Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm

Bằng cách tích hợp AIOps vào các quy trình DevOps và Agile, các tổ chức có thể cải thiện đáng kể hiệu quả phát triển phần mềm và hiệu suất tổng thể của họ.

• Báo cáo Việc làm và mức lương ngành công nghệ thông tin năm 2024
• Công bố chủ nhân giải thưởng xCode - Lập trình thuật toán 2023
• Học lập trình ở đâu? Mách bạn nơi học tốt nhất
• Newwave Solutions trao học bổng lập trình cho học viên FUNiX
• Giới thiệu về Công cụ và công nghệ AI CI/CD

Bằng cách tích hợp AIOps vào các quy trình DevOps và Agile, các tổ chức có thể cải thiện đáng kể hiệu quả phát triển phần mềm và hiệu suất tổng thể của họ.

Sự phát triển của DevOps và Agile cùng sự ra đời của công nghệ AIOps

Trong thế giới phát triển phần mềm có nhịp độ nhanh ngày nay, các tổ chức đang thường xuyên áp dụng các phương pháp DevOps và Agile để vượt qua đối thủ. DevOps, một tập hợp các phương pháp kết hợp hoạt động phát triển phần mềm và CNTT, nhằm mục đích rút ngắn vòng đời phát triển phần mềm và cung cấp liên tục phân phối phần mềm chất lượng cao. Mặt khác, Agile là một phương pháp quản lý dự án và phát triển sản phẩm ưu tiên tính linh hoạt, cộng tác và sự hài lòng của khách hàng. Cả hai phương pháp đều được thiết kế để nâng cao hiệu quả và hiệu quả của các quy trình phát triển phần mềm.

Tuy nhiên, khi các tổ chức mở rộng quy mô thực hành DevOps và Agile, họ thường phải đối mặt với những thách thức trong việc quản lý sự phức tạp ngày càng tăng của môi trường CNTT. Đây là lúc Trí tuệ nhân tạo cho Hoạt động CNTT (AIOps) phát huy tác dụng. AIOps là một công nghệ mới nổi tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML) và phân tích dữ liệu lớn để tự động hóa và nâng cao hoạt động CNTT. Bằng cách tích hợp AIOps vào các thực tiễn DevOps và Agile, các tổ chức có thể cải thiện đáng kể hiệu quả phát triển phần mềm và hiệu suất tổng thể của họ.

Ưu thế của AIOps

Khả năng phân tích lượng dữ liệu lớn

Một trong những lợi ích chính của AIOps là khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ do các hệ thống, ứng dụng và cơ sở hạ tầng CNTT tạo ra. Dữ liệu này, thường được gọi là “dữ liệu khả năng quan sát”, bao gồm các số liệu, nhật ký và dấu vết cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất và tình trạng của các ứng dụng phần mềm và cơ sở hạ tầng. Bằng cách áp dụng các thuật toán AI và ML cho dữ liệu này, AIOps có thể tự động phát hiện các điểm bất thường, xác định nguyên nhân gốc rễ và thậm chí dự đoán các sự cố tiềm ẩn trước khi chúng tác động đến người dùng cuối. Cách tiếp cận chủ động này để giám sát và khắc phục sự cố không chỉ giảm thời gian dành cho các tác vụ thủ công mà còn giúp các tổ chức ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động tốn kém và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Tăng cường sự hợp tác giữa các nhóm

Ngoài việc giám sát và khắc phục sự cố, AIOps cũng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường sự hợp tác giữa các nhóm phát triển và vận hành, một nguyên tắc cốt lõi của DevOps. Bằng cách cung cấp một cái nhìn thống nhất về toàn bộ môi trường CNTT, AIOps cho phép các nhóm nhanh chóng xác định và giải quyết các vấn đề, từ đó đẩy nhanh vòng phản hồi giữa phát triển và vận hành. Sự hợp tác được cải thiện này cuối cùng dẫn đến việc phát hành phần mềm nhanh hơn và quy trình phát triển hiệu quả hơn.

Tối ưu hoá sử dụng tài nguyên

Hơn nữa, AIOps có thể giúp các tổ chức tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên của họ và giảm chi phí vận hành. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán các yêu cầu tài nguyên trong tương lai, AIOps có thể cho phép các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về lập kế hoạch năng lực và phân bổ tài nguyên. Điều này không chỉ đảm bảo rằng các tài nguyên được sử dụng hiệu quả mà còn giúp tránh cung cấp quá nhiều và sử dụng dưới mức, điều này có thể dẫn đến tiết kiệm chi phí đáng kể.

Tự động hoá các tác vụ thông thường

Một lĩnh vực khác mà AIOps có thể mang lại giá trị cho các thực hành DevOps và Agile là tự động hóa các tác vụ thông thường. Bằng cách tận dụng các thuật toán AI và ML, AIOps có thể tự động hóa các khía cạnh khác nhau của hoạt động CNTT, chẳng hạn như quản lý sự cố, quản lý thay đổi và quản lý cấu hình. Điều này không chỉ giải phóng thời gian quý báu cho các chuyên gia CNTT để tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn mà còn giảm rủi ro do lỗi của con người, có thể dẫn đến lỗi hệ thống và thời gian ngừng hoạt động.

Kết luận

Tóm lại, AIOps có khả năng nâng cao đáng kể hiệu quả của các quy trình phát triển phần mềm DevOps và Agile. Bằng cách tự động hóa các tác vụ thông thường, cải thiện sự cộng tác giữa các nhóm, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và cung cấp khả năng giám sát và khắc phục sự cố chủ động, AIOps có thể giúp các tổ chức cung cấp phần mềm chất lượng cao nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Khi sự phức tạp của môi trường CNTT tiếp tục tăng lên, việc áp dụng AIOps có thể ngày càng trở nên quan trọng đối với các tổ chức muốn duy trì tính cạnh tranh trong thế giới phát triển phần mềm đang phát triển nhanh chóng.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/aiops-for-devops-and-agile-software-development/)

Tin liên quan:

• BigML và Explainable AI (XAI): Diễn giải các quyết định của các mô hình máy học (machine learning)
• FUNiX mở rộng hợp tác tại Nhật, thêm cơ hội việc làm cho học viên
• Xây dựng văn hóa học tập: Biến suy thoái thành cơ hội
• Chuyện nữ sinh học trực tuyến để tốt nghiệp đại học sớm
• 5 cách tìm việc IT khôn ngoan cho người ít kinh nghiệm
• Nhân sự nghỉ việc từ công ty lớn khó khăn thích nghi với startup
• Những lưu ý quan trọng dành cho bạn khi chuyển ngành học
• Tại sao CNTT là lĩnh vực nghề nghiệp hấp dẫn hiện nay
• Các yếu tố quan trọng quyết định thành công trong sự nghiệp IT