¿Por qué usar IA para DevOps?
Las organizaciones de todo el mundo experimentan una importante presión ante la necesidad de innovar digitalmente para mantenerse competitivas. Una de las áreas clave que varias organizaciones han identificado como fuente de oportunidades para mejorar el ritmo de la innovación es el desarrollo y las operaciones de software, es decir, DevOps. Aunque la tecnología DevOps ha evolucionado considerablemente en los últimos años, aún representa un reto. Los problemas relacionados con la simultaneidad, la seguridad o el tratamiento de información confidencial requieren una evaluación por parte de expertos y, con frecuencia, no se contemplan en los mecanismos existentes, como las revisiones de código por pares y las pruebas unitarias. La IA para DevOps supone un cambio hacia una mayor automatización y unos mecanismos más proactivos que permitan a los equipos de trabajo innovar más rápidamente y con confianza. Diseñada para mejorar la experticia de los desarrolladores a través de capacidades de ML, la IA para DevOps es un proceso que abarca desde los procesos manuales con implementaciones poco frecuentes y ciclos de innovación lentos, hasta los ciclos de iteración rápidos con CI/CD, y las alarmas automatizadas para supervisar la producción.
Beneficios de la IA para DevOps
Casos de uso
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Hágalo usted mismo
Mediante modelos de machine learning basados en dos décadas de excelencia operativa de Amazon.com y AWS, los servicios de IA de AWS pueden proporcionar información útil antes de que surjan los problemas, ayudar a los equipos a ser proactivos, aplicar las prácticas recomendadas de forma predeterminada y, en última instancia, contribuir a innovar con mayor rapidez.