AI 主導の DevOps はどのようにビジネス変革を実現できるのでしょうか?

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AI 技術を採用することで、包括的なセキュリティの基盤としてシステムにインテリジェントな設計が必要であることを認識した新しい DevOps を実現できます。

人工知能の応用により、DevOps に対する人々の理解は大きく変化しています。最も重要なのは、より安全になるようにアプリケーションをインテリジェントに設計する (DevSecOps) という新しい形式の DevOps を提供することです。

ほとんどの開発および運用スタッフは、一貫したレベルの生産性、効率性、およびサービス提供を確保するために DevOps を採用する必要がある重要な原則であることを理解しています。これらすべての要素は、今日の不確実な時代においては非常に重要です。

AI ベースの DevOps により、企業はユーザーに新しい価値を迅速に提供できるようになります。DevOps がなければ、市場競争のペースに追いつくことや、業界の出来事やユーザーの要件に迅速に対応することは不可能です。

以下では、DevOps AI ビジネス思考を使用して、生産ラインの問題をより適切に監視、警告、解決し、戦略的なビジネス上のメリットを促進する方法について概説します。

DevOps への AI の適用

人工知能は、次のようなさまざまな方法で DevOps 環境を変えています。

（１）データアクセシビリティの向上

AI により、通常は公開アクセス可能なデータを探すのに苦労するチームのデータへのアクセスが広がります。 AI により、企業チームがビッグデータ集約の範囲を超える膨大な量のオンライン データにアクセスする能力が向上します。チームが企業の公開データベースから適切なデータをスキャンし、正確で繰り返し可能な分析を行うのに役立ちます。

（２）自律システムの提供

自律システムが登場する前は、ソフトウェア エンジニアは通常、アプリケーションを構築したり、製品に機能を追加したりして、IT オペレーターがそれらをディスパッチして使用するまで待っていました。自律 DevOps システムの導入により、これは当てはまらなくなりました。 DevOps チームは、DevOps リソースが利用可能になるまで待たずにソフトウェア エンジニアが更新プログラムを展開できるようにするインフラストラクチャを構築できます。

（３）アプリケーション開発プロセスの自動化

多くのビジネス プロセスを自動化する AI の能力により、データ分析が可能になり、DevOps 環境に大きな影響を与えることができます。アプリケーション開発における AI 対応 DevOps は、現在多くの企業にとって選択肢となっています。 AI を活用した DevOps により、チームは膨大な量のデータの処理に多くの時間を費やすことなく、迅速にソリューションを特定できるようになります。

（4）インテリジェント異常検知

人工知能と機械学習を活用したシステムは精度が高く、システムの安全性を向上させることができるため、優れたパフォーマンスを発揮します。集中ログ DevOps アーキテクチャにより、ユーザーはネットワーク上の疑わしいアクティビティをログに記録してトラブルシューティングできます。これらのプラクティスは、サイバー攻撃者による影響と脅威を軽減し、企業がデジタル変革イニシアチブを正確に実行するのに役立ちます。

（５）独立したチームワークを促進する

AI と機械学習を活用した DevOps により、各チームは互いにあまり依存せずに独立して機能できるようになります。たとえば、企業の開発チームと運用チームは通常、タスクを完了するために互いに協力する必要がありますが、スマートな DevOps ソリューションの助けを借りれば、2 つのチームは互いのサポートを待つことなく独立して作業できます。

（6）より良い顧客体験を提供する

AI ビジネス アイデアは、多くの場合、企業の生産性に直接影響を与えます。これらのテクノロジーにより、企業は製品をより迅速に開発、発売し、より高いレベルのサービスを提供できるようになります。

AIベースのDevOpsの現在の応用

AI ベースの DevOps ソリューションは現在、アプリケーション開発 (ローン アプリやモバイル アプリ)、顧客エンゲージメント、リード生成、収益予測、推奨システム、リスク スコアリングなどの DevOps など、さまざまなソリューションに企業で使用されています。また、分散コンピューティング システムに十分なコンピューティング リソースを割り当てて、モデルのトレーニング結果を最適化し、最短のターンアラウンド時間を実現します。規制遵守を満たすには、データの偏りに対処し、モデル分析機能を向上させることに重点を置く必要があります。

DevOps チームは、継続的インテグレーション (CI)/継続的デリバリー (CD)、コンテナ化されたソフトウェア、マイクロサービスを使用してこれらの標準を満たし、イノベーションを実現します。これらの手順を正しく採用すれば、セキュリティの脅威、データ漏洩、システム停止を検出して防止するのに役立ちます。これらの対策とセキュリティは、原子力発電、水処理、石油・ガスなどの機密性の高いインフラ分野に携わる企業にとって特に重要です。彼らが使用する産業用制御システムは、IoT センサーと保護メカニズムを採用しているため、サイバー攻撃に対して特に脆弱です。

企業がAI主導のDevOpsを導入できるようにする

一部の企業はまだデジタル変革への適応の初期段階にあります。これは、レガシー システムを引き続き使用するために必要な知識やインフラストラクチャが不足しており、ストレージ デバイスに大量の履歴データが保存されていることが原因と考えられます。 AI は、このデータから洞察を引き出し、顧客エクスペリエンスを向上させるアプリケーションの作成に役立ちます。したがって、これらの企業にとっては、そのメリットを認識し、既存の DevOps およびデータ サイエンス スタッフのスキルを向上させることが賢明です。

企業のデータ サイエンス チームは、製品のバージョン管理、モデル系統の監視、モデルのトレーニングとテスト フレームワークなどの DevOps 戦略を継続的に更新して実装する必要がある場合があります。これらのアクティビティにより、アプリの使用状況におけるユーザー固有の傾向を定義し、それに応じて機能を調整することで、製品の提供とパーソナライゼーションを段階的に強化できます。さらに、DevOps エンジニアは、データ サイエンティストや AI/機械学習エンジニアと緊密に連携して、応答時間を改善し、モデルの作成と生成のあらゆる側面を監視および制御する必要があります。

結論は

デジタル変革における DevOps の使命は、企業がデジタル変革の成功率を高め、競争力を向上できる傾向とプロセスを理解できるように支援することです。

従来の指揮統制型の組織から、権限委譲、個性、連携が一致し、全員の参加が奨励されるデジタル組織に移行するには、行動の大幅な見直しが必要です。 DevOps 方法論では、概念から意味のある実現までの流れを最大化するために、パイプラインを構築するだけでなく、文化的な観点から機能する構造とモデルを提供することも重要である理由を説明します。

AI を活用した DevOps は、IT インフラストラクチャのテスト可能性、回復力、測定可能性、動的性、オンデマンド性の向上に役立ちます。これにより、サポートする IT テクノロジーをより安全かつ迅速に改善できるようになり、ソフトウェア アプリケーションやサービスをより安全かつ迅速に変更できるようになるため、企業のデジタル変革に役立ちます。