DevOps – это относительно новый способ для внедрения новых технологий, который успешно зарекомендовал себя среди многих компаний. С помощью этого метода, разработчики разных направлений могут с легкостью взаимодействовать друг с другом и повышать качество продукта для конечного пользователя.nnОсновное преимущество такого подхода позволяет сотрудникам анализировать куда больший объём данных, внедряя улучшения и повышая оптимизацию в целом. Но зачастую у персонала в компании недостаточно времени и возможностей для мониторинга всех данных. Да и общий объём занимаемой ими памяти может исчисляться десятками гигабайт, и это без учета систем резервного копирования.nnИз-за вышеуказанных проблем у компании может сложиться негативная тенденция: разработчики не смогут вовремя и в полном объёме анализировать данные, что приводит к ухудшению итогового ПО.nnКакой же выход из данной ситуации? Самым оптимальным решением будет машинное обучение, которое позволит анализировать огромный поток данных в автоматизированном режиме, согласно заданным параметрам.nnДля этого нужно использовать нейронные сети, обучая их на основе предыдущих мониторинговых операций, а точнее, на их результатах. Таким образом, сеть сможет смоделировать нужный отчет самостоятельно.n
Как машинное обучение внедряется в модель DevOps?
Разработчики сами задают те параметры, которые принимаются алгоритмом в качестве «нормального состояния». Любое несоответствие будет отображаться сетью, что позволит оперативно внести поправки и предотвратить появление каких-либо аналогичных сбоев в будущем.nn
nnDevOps реализуется по принципу взаимодействия между процессами, людьми и конечными продуктами (ПО).nnПлюсом машинного обучения является ещё и то, что вам не придется тратить на это значительные усилия. Нейронная сеть способна обучиться сама, без сторонней помощи. То есть, человеческий фактор исключается сам по себе.nnТем не менее, вам придется периодически обновлять базу данных механизма. Во-первых, в этом и состоит основная идея машинного обучения: обучение за счет доступной информации. Во-вторых, чем больше данных, тем меньше вероятности срабатывания по ложному сигналу.nn
nnПредикативная аналитика стала доступна благодаря комбинации методологии DevOps ML (машинного обучения).nnСоставление алгоритма поиска для нейронной сети поможет компании быстро искать решения проблем в различных областях работы. А именно:n
- мониторинг функционирования конечного продукта (ПО);
- тестирование ПО;
- создание шаблонов поведения с целью правильного реагирования на определенные проблемы;
- анализ данных эксплуатируемого ПО;
- настройка уведомлений/предупреждений;
- оперативное устранение ошибок;
- прогнозирование и предотвращение ошибок;
- аналитика производительности, качества и уровня КПД.
nnDevOps и машинное обучение выигрывают за счет возможности анализа большого объема данных, выявления ошибок, предикативной аналитики и много другого.nnПомимо возможности анализа большого объёма данных, машинное обучение способно дать вам четкое представление о состоянии текущей работы ПО. Исходя из этого, вы сможете сопоставлять информацию и оперативно искать решение возникающих проблем. Более того, за счет полученных данных, становится доступной оптимизация приложений, а также обнаружение неправомерных действий, которые вызваны конкретными причинами.nnМашинное обучение облегчает работу сотрудникам, так как не требует от них кропотливой аналитики. Система будет выполнять работу самостоятельно и сбережет приличное количество времени. Благодаря этому, разработчики смогут концентрироваться на узком направлении для анализа и, как результат, решении проблем. Эффективная группировка и распределение данных – это ключ к оптимизации всех видов работ.nnМашинное обучение способно обучаться за счет множества видов данных. А если компания часто работает с персональными данными, типичными информационными системами, транзакциями и прочими вещами, то оно также пригодится для подробного анализа. Данные такого типа легко воспринимаются ML, так как обладают предсказуемым форматом.n
Модернизация DevOps
На рынке доступно множество предложений в виде готовых решений для DevOps. Но вы можете использовать машинное обучение и без сторонней помощи. Каким бы не стал ваш окончательный выбор, существует несколько направлений для использования ML:n
- аналитика данных по установленным пороговым значениям;
- прогнозирование возможных проблем, исходя из ранее полученных данных;
- аналитика сложных проблем, которые вызваны разноплановыми факторами;
- возможность создать новое решение для оптимизации работы, за счет проведенной аналитики;
- составление подробной статистики о работоспособности ПО, что позволит устранять регулярно всплывающие проблемы и снизить нагрузку на тех. поддержку;
- основательный пересмотр работы приложений, что позволит устранять корень проблемы, а не «лечить симптомы»;
- оптимизация работы различных приложений, которые работают с целью мониторинга состояния функционирующего ПО;
- оптимизация процесса оркестрации;
- Анализ поступающих сообщений о критических сбоях ПО, что позволяет; разработчикам видеть причины их возникновения, исходя из сопоставления времени сбоя и текущего состояния приложения;
- Адаптивный метод машинного обучения, открывающий новые возможности для оптимизации работы ПО в определённых направлениях по заданным метрикам.
Машинное обучение должно применяться для облегчения работы компании и для оптимизации методологии DevOps, начиная с создания прототипа приложения, до его ввода в эксплуатацию.nn
nnС помощью машинного обучения разработчики могут анализировать огромный поток данных разного вида без каких-либо задержек. За счет этого, сотрудники DevOps смогут более эффективно управлять процессами, а также осуществлять мониторинг ПО.n
Оптимизация работы процессов DevOps
Следствием внедрения машинного обучения станет значительный прирост скорости выполнения всех процессов DevOps, начиная с разработки и заканчивая вводом в эксплуатацию. Если раньше разработчики тратили на это множество недель, то сейчас весь график укладывается в несколько дней.nn
nnРабота DevOps циклична и действует по принципу формирования идеи, разработки и выпуска ПО, мониторинга, а также сбора данных. Все это можно ускорить с помощью машинного обучения.nnЕсли говорить о чистом DevOps, то здесь крайне велик риск стать жертвой человеческого фактора. Помимо самой разработки, на сотрудников возлагаются обязанности по мониторингу и анализу конечных данных. Очевидно, что это нелегкий труд, который отбирает уйму времени. Но с помощью машинного обучения открываются возможности значительного ускорения цикла производства.nn
nnЭксплуатация и разработка становятся одним целым и функционируют более эффективно за счет машинного обучения.nnВыявить аномалии в работе приложений становится значительно легче, потому как разработчикам открываются новые пути для решения проблем. Помимо анализа, они могут прогнозировать их возникновение, оптимизируя работу до ранее невиданных высот.nn
nnСамой проблемной точкой взаимодействия в процессе выпуска продукта является переход от разработчиков к конечному пользователю, то есть, к эксплуатационному этапу.nnМашинное обучение, внедряемое в DevOps, способно избавить компанию от проблем с переходом от этапа разработки к эксплуатации. Это возможно благодаря четкой диагностике и уменьшению необходимости использования обратной связи с потребителями.nn
nnВсе циклы работ различных служб ускоряются, так как оптимизируется взаимодействие между ними.nnПоэтому, если компания хочет оставаться на вершине современного Олимпа, ей нужно искать новые подходы к оптимизации своей работы. Актуальные технологии адаптируются к постепенно повышающимся требованиям качества продукта. Соответственно, управление процессом разработки тоже нуждается в оптимизации. Машинное обучение методологии DevOps способно дать компании все это, ускоряя и упрощая все процессы на различных этапах.n
Если вы в поисках DevOps инженера, который сможет правильно организовать взаимодействие персонала с аппаратным обеспечением и ускорить разработку ПО — напишите нам. Вы получите квалифицированную консультацию и профессиональную помощь.