预的必要性。它加快了开发速度，同时提高了代码质量，最终节省了时间，降低了成本。通过人工智能进行持续监控，可确保软件开发保持高效并维持高质量水平。

AI 在 DevOps 中的局限性

采用 AI 支持的 DevOps 在企业中越来越受欢迎。然而，必须了解与 DevOps 中的生成人工智能相关的限制和挑战。

应仔细考虑实施成本、数据隐私法规以及对熟练人员的需求等因素，以确保成功集成并取得最佳成果。

实施成本

要完全实施人工智能化 DevOps，需要在昂贵的硬件、软件和熟练人员方面进行大量投资。与 AI 系统相关的费用给寻求采用人工智能 DevOps 的企业带来了巨大挑战，使许多企业难以承受。

严格的数据隐私法规

实施严格的数据隐私法规是另一个障碍。AI 驱动的 DevOps 在很大程度上依赖于数据，但在许多司法管辖区，有关个人数据保护的法律禁止公司收集、处理和利用个人数据进行分析。因此，由于严格的隐私法规，AI 支持的 DevOps 在访问和分析数据方面遇到了巨大挑战。

过时的信息

如果考虑到最流行的 GenAI 工具之一 ChatGPT，就不难理解为什么输出的信息并非完美无瑕。ChatCPT 的训练基于静态的文本集合，这就将其知识局限于 2021 年之前的信息。

此外，ChatGPT 缺乏访问实时外部资源（如网络）的能力，因此只能固定存储一年多以前的数据。

次优解决方案

GenAI 在 DevOps 中的一个局限性是生成不正确或次优解决方案的固有风险。AI 模型是在历史数据和模式的基础上进行训练的，而历史数据和模式可能无法完全反映真实世界场景的复杂性和背景。

必要的人工监督

虽然 GenAI 为 DevOps 带来了重大进步，但必须承认在此过程中需要熟练的人工监督。尽管 GenAI 具有自动化功能，但人类的专业知识对于有效决策、质量控制和处理复杂场景仍然非常宝贵。

DevOps 专家对于验证 GenAI 生成的输出结果，确保其符合预期目标、行业最佳实践和合规要求至关重要。

无法避免偏差

在 DevOps 的背景下，AI 生成模型可能会受到与训练数据中的偏差有关的限制。DevOps 流程严重依赖 AI 生成的输出来进行决策、自动化和解决问题。但是，如果用于开发这些生成模型的训练数据也包含偏差，这些偏差就会传播并影响 DevOps 工作流程中的关键决策过程。

Siddhartha Allen 就对关于偏差的问题进行过阐述，由于偏见很难量化，如果存在嵌入式偏见，这些偏见就会在构建事物的过程中显现出来，即使是人工智能工具也无法避免。

DevOps 顾问兼联合发言人 Darasimi Oluwaniyi 认为，大型语言模型，如 Open AI 和 Google Bard，使用大量来自互联网的各种数据来训练它们的算法，就意味着它们会从互联网上接收到密集的偏见。

而消除偏见的最佳解决方案在于提供反馈的人要有足够多样化的背景，以确保在偏见方面覆盖到各个基础。尽管无法永远完全避免偏见，但至少可以确保通过人工监控尽可能地减少偏见。

需要不断改进

随着新技术、框架和安全威胁的出现，必须不断对其进行调整和微调，以保持其相关性和有效性。这意味着您的团队必须具备相关领域的知识和经验，以评估生成式人工智能模型的性能，并进行必要的调整以优化其结果。

DevOps 中的 GenAI 与 MLops 有何不同？

MLOps 是 Machine Learning Operations 的简称，专注于在生产环境中部署、管理和监控机器学习模型的运维方面。它包含一系列实践、工具和工作流程，旨在简化机器学习模型的开发和部署，确保其在实际应用中的扩展性、可靠性和性能。

DevOps 中的 GenAI 特指生成式模型在 DevOps 领域中的应用，而 MLops 则不同，它超越了生成式模型的使用范围。虽然 MLops 可以将 GenAI 技术用于数据增强或合成数据生成等任务，但其范围要广泛得多。

MLops 涉及机器学习模型的整个生命周期，包括数据准备、模型训练、验证、部署以及持续监控和维护。它侧重于实现数据科学家、ML 工程师和运维团队之间的高效协作，以确保将 ML 模型无缝集成到生产系统中。