Come in molti ormai sanno, automatizzare le attività ordinarie e ripetibili è una delle caratteristiche che definiscono la cultura DevOps. Con il miglioramento delle capacità di AI (artificial intelligence) ed ML (machine learning), aumenta l’ambito e la complessità delle attività che possono essere automatizzate, il che eleva lo standard di tutti i DevOps.
Con DevOps si intende un insieme di pratiche che automatizza i processi tra lo sviluppo del software e i team IT, in modo che questi possano creare, testare e rilasciare il software in modo più rapido e affidabile.
Il concetto di DevOps si basa sulla costruzione di una cultura di collaborazione tra team che storicamente funzionano in silos. I vantaggi promessi comprendono una maggiore fiducia, rilasci di software più veloci e la capacità di risolvere rapidamente problemi critici e gestire al meglio il lavoro non pianificato.
Le metodologie DevOps stanno generando set di dati sempre più ampi e diversificati nell’intero ciclo di vita delle applicazioni, dallo sviluppo, all’implementazione, alla gestione delle prestazioni delle app stesse. Solo un solido livello di monitoraggio e analisi può veramente sfruttare questi dati per arrivare all’obiettivo finale del DevOps: l’automazione end-to-end.
Machine learning e Intelligenza artificiale nel cloud
Il recente aumento dell’intelligenza artificiale e del machine learning nel cloud e le relative capacità come l’analisi predittiva hanno iniziato a spingere le organizzazioni DevOps a esplorare l’implementazione di un nuovo modello di analisi dei dati che si basa su algoritmi matematici.
Molti fornitori di cloud pubblici, come Microsoft, Amazon, Google e IBM stanno attualmente supportando AI/ML-as-a-Service, consentendo alle organizzazioni DevOps di sfruttare l’agilità di tali servizi per aiutarli a diventare più efficienti nello sviluppo delle applicazioni, compreso automatizzare alcuni compiti ripetibili del DevOps.
In questo modo, le persone dietro i DevOps possono essere liberate da compiti ancora più banali e possono così concentrarsi su progetti innovativi e creativi. Automatizzare le attività di routine è cruciale, ma c’è un altro fattore importante nel ruolo che giocano AI e ML nel futuro del DevOps: il fatto che gli esseri umani semplicemente non possono fare certe cose o non possono farle in modo veloce come le macchine, specialmente su scala.
Non è quindi un caso che, Equinix dica di attendersi, in futuro, che il trend dell’utilizzo di AI/ML nel DevOps continui in tutti i settori, dal momento che sempre più aziende collaborano e sfruttano gli hub di interconnessione integrati e i data center di colocation come una piattaforma globale e unica per l’innovazione.
Equinix e i suoi Global Solutions Architect supportano lo sviluppo di AI/ML attuali e futuri e l’acquisizione di dati sulla Piattaforma Equinix e stanno aiutando le odierne aziende digitali a implementare più funzionalità AI/ML come servizio cloud.
