这些​​工具使用 ML 算法在

[jarinislamfatema]

错误进入生产之前检测错误，从长远来看，这将大大节省时间。 总之，将 AI 融入到您的 DevOps 实践中可以产生巨大的效益——但至关重要的是，这一工作必须系统地进行，并遵循上述精心制定的计划。 衡量人工智能在 DevOps 计划中的成功 定义和衡量成功是任何项目的关键组成部分，在我们的 DevOps 实践中采用 AI 解决方案也不例外。

要衡量成功，我们首先需要定义成功的集成对于我们的组织来说 外汇数据 是什么样的。我们可能希望提高代码部署速度、降低错误率、增强安全性或提高解决问题的效率。通常，您的 KPI 是一个很好的起点。 一旦我们确定了这些目标，我们就可以探索反映目标实现进度的具体指标。例如，如果我们的目标是借助人工智能加快代码部署速度，我们可以测量在人工智能集成之前和之后从代码签入到生产运行所需的时间。

为了评估人工智能是否增强了我们 DevOps 环境中的安全措施，我们可能会跟踪检测到的漏洞或未经授权的访问尝试实例的变化。 这里的关键是利用有意义的数据来推动有关进一步采用 AI 的决策过程。通过定期评估这些指标和里程碑，我们确保 AI 集成符合战略目标，同时提高软件开发的效率和效果。 您最初设定的目标越具体，就越容易设计相关的衡量指标，从而有效地评估您的成功率。