KI, maschinelles Lernen und serverloses Computing sind leistungsstarke Tools, die verschiedene Aspekte von DevOps verbessern können, von der Verbesserung der Softwarequalität und -überwachung bis hin zur Ermöglichung effizienter, skalierbarer und kostengünstiger Anwendungsbereitstellungen.Diese Technologien bieten im Zusammenhang mit DevOps-Praktiken verschiedene Vorteile und Fähigkeiten:

KI und maschinelles Lernen in DevOps

Automatisierte Tests und Qualitätssicherung –  maschinelles Lernen können zur Verbesserung von Testprozessen eingesetzt werden.

Erkennung und Überwachung von Anomalien – Algorithmen des maschinellen Lernens können helfen, Anomalien in der System- und Anwendungsleistung zu erkennen, was eine proaktive Problemlösung ermöglicht.

Serverloses Rechnen in DevOps

Skalierbarkeit – Serverlose Computing-Plattformen wie AWS Lambda, Azure Functions und Google Cloud Functions bieten automatische Skalierbarkeit.

Kosteneffizienz – Serverloses Computing folgt in der Regel einem Pay-as-you-go-Modell, das vor allem bei Anwendungen mit variablen Arbeitslasten kostengünstig sein kann.

Automatische Skalierung – Serverlose Plattformen können je nach Bedarf automatisch nach oben oder unten skaliert werden, was den DevOps-Grundsätzen der Flexibilität und Reaktionsfähigkeit entspricht.

Integration von AI/ML und Serverless

KI- und maschinelle Lernmodelle können als serverlose Funktionen bereitgestellt werden und ermöglichen so eine dynamische KI-Verarbeitung auf Abruf in Anwendungen.

Serverlose Funktionen können verwendet werden, um KI- und ML-Workflows auszulösen, z. B. Datenverarbeitung, Modelltraining und Inferenz.