DevOps 前瞻：DevOps 的预测分析

talha999

Electric Cloud 是持续交付和自适应发布编排领域的领先企业之一，发布了新的预测分析解决方案“ElectricFlow DevOps Foresight” 。ElectricFlow DevOps Foresight 利用深度学习来识别和建立管道中的发布模式，并衡量软件发布成功的概率，从而提供增强管道的建议。

ElectricFlow DevOps Foresight 旨在将机器语言应用于由无数工具生成的大量数据。然后，它准备一个风险评分指标，这有助于在生产之前预测发布的结果。它将预测分析提升到另一个水平，根据代码复杂性影响、开发人员影响等提供改进管道的建议。

DevOps Foresight使 DevOps 团队能够采取必要的步骤，通过对开发周期的现有实 阿根廷手机号码列表 践和预期的发布模式进行清晰的了解，消除发布焦虑的根源。非常方便地定位现有软件交付过程中的瓶颈，从而更容易纠正该瓶颈。它使团队能够确定针对任何新的或相对复杂的应用程序和环境要求进行资源分配的必要性或紧迫性。这为成功的软件发布开辟了最佳道路。

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ElectricFlow DevOps Foresight 在以下方面提供帮助：

模式识别： DevOps Foresight 有助于对工具链进行深入分析，历史数据可以识别当前版本或正在进行的项目以及一段时间内的模式。
按版本划分的风险评分：它利用作者或代码库发现的模式并确定风险评分。
风险来源：有助于绘制代码复杂性的完整细节以及开发团队对整体风险评分的影响。
根据从过去的成功和失败模式中得出的深刻见解，DevOps Foresight可以预测版本成功的可能性。版本风险评分数值的制作取决于代码复杂性、开发人员和环境配置文件。它使利益相关者能够以直观的方式了解特定管道或构建的成功机会。如果分数高表明风险较高，DevOps团队可以立即解决该问题并确定哪些配置文件会增加风险。



为了改进管道，它会提出建议，DevOps Foresight 会梳理影响因素，并找出哪些因素之前有助于改进，从而建议对代码复杂性、环境或团队结构进行适当的修改。它使管理人员能够主动回答以下问题：

团队能否按时完成发布？
是否可以实现更多或以更快的速度实现？
此次发布是否会导致更少或更复杂的质量问题？
部署失败的可能性有多大？
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申请能力机器学习对大量数据的算法是将 DevOps 流程转移到云中的主要原因之一。DevOps Foresight 允许 DevOps 团队利用交钥匙应用程序，其中对此类算法的支持已嵌入到云服务中。然而，仍然存在的问题是组织在多大程度上愿意依赖机器学习算法或人工智能来自动化DevOps 流程。

总而言之，不用说，客户需要对管道中的版本发布有适当的了解，但这一直是在开始之前评估版本风险的挑战。改进管道主要取决于猜测和试验，但ElectricFlow Devops Foresight 的目标是通过仔细审查以前的成功、概况、代码复杂性等因素，在相当早的阶段提供数据驱动的见解，并显示严格基于事实的改进领域。这是一项至关重要的要求，有助于节省数百个小时的工作时间，同时使他们摆脱交付每件产品所带来的不必要的焦虑。
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