主要观点：DevOps 是促进软件开发与 IT 运营合作的理念，在当今数字世界中能让团队保持领先。AI 像超级英雄般助力 DevOps 团队处理数据、发现问题和优化流程。
关键信息：

• DevOps 减少部门隔阂，借助自动化快速产出优质软件。
• AI 可用于预测分析、自动化测试、构建自愈系统等。
• AI 在 CI/CD 优化、资源优化、安全自动化方面有实际应用。
• AI 融入 DevOps 有提升效率等好处，但也存在数据、伦理等挑战。
• 未来 Generative AI 和更智能的基础设施是发展趋势。
  重要细节：
• 预测分析利用数据和机器学习预测系统故障等，如提前发现 CPU 或内存问题。
• 自动化测试借助 AI 更有效开发和运行测试用例，节省时间并提高测试覆盖率。
• 自愈系统如 Kubernetes 和 AWS Auto Scaling 自动修复问题，减少停机时间。
• AI 优化 CI/CD 时能发现并解决管道缓慢等问题，自动调整测试等。
• 资源优化中 AI 借助 Prometheus 等预测资源需求并自动调整。
• 安全自动化方面如 Darktrace 识别异常，Wiz 扫描漏洞等。
• 数据质量对 AI 很重要，需有懂 AI 的人员。
• 未来 Generative AI 可生成代码，智能基础设施能自动管理资源。