vendredi, 12 août 2022

Pourquoi AIops peut être nécessaire pour l’avenir de l’ingénierie

L’intelligence artificielle a en fait franchi le gouffre. En 2020, McKinsey a découvert que sur 2 395 entreprises interrogées, 50 % avaient un investissement continu dans l’intelligence artificielle. D’ici 2030, l’intelligence artificielle devrait rapporter environ 13 000 milliards de dollars. Bientôt, une compréhension mutuelle de l’apprentissage automatique (ML) sera une exigence principale dans toute méthode technique.

La préoccupation est la suivante : quelle fonction le système expert (IA) va-t-il jouer dans l’ingénierie ? Comment l’avenir de la structure et du déploiement du code sera-t-il impacté par l’introduction du ML ? Ici, nous expliquerons pourquoi le ML finit par être le principal moteur des progrès continus de l’ingénierie des applications logicielles.

Le taux croissant de modification des logiciels évolution des applications

Les entreprises accélèrent leur rythme de modification. Les versions d’applications logicielles étaient autrefois des affaires annuelles ou semestrielles. Désormais, les deux tiers des entreprises interrogées publient au moins une fois par mois, 26 % des entreprises effectuant plusieurs déploiements par jour. Ce taux de changement croissant démontre que le marché accélère son rythme de modification pour répondre aux besoins.

Si nous suivons ce schéma, presque toutes les entreprises devront déployer des changements plusieurs fois par jour si elles le souhaitent suivre l’évolution des besoins du marché contemporain des applications logicielles. La mise à l’échelle de ce taux de changement est difficile. Au fur et à mesure que nous accélérons encore plus rapidement, nous devrons trouver de toutes nouvelles façons d’optimiser nos méthodes de travail, d’affronter les inconnues et de faire avancer l’ingénierie des applications logicielles vers l’avenir.

Passez à l’intelligence artificielle et à l’IAops

La communauté des ingénieurs logiciels comprend les frais généraux opérationnels liés à l’exécution d’une architecture de microservices compliquée. Les ingénieurs passent normalement 23 % de leur temps à traverser des obstacles fonctionnels. Comment l’AIops pourrait-il réduire ce nombre et maximiser le temps dont disposent les ingénieurs pour revenir au codage ?

Utiliser l’AIops pour vos signaux en trouvant des anomalies

Un défi commun au sein des organisations est d’identifier. Les résultats anormaux sont ceux qui ne correspondent pas au reste de l’ensemble de données. L’obstacle est basique : comment définir les anomalies ? Certains ensembles de données comprennent des données substantielles et différées, tandis que d’autres sont très uniformes. Cela finit par être un problème analytique compliqué pour catégoriser et identifier une modification soudaine de ces données.

Identifier les anomalies grâce à l’intelligence artificielle

La détection des anomalies est une stratégie d’apprentissage automatique qui utilise une intelligence artificielle. les pouvoirs de reconnaissance de formes de l’algorithme basé sur la détection des valeurs aberrantes dans vos données. Ceci est exceptionnellement puissant pour les défis fonctionnels où, généralement, les opérateurs humains auraient besoin de filtrer le son pour trouver les informations exploitables enfouies dans les données.

Ces informations sont engageantes car votre technique d’alerte d’IA peut soulever des problèmes vous n’avez en fait jamais vu auparavant. Avec les informations traditionnelles, vous devrez généralement anticiper les événements qui, selon vous, se produiront et produire des règles pour vos informations. Ceux-ci peuvent être appelés votre ou votre. Les incidents dont vous êtes au courant ou les angles morts de votre surveillance que vous couvrez au cas où. Qu’en est-il de votre

C’est là que votre appareil découvre les algorithmes. Vos notifications basées sur AIops peuvent fonctionner comme une protection autour de vos informations traditionnelles afin que si des anomalies inattendues se produisent dans vos journaux, métriques ou traces, vous peut fonctionner en toute confiance que vous serez informé. Cela signifie moins de temps pour spécifier des alertes exceptionnellement granulaires et plus de temps investi dans la structure et la publication des fonctionnalités qui différencieront votre entreprise sur le marché.

AIops peut être votre sauvegarde

Au lieu de définir un une myriade d’informations traditionnelles autour de tous les résultats possibles et en consacrant une structure de temps considérable à conserver, modifier et ajuster ces notifications, vous pouvez spécifier certains de vos signaux de base et utiliser votre approche AIops pour capturer le reste.

Alors que nous tournons dans l’ingénierie des applications logicielles contemporaines, le temps des ingénieurs est devenu une ressource limitée. AIops a la possibilité de réduire la surcharge fonctionnelle croissante des applications logicielles et de maximiser le temps dont disposent les ingénieurs logiciels pour innover, développer et entrer dans la nouvelle ère du codage.

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