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DevOps的零信任连接 - 解决方案简介
CloudFlare充当所有DevOps用户和资源中的连接“胶水”，而不论每个步骤的流量流动如何。This same technology, i.e., WARP Connector , enables admins to manage different private networks with overlapping IP ranges — VPC & RFC1918, support server-initiated traffic and P2P apps (e.g., SCCM, AD, VoIP & SIP traffic) connectivity over existing private networks, build P2P private networks (e.g., CI/CD resource flows), and deterministically route traffic.组织还可以使用Cloudflare的Terraform提供商自动化其SASE平台的管理。
AWS 规范指南 - 为多账户 DevOps 环境选择 Git 分支策略
转向基于云的方法并在 AWS 上交付软件解决方案可能会带来变革。这可能需要更改您的软件开发生命周期流程。通常，在 AWS 云中的开发过程中会使用多个 AWS 账户。选择兼容的 Git 分支策略来与您的 DevOps 流程配对对于成功至关重要。为您的组织选择正确的 Git 分支策略可帮助您在开发团队之间简洁地传达 DevOps 标准和最佳实践。Git 分支在单个环境中可能很简单，但在多个环境（例如沙盒、开发、测试、登台和生产环境）中应用时可能会变得混乱。拥有多个环境会增加 DevOps 实施的复杂性。
云本机和DevOps服务
•KUBERNETES定制开发和MLOPS平台（SKCC Accuinsight）安装自动化项目 - 大数据和MLOPS服务项目 - 部署解决方案：QK，QSS-关键呼吸： - 自定义K8S＆CEPH用于在各种空气范围内使用跨越型的+Terrasible Antrasization+Accuins（MM）（使用MM）安装的k8s＆Ceph（用于安装） - ArgoCD - Impact of Service Adoption : Significant reduction in installation time (from over a week to within 2 hours) and stable K8s and storage services - Client : SK INC.(C&C) - Companies Using the Service: NongHyup(2021), SK Siltron(2022.06), KB CAPITAL(2021.08), Public Procurement Service(2022.03), NH Insurance(2023.02),
通过AI驱动的预测模型提高DEVOPS效率，以连续集成和部署管道
在DevOps实践的核心中是连续集成（CI）和连续部署（CD）管道，它们可以自动化软件交付的关键阶段。连续集成涉及将多个贡献者的代码更改合并为共享存储库，然后通过测试进行自动验证[3]。这确保了及早发现并解决集成问题，从而减少了开发周期后期昂贵的错误的可能性[4]。连续部署，另一方面，将测试代码发布到生产环境中，使组织能够快速可靠地向用户提供更新[5]。一起，这些实践构成了DevOps工作流的骨干，确保了无缝集成，一致的交付和高质量的软件[6]。
Hugo Bruneliere、Vittoriano Muttillo、Romina Eramo、Luca Berardinelli、Abel Gomez 等人。AIDOaRt：用于 DevOps 的 AI 增强自动化，一种基于模型的网络物理系统持续开发框架。微处理器和微系统：嵌入式硬件设计，2022 年，94，第 104672 页。10.1016/j.micpro.2022.104672。hal-03769797
∗ 通讯作者电子邮件地址：hugo.bruneliere@imt-atlantique.fr（Hugo Bruneliere）、{vittoriano.muttillo,romina.eramo}@univaq.it（Vittoriano Muttillo、Romina Eramo）、luca.berardinelli@jku。 (Luca Berardinelli)、agomezlla@uoc.edu (Abel G´omez)、{alessandra.bagnato,andrey.sadovykh}@softame.fr (Alessandra Bagnato、Andrey Sadovykh)、antonio.cicchetti@mdu.se (Antonio Cicchetti)
智能 DevOps：利用人工智能彻底改变 CI/CD 管道和
软件开发中最明显的趋势给组织带来了巨大的压力，迫使他们快速生产出高质量的软件。由于 DevOps 高度重视自动化、协同和持续交付，因此可以将其视为当前软件开发方法的基础。尽管 CI/CD 管道变得更加复杂，并遇到了与之相关的实时决策，但您的工作仍然具有挑战性。本文旨在描述智能 DevOps，在 CI/CD 过程中应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 并改进软件交付生命周期。AI 可帮助 DevOps 团队避免重复任务，确定管道故障的原因，更好地控制资源使用情况，并提高管道效率。该研究讨论了 DevOps 流程的 AI 自动化的当前趋势以及采用前景和威胁，并提出了 DevOps 框架中的 AI。基于一组配对的低级案例和高级实验，本研究证明了智能 DevOps 在提高速度、提高稳定性和降低软件交付成本方面的有效性和能力。研究结果将为计划实施基于人工智能的增强/自动化 DevOps 实践的组织提供路线图，并为想要研究这一不断发展的领域未来发展的研究人员提供参考。
将安全性嵌入 DevOps 实践的核心
尽管取得了这些进步，但将安全性完全集成到 DevOps 实践中仍然存在挑战，尤其是在云环境中。Shortridge 等人 (2020) 探讨了有效采用 DevSecOps 所需的文化和运营变革，强调开发、运营和安全团队之间需要协作。他们认为，必须克服这些团队之间的传统孤岛，以培养一种共同承担安全责任的文化。同样，Thomas 和 Whitman (2021) 解决了在多云环境中平衡速度和安全性的复杂性，并指出管理不同的安全协议和合规性要求可能是一个重大障碍。他们的研究表明，使用 AWS Secrets Manager 和 AWS Config 等工具可以通过提供全面的安全管理解决方案来帮助应对这些挑战。
DevOps中的AI如何革新软件开发
技术是软件开发快速发展的主要原因。DevOps是软件开发/操作生命周期的相对较新的实践框架，该框架得到了人工智能（AI）支持。使用AI，DevOps流程在跨职能合作和软件交付优化方面变得更加精通。此博客评估了AI在DevOps中的一些影响，包括AI正在改变过程，某些实施它的工具，这项技术带来的一些好处以及它带来的一些挑战。
将 AI 集成到 DevOps 流程中
本文探讨了人工智能 (AI) 在增强 DevOps 流程方面的变革性作用，重点关注持续集成 (CI)、持续交付 (CD) 和基础设施管理自动化。随着组织越来越多地采用 DevOps 方法来简化软件开发和交付流程，AI 技术的集成为提高效率、质量和响应能力提供了巨大的潜力。本研究回顾了 CI/CD 的当前实践，并研究了 AI 驱动的工具如何自动执行重复任务、优化资源分配并促进预测分析以进行主动决策。此外，本文还讨论了与 DevOps 中的 AI 集成相关的挑战和注意事项，包括文化转变、数据治理和对熟练人员的需求。对未来发展的预测突出了 AI 创建更智能、更具适应性的 DevOps 环境的潜力，以满足不断变化的行业需求。通过确定关键趋势和创新，本研究全面概述了 DevOps 的未来前景，将 AI 定位为敏捷性和性能的关键推动因素。
AI 和机器学习在 DevOps 自动化中的作用
Naresh Lokiny 高级 DevOps 工程师 电子邮件：lokiny.tech@gmail.com 摘要：本文探讨了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在 DevOps 自动化中的变革性作用。AI 和 ML 技术在 DevOps 实践中的集成彻底改变了软件开发生命周期，使组织能够实现更快的交付、更高的质量和更高的效率。通过利用 AI 和 ML 算法，DevOps 团队可以自动执行重复性任务、预测潜在问题并优化工作流程以推动持续改进。本文深入探讨了 AI 和 ML 在 DevOps 自动化中的重要性，重点介绍了实施的主要优势、挑战和最佳实践。AI 正在彻底改变我们进行 DevOps 的方式。了解如何应用人工智能来改进软件开发流程和简化运营。关键词：DevOps、自动化、人工智能、机器学习、持续集成、持续部署、预测分析、优化、效率。