人工智能已经证明自己能够生成、测试和部署软件代码。
正如 ZDNET 同事 Liam Tung 在最近的一篇文章中探讨的那样，ChatGPT 等工具可以编写代码甚至修复错误。
这种新兴的智能自动化对开发人员在未来数月和数年中的角色意味着什么？
好消息是 AI——与 DevOps 相结合——可能意味着大大增强的开发人员体验，并可能释放大量瓶装的创造力。
在 DevOps 名人加入的最近一次网络广播中，对开发人员体验日益增长的重要性——以及为什么这已成为一件事——进行了剖析和探索。 他们说 DevOps 的未来，以及开发人员的角色，正在通过人工智能、低代码和无代码技术得到丰富。
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“人类不擅长花大量时间一遍又一遍地看同一件事，但计算机和机器学习在这方面非常擅长，”云计算和应用程序现代化主题的软件架构师和作者 Lee Atchison 说 .
DevOps 向前发展的影响是引人注目的。 “这是我参与 DevOps 以来见过的最有趣的时刻之一，”CloudBees 和技术战略高级总监 Hope Lynch 说。 “部分原因是人工智能、机器学习、低代码和无代码的影响。所有这些都在同时汇聚在开发人员身上。人们现在也更多地考虑开发人员的体验。他们实际上如何 与业务相关？他们不再是幕后的开发人员。他们现在是业务开展方式的一部分，”
机器学习和人工智能“应该成为任何关于 DevOps 未来的讨论的标题，”Atchison 说。 DevOps 与 AI 相结合对生产力的影响可能是巨大的。 “拥有这样的工具可以帮助我们在系统成为问题之前扫描其可靠性，这将变得至关重要。我认为机器学习和人工智能 [are] 将变得至关重要，不仅仅是从开发的角度来看——我们” 我们只是看到那里可能发生的事情的开始——但也从运营的角度来看。DevOps 确实使我们能够每天发布成千上万的版本。亚马逊做什么，每 11 秒一个？那是很多代码 正在部署到我们的应用程序中，而且越来越多，它们通过 SaaS、云服务等跨公司使用。”
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那么，随着越来越多的 AI 与 DevOps 相关联，在整个软件生命周期中处理重要功能，这对软件开发人员意味着什么？ “我看到有开发人员说他们正在使用 AI 作为编码合作伙伴，”Lynch 说。 “他们用它来想出更多的想法，寻找捷径。这并不是说它要取代他们，他们也不会盲目相信它。但它正在帮助他们更快地获得更广泛的想法。”
Atchison 补充说，“如今没有什么比 ChatGPT 更受炒作了。但归根结底，它不是取代人的工具，而是帮助执行某些类型的任务，”他指出。 “AI 擅长的一件事是分析大量数据以寻找异常。然后人类可以查看这些异常以弄清楚发生了什么。每天都有成千上万的版本发布，我们无法可靠地 预测所有这些是否准确。因此，机器学习的一个很好的用途是进行扫描，寻找分析数据的异常或变化，这些分析数据已将它们与发布相关联。”
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Tricentis 的工程副总裁 Parag Doshi 说，这就是为什么首先要雇用开发人员的核心——因为他们的创造力。 “这不是让某人检查申请的十亿个测试结果。今年，人们将勒紧腰带，他们将合理化他们的申请，他们将合理化他们可以花多少时间 构建应用程序、测试应用程序，以及他们持续部署应用程序的效率。我们必须变得更聪明，而人工智能是另一种工具，可以让我们将更多时间投入到我们最初受雇要做的领域。 “
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