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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。
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。
与DevOps Dein的合作伙伴II 2024孟买
•组织如何实施有效的可观察性实践，以在整个系统中更好地可见性？•组织如何实施有效的可观察性实践，以在整个系统中更好地可见性？•使用AI和机器学习在可观察性和监视中带来了什么好处和挑战？•团队如何创建在多云环境中有效的可观察性策略？•将日志，指标和痕迹相关联的最佳方法是获得有用见解的？•如何在不同的云环境中优化Kubernetes的性能和可伸缩性？•有哪些最佳实践对Kubernetes群集有效地管理？•如何将混乱工程应用于测试和提高系统弹性？
DevOps关键的成功因素和组织实践
近年来，软件行业观察到了一个重大变化，使软件公司可以在更短的释放周期内部署新功能，而不是传统的较长时间表。这种变化使释放周期减少到小时和几分钟。compainies采用了各种策略来促进这种过渡到较短的释放周期，采用DevOps方法特别突出。devOps阐述了软件开发与运营之间的协作，影响了公司文化，流程，产品，相关技术以及用于软件开发和运营中的组织框架。可用于实施的DevOps的各种途径在采用该方法方面呈现了重大挑战。本论文的主要目的是为软件开发中的DevOps的采用和实施提供全面的理解。这包括确定影响DevOps实践，概念，组织实践，福利，挑战，风险缓解策略和建议的关键成功因素。研究方法涉及系统文献综述，半结构化访谈以及软件从业人员之间的开放式调查问题，最终导致了关于DevOps的合并知识。
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。
TwinOps：数字孪生与 DevOps 相遇 - DTIC
本报告总结了 TwinOps 项目的贡献，该项目由软件工程研究所资助，为期一年，于 20 财年执行。这项研究的贡献有两个方面。首先，它引入了 ModDevOps，作为一种创新方法，使用 DevOps 概念和从模型生成代码来连接基于模型的工程和软件工程。ModDevOps 平滑了从模型级验证和确认 (V&V) 到软件生产的过渡。其次，该研究开发了 TwinOps，这是一种特定的 ModDevOps 管道，通过在构建模型工件时对其进行精心组合，为系统工程师提供新的分析能力。
利用 DevOps 和 DevSecOps 加速 AI 开发和部署
无担保。本卡内基梅隆大学和软件工程学院材料按“原样”提供。卡内基梅隆大学不对任何事项提供任何明示或暗示的担保，包括但不限于对用途适用性、适销性、排他性或使用材料所获得的结果的担保。卡内基梅隆大学不对专利、商标或版权侵权提供任何担保。
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。
TwinOps – DevOps 与基于模型的工程和数字孪生相结合，用于 CPS 工程
网络物理系统 (CPS) 的工程需要大量专业知识来捕获系统需求并得出正确的解决方案。基于模型的工程和 DevOps 旨在高效地交付质量更高的软件。基于模型的工程依靠模型作为一流的工件来分析、模拟并最终生成系统的各个部分。DevOps 专注于软件工程活动，从早期开发到集成，然后通过在运行时监控系统进行改进。我们声称这些可以有效地结合起来，以改进 CPS 的工程流程。在本文中，我们介绍了 TwinOps，这是一种将基于模型的工程、数字孪生和 DevOps 实践统一在统一工作流程中的流程。TwinOps 说明了如何利用 MBE 和 DevOps 中的几种最佳实践来设计网络物理系统。我们使用数字孪生案例研究来说明我们的贡献，以说明 TwinOps 的优势，结合 AADL 和 Modelica 模型以及物联网平台。
使用数字孪生实现网络物理生产系统中的 DevOps 方法
摘要。如今，产品制造必须响应大规模定制产品，以满足全球市场需求。这需要敏捷和动态的生产过程才能在市场上具有竞争力。因此，随着工业 4.0 的引入，工厂数字化的需求也随之而来。数字化的一个例子就是数字孪生。数字孪生由于其适应性和物理系统与其虚拟模型之间的无缝交互而增强了灵活性。此外，它弥合了整个产品生命周期中开发和运营之间的差距。因此，数字孪生可以成为信息物理生产系统中 DevOps 应用的推动者，因为 DevOps 旨在合并开发和运营以提供持续和敏捷的过程。本文分析了使用数字孪生来实现信息物理生产系统 (CPPS) 的 DevOps 方法，从而创建一个完全集成和自动化的生产过程，从而实现持续改进。