Искусственный интеллект сегодня повсюду – по крайней мере создается впечатление, что это именно так. Интеллектуальные технологии выглядят весьма многообещающими и позволяют на самом разном уровне осуществлять автоматизацию бизнес-процессов, которые по-прежнему во многом выполняются вручную. Исследователи данных получают в свое распоряжение мощные инструменты.
Одно из направлений, на которое искусственный интеллект влияет уже сейчас, а со временем будет воздействовать еще больше – DevOps. Специалисты утверждают, что искусственный интеллект и машинное обучение обладают необходимым потенциалом для расширения возможностей DevOps в условиях, когда многие организации начинают внедрять этот подход, рассчитывая повысить эффективность разработки, развертывания и эксплуатации приложений и оптимизировать бизнес-процессы в других областях.
«Искусственный интеллект и машинное обучение охватывают DevOps в полной мере, – подчеркнул Спандан Махапатра, возглавляющий в компании Tata Consultancy Services направление бизнес-решений. – Многие компании так или иначе уже опираются в своих проектах цифровой трансформации на DevOps и добиваются благодаря этому более высоких результатов. Искусственный интеллект и машинное обучение открывают путь к оптимизации процессов DevOps».
«Большинству команд DevOps делать ставку на искусственный интеллект еще рановато, но мы видим, что все больше клиентов намерены использовать искусственный интеллекта и связанный с ним анализ данных, – добавил Стивен Эллиот, вице-президент International Data Corp. по вопросам DevOps, управления облачными конфигурациями, ITSM и программно-конфигурируемых архитектур. – Наиболее заметные области применения искусственного интеллекта в DevOps связаны с непрерывной интеграцией (continuous integration, CI) и непрерывной разработкой (continuous development, CD), выявлением и разрешением возникающих проблем, а также с углублением обработки и понимания собранных клиентских данных. Мы отмечаем, что инфраструктурные и операционные команды испытывают тягу к аналитике. Многие уже внедряют сервисы управления производительностью приложений и анализа данных в реальном времени, дающие возможность оперативно выявлять и решать возникающие проблемы. Командам DevOps следует подумать об использовании аналитики, которая помогает диагностировать и устранять неисправности, способствует повышению эффективности процессов и улучшению клиентского восприятия, а также достижению более высоких бизнес-результатов в целом».
В русле тенденций
Компания Power Home Remodeling использует искусственный интеллект в сочетании с DevOps при создании решений, предназначенных для перестройки внешних элементов зданий. Она разработала собственную технологическую платформу NITRO, выполняющую самые разные задачи, начиная от управления отношениями с клиентами (customer relationship management, CRM) и заканчивая функциями внутренней социальной сети.
«Мы являемся центром разработки и у нас сформирована полноценная команда DevOps», – сообщил директор Power Home Remodeling по инновациям Тим Уэнхолд. С помощью NITRO компания выстраивает всеобъемлющую инфраструктуру искусственного интеллекта, используя накопленное богатство данных для машинного обучения, что способствует улучшению обслуживания клиентов, более высокой эффективности и расширению возможностей персонала.
«Команда DevOps выясняет, как лучше использовать инфраструктуру искусственного интеллекта на практике, – отметил Уэнхолд. – Искусственный интеллект и машинное обучение призваны повысить эффективность труда разработчиков, осваивающих новые инструменты. Искусственный интеллект помогает прогнозировать развитие процессов DevOps. Анализируя, например, процессы непрерывной интеграции, средства искусственного интеллекта подсказывают, какие моменты следует скорректировать, чтобы улучшить конвейер CI».
В сфере безопасности обнаружить тревожные симптомы бывает довольно сложно. «Сегодня на просмотр журналов и отчетов, связанных с мониторингом безопасности, уходит очень много времени, – пояснил Уэнхолд. – Применяя при идентификации угроз средства машинного обучения, мы выявляем аномалии в тысячу раз быстрее, чем при традиционном подходе. Теперь команды DevOps могут работать на упреждение, а не реагировать по факту. Точно так же, как большие данные выводят аналитику на более высокий уровень по сравнению с простыми отчетами и инструментальными панелями, искусственный интеллект помогает командам DevOps использовать мощь прогнозного моделирования».
По мере того как искусственный интеллект становится все более мощным, его влияние на DevOps растет. «В перспективе искусственный интеллект и машинное обучение помогут нам не только быстро выявлять аномалии, но и решать проблемы, о которых мы еще даже не подозреваем, – подчеркнул Уэнхолд. – У компании имеются журналы с миллионами записей. Сегодня мы действуем, как детективы: просматриваем журналы, ищем аномалии и принимаем меры. Искусственный интеллект самостоятельно будет выявлять аномалии. Затем он проинформирует о том, что может произойти, и предложит варианты устранения угрозы. Более того, искусственный интеллект известит нас о предпринятых для ликвидации аномалии мерах. Всё это весьма впечатляет».
Медицинская компания Molina Healthcare также возлагает на связку искусственного интеллекта и DevOps большие надежды. «Уже сейчас мы видим, какие преимущества перед нами открываются, – сообщил ИТ-директор Molina Healthcare Рик Хопфер, занимающийся применением средств искусственного интеллекта в DevOps с 2016 года. – Перед нами стоит проблема, как совладать с имеющимися в наших журналах транзакций горами данных, которые наши системы генерируют ежедневно. Одного лишь наличия системы, предназначенной для сбора данных, недостаточно. Необходимо еще и уметь отделять реальные проблемы от прочего белого шума».
Чтобы это стало возможным, компании, во-первых, нужно оптимизировать имеющиеся у нее инструменты для мониторинга приложений и инфраструктуры. Во-вторых, необходимо обобщить данные – перенести телеметрию из разрозненных инструментов на централизованную платформу, установить взаимосвязи между данными и задействовать средства машинного обучения для выявления реальных проблем. И, наконец, в-третьих – следить за тенденциями и использовать прогнозную аналитику.
«Нам требовалось сформировать правильные представления для визуализации данных, повышения эффективности и упреждающего управления технологиями, – подчеркнул Хопфер. – Для этого мы воспользовались набором готовых решений. Результаты оказались впечатляющими. Получив возможность решать возникающие вопросы фактически в реальном времени, мы значительно ускорили устранение проблем».
Будущее уже сейчас
«Будущее видится нам в том, чтобы, исходя из своих аналитических возможностей, принимать необходимые меры с определенным прицелом: с точки зрения CI/CD, клиентского восприятия, управления проблемами и т.д., – указал Эллиот. – Автоматизация и анализ – это как джем и масло: гораздо лучше, когда они вместе. Дело будет сводиться к повышению производительности технологических и бизнес-процессов, к выполнению определенных действий в специфичных деловых и технологических ситуациях».
Искусственный интеллект и машинное обучение уже сегодня могут оказывать влияние на DevOps, поэтому ни в коем случае не следует рассматривать их как технологии отдаленного будущего.
«DevOps может повысить скорость новых приложений, но в мире постцифровой трансформации DevOps нужно объединять c требованиями, предъявляемыми искусственным интеллектом, – указал Энди Граймс, главный технолог компании NetApp, специализирующейся на решениях для хранения данных и управления инфраструктурой. – Сочетание методов DevOps и современных требований к данным порождает новую парадигму — DataOps. Поскольку новые приложения искусственного интеллекта требуют агрегирования, а также значительно более высоких скоростей и масштабов подготовки данных, разработчики, использующие парадигму DataOps, должны взаимодействовать с ИТ-службой более тесно и понимать место приложений искусственного интеллекта в гибридной среде. Современная концепция DataOps объединяет периферийные наборы данных с агрегированными основными данными, размещаемыми локально, дополняет их облачными хранилищами и предлагает архитектуру, поддерживающую частое внесение изменений, подстегиваемое необходимостью внедрять инновационные инструменты и отвечать требованиям непрерывной эволюции бизнеса».
В рамках DataOps приложения и инфраструктура для работы с данными развиваются непрерывно и итерационно, гарантируя увеличение производительности по мере роста объемов данных.
«Искусственному интеллекту присущи три свойства – самообучение, прогнозирование и автоматизация, – отметил Сумендра Моханти, руководитель направления анализа данных компании Larsen & Tourbo Infotech, являющейся глобальным поставщиком ИТ-решений и поддерживающей цифровую трансформацию своих корпоративных клиентов путем внедрения средств искусственного интеллекта. – Они позволяют улучшить такие практики DevOps, как CI и CD».
Несмотря на то что концепция DevOps обеспечивает необходимую гибкость и ускоряет вывод новых программных систем в продуктивный режим, процессу их поставки не хватает некоторых критически важных компонентов, например непрерывных инноваций и непрерывного цикла обратной связи.
«Искусственный интеллект придает данным свойство самообучения. Вот почему искусственный интеллект и машинное обучение приносятьно весьма ощутимую пользу при их интеграции в процессы и задачи DevOps. Так, при разработке программного кода средства искусственного интеллекта, моделируя различные сценарии, могут отслеживать, в какой степени удовлетворяются потребности пользователей, – пояснил Моханти.– Конечному пользователю не отводится роль пассивного игрока. Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют оторваться от разработки программного обеспечения исключительно на основе заранее установленных правил и во многом обеспечить дополнительную гибкость за счет изучения данных».
Искусственный интеллект и машинное обучение помогают отслеживать производственные показатели, устанавливать связь с прошлыми проблемами, изучать предложенные решения и оценивать, насколько эффективными они были. Некоторые негативные моменты можно прогнозировать заранее и устранять автоматически. «Соединение искусственного интеллекта и машинного обучения с DevOps не только сделает процедуры проектирования программного кода, его развертывания и выпуска готовой продукции более предсказуемыми, но и обеспечит непрерывность процесса инноваций», – добавил Моханти.
Команды DevOps сосредоточены на жизненном цикле проектирования, учитывая при этом меняющиеся требования. «Однако есть важные аспекты предсказуемости качества кода и управления данными, связанные с тем, на чем команды не акцентируют свое внимание, – указал Моханти. – Интегрируя искусственный интеллект и машинное обучение в свои процессы, команды DevOps могут проанализировать выполнение кода, понять, все ли пользовательские сценарии учтены, изучить возникавшие ранее проблемы и способы их решения».
Управление данными
Искусственный интеллект помогает организовать управление растущими объемами данных в средах DevOps.
«Средства искусственного интеллекта и машинного обучения призваны выявлять тенденции и закономерности в растущих объемах данных, – отметил Элиэзер Канал, технический менеджер по кибербезопасности группы быстрого реагирования Института программной инженерии при университете Карнеги-Меллона. – Успех в этой области по большей части связан с наличием достаточного количества слабых индикаторов. Например, для того чтобы узнать температуру на улице, лучше всего взглянуть на термометр. К сожалению, зачастую у нас в распоряжении нет датчиков, которые точно измеряли бы то, что мы хотим знать. Поэтому приходится полагаться на множество слабых индикаторов. Люди считают задачи такого рода очень сложными, но для современных машин они, в сущности, тривиальны».
«Сфера DevOps переполнена огромными объемами данных, – добавил Канал. – Эти данные часто используются непосредственно для тех целей, для которых они предназначены. Например, отчеты помогают понять, в чем заключается ошибка. Но средства машинного обучения и искусственного интеллекта позволяют почерпнуть из всего этого гораздо больше. Так, изучая типы ошибок, присутствующие в отчете, аналитики могут обнаружить много чего интересного: какие модули используются наиболее интенсивно, в каких чаще встречаются ошибки, какие ошибки обнаружить труднее всего, и прочие полезные факты. Используя систему отчетов об ошибках в качестве источника данных о среде разработки, можно почерпнуть массу дополнительных сведений о процессе разработки и повысить общую эффективность».
Другой пример касается управления производственными системами. «Современные системы генерируют огромное количество журналов, большая часть которых используется уже после отказа системы или возникновения ошибки, – указал Канал. – Загрузив эти журналы в систему искусственного интеллекта, мы сможем не только понять, почему возникают те или иные ошибки, но и найти закономерности, которые очень трудно обнаружить другими способами. Процедуры встраивания средств искусственного интеллекта и машинного обучения в существующие продукты упрощаются. Многие поставщики предлагают API и наборы инструментов, помогающие предприятиям интегрировать соответствующие функции в свои продукты. В связи с этим командам DevOps нужно изучать не только открывающиеся перед ними возможности, но и порядок интеграции соответствующего функционала в программное обеспечение. Тем самым можно будет значительно улучшить качество программных продуктов, предлагаемых конечным пользователям. Широкое распространение средств искусственного интеллекта и машинного обучения наряду с переподготовкой персонала, очевидно, приведут к дальнейшему их совершенствованию и проникновению в процесс DevOps на протяжении еще многих лет».
- Bob Violino. How AI will revolutionize DevOps. CIO. July 18, 2018
