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审查CI/CD管道的AI驱动监控和诊断症的进展，Teemu Myllynen 1*，Eunice Kamau 2，Sikirat Damilola Mustapha 3，G
抽象的连续集成和连续部署（CI/CD）管道是现代软件开发的关键组成部分，可以快速地提供可靠的应用程序。但是，确保CI/CD管道的无缝操作仍然是一个挑战，因为管理代码更改，依赖关系和不同测试环境的复杂性。人工智能（AI）的最新进步已引入了CI/CD工作流程中监测和诊断的创新方法，从而显着提高了它们的效率，可靠性和弹性。本评论探讨了监测和诊断CI/CD管道中使用的最先进的AI驱动技术。AI方法（例如机器学习（ML）算法，异常检测系统和预测分析）正在通过识别潜在瓶颈，预测建筑故障并优化资源分配来改变管道管理。关键开发包括AI驱动的日志分析，该分析可自动检测错误模式和根本原因识别，并适应性地管理管道配置以最大程度地减少故障率。本文还研究了自然语言处理（NLP）在分析开发人员反馈和改善团队之间的沟通中的作用。AI驱动的可观察性平台，该平台将来自多个管道阶段的数据集成以提供实时见解，以增强决策和减少停机时间的能力。挑战，例如将AI系统集成到现有的CI/CD框架中，处理大量数据，并确保在AI驱动的诊断中解释能力，以及建议的解决方案。领先技术公司的案例研究说明了AI对CI/CD管道性能的影响，展示了建筑成功率，部署速度和整体运营效率的可测量提高。本评论结束了结论，以识别新兴趋势，例如使用联合学习用于隐私诊断，以及用于自动代码修复的生成AI模型的集成。DOI: https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2024.5.1.1119-1130 Keywords: AI-Powered Monitoring, CI/CD Pipelines, Artificial Intelligence, Machine Learning, Anomaly Detection, Predictive Analytics, AI-Driven Diagnostics, NLP in CI/CD, Reinforcement Learning, Software Development Automation
供应链中人工智能应用的回顾 Mariam ATWANI 1*、Mustapha HLYAL 2 和 Jamila ELALAMI 1
本研究的目的是确定人工智能在 SC 中的使用情况，首先基于对数据库、Google 学术和 Scopus 的目标关键字搜索。关键词组合如下： • “供应链”和“人工智能” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“ANN” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“机器学习” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“粗糙集理论” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“模糊逻辑” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“专家系统” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或* 通讯作者：atwani.mariam@gmail.com