就 DevOps 而言，生成式 AI与功能管理测试的新兴集成标志着一次重大演变。我们将认真研究这项技术如何彻底改变我们创建测试环境的方式。
使用人工智能生成测试使我们能够模拟大量的用户场景和环境，这意味着我们可以开发和部署不仅好而且很棒的功能：强大、高效，并为现实世界遇到的任何问题做好准备。
在 DevOps 测试中采用生成式 AI
人工智能正在极大地改变我们周围的世界，以惊人的速度影响着各个行业。令人震惊的是，83% 的公司声称人工智能是其业务战略的关键组成部分，特别是在软件开发方面。
在 DevOps 方面，特别是在功能管理测试方面，生成式 AI 已迅速成为一种变革性工具，它利用机器学习算法来生成密切模仿现实世界条件的数据和测试场景。
传统上，DevOps 团队主要依靠手动和一些自动化测试方法来验证其功能。然而，这些方法通常无法准确模拟各种复杂且不可预测的用户交互和环境变量。
通过创建细致入微且多样化的测试用例，生成式人工智能可以填补这一空白，从而能够在各种条件下对功能进行更彻底的评估。即使是现在，在较小的规模上，WordPress 网站所有者仍在使用预测分析甚至简单的比较来正确安排新功能的推出：有超过60,000 个插件可供选择，生成式人工智能有可能防止滞后，这通常是单个劣质插件的结果。
简而言之，人工智能正在通过智能地设计不同的测试场景，积极改进跨各种平台实现和测试功能的方式。
提高测试覆盖率和效率
测试覆盖范围的显着扩大是将生成式 AI 集成到 DevOps测试中的主要好处之一。传统的测试方法通常受到测试人员可以预见和手动编写脚本的场景的限制。
相比之下，人工智能驱动的测试工具可以生成大量独特的、意想不到的测试场景，捕获可能被忽视的边缘情况，这对于在开发周期的早期识别潜在的错误和漏洞至关重要，从长远来看可以节省时间和资源。跑步。
此外，人工智能可以自动创建和实施这些测试。这简化了测试工作流程，使测试人员能够将全部注意力集中在更复杂和更具挑战性的任务上。
模拟真实场景
DevOps 中生成式 AI 的另一个关键优势是它能够模拟现实世界的用户行为和环境。
人工智能模型可以通过分析历史数据、用户模式和环境变量来创建现实且多样化的用户场景。这种类型的功能是功能管理中的巨大资产，其中了解新功能在现实世界中的执行方式至关重要。
举几个例子，人工智能模型可以生成模拟高峰使用时间、变化的网络条件或不同的用户人口统计数据的测试用例。此外，Netflix、Google 和 IBM 等公司已经在积极使用生成式 AI来模拟各种应用程序的真实场景，例如内容交付优化、预测性维护和软件测试。
加速 DevOps 中的功能开发
将生成式人工智能集成到功能测试中也加速了功能开发和部署过程。
构建良好的提示链可以建立一个环境，让 DevOps 团队可以有效地比较不同的产品/服务，特别是当涉及到更敏感的软件（例如云管理平台）时，甚至可以找到摆脱供应商锁定的最佳方法，而无需实际操作。浪费时间手动比较和测试所有内容。
应用生成式人工智能还可以通过快速连续生成和运行数千个测试场景来大幅减少验证新功能所需的时间。在 DevOps 环境中，快速迭代和持续部署是关键，这一点至关重要。
AI驱动的测试还可以为开发人员提供即时反馈，以便快速调整和改进。这确保了功能的开发速度更快，同时在正确部署之前满足最高的质量标准。
潜在的挑战和考虑因素
虽然生成式 AI 在 DevOps 测试中的潜力巨大，但团队必须应对并努力克服挑战和注意事项，才能成功应用这一强大的新工具。
一个关键问题是用于训练人工智能模型的数据的质量和相关性；由于不准确或有偏差的训练数据可能导致输出不理想甚至有害，因此仔细选择和整理数据是至关重要的一步。
将生成式 AI 纳入已建立的 DevOps 流程也会带来复杂性和资源需求方面的挑战。组织在修改现有管道和流程以适应人工智能技术方面可能面临重大挑战，这通常需要对硬件、软件和技术人员进行大量投资。
最后，不断改进和更新人工智能模型的必要性怎么强调也不为过。随着新技术和安全威胁的出现，这些模型必须定期完善和调整，以保持有效性和相关性，这将需要对人工智能系统进行持续投资，并致力于跟上快速发展和进步领域不断发展的技术和方法。 。
生成式人工智能的未来方向
展望未来，生成式人工智能在 DevOps 中的作用将变得更加突出，并且随着人工智能模型变得更加复杂和数据丰富，它们生成现实和复杂测试场景的能力只会提高。
但让我们不仅仅关注创建测试环境和隔离测试环境：执行良好的人工智能辅助流程可以降低SAP 员工扩充期间的成本，还可以简化其他高级企业系统（例如 Oracle ERP 和 Salesforce CRM）中的流程。总体而言，ERP 软件是 DevOps 功能管理的完美候选者，因为它允许开发人员使用生成式 AI 进行从编写代码到自定义测试的所有操作。
我们还可以期待看到人工智能在 DevOps 的其他方面的进一步集成，例如监控和性能优化。最终目标是创建一个无缝的、人工智能增强的管道，可以有效地测试和部署功能，并不断从现实世界的反馈中学习和改进。
为了更好地说明这种变革性影响，生成式 AI 将如何在未来进一步影响 DevOps 的一些关键示例包括：
● 人工智能增强开发：生成式将协助开发人员提供代码建议、错误修复，甚至做出架构决策，从而简化开发工作流程。
● 改进的基础设施管理和自动化：由生成式人工智能驱动的预测分析的使用将在预测基础设施需求、促进先发制人的扩展和资源的高效分配方面发挥至关重要的作用。
● 自适应问题解决和事件处理：生成式人工智能将彻底改变快速识别、诊断和解决操作问题的方式，极大地提高 DevOps 实践的可靠性和稳定性。这在谷歌云运营套件等平台中很明显，此类人工智能功能已经产生了重大影响。
● 主动 DevOps 中的生成式 AI：这一新兴趋势侧重于利用生成式 AI 在潜在问题出现之前对其进行预测，从而实现先发制人的维护策略，并旨在减少系统停机时间。
● 人工智能驱动的测试和质量保证：人工智能驱动的测试将变得更加复杂，具有自动测试用例生成、测试数据创建和高级异常检测等功能。
在 DevOps 中利用生成式 AI
将生成式 AI 集成到 DevOps 中是一项突破性的发展，它将彻底改变我们软件开发、测试和基础设施管理的方式。
这项创新技术为复杂任务的自动化、提高效率以及软件产品的质量和可靠性提供了巨大的潜力。然而，与任何新兴技术一样，它的采用也有其自身的一系列挑战和考虑因素。
想要在 DevOps 实践中利用生成式 AI 的企业必须解决与数据完整性、复杂的集成流程、遵守隐私法以及持续增强 AI 模型的必要性相关的挑战。
尽管存在这些挑战，但在 DevOps 中采用生成式 AI 的好处还是相当巨大的，从提高效率和节省成本到增强可扩展性和提高整体软件质量。
