Le rôle de Ai à l’avenir de l’industrie DevOps la provoque agita bitcoin4backpage

infrastructures informatiques sont déjà automatisées et auto-mise à l’échelle, et les systèmes d’auto-guérison ne sont pas loin d’outils d’orchestration des conteneurs se développent Bitcoin acheter et vendre. Une cascade d’outils de surveillance informatique avec des capacités d’intelligence artificielle et d’apprentissage de la machine a frappé le marché en promettant de coller l’infrastructure informatique avec approvisionnement automatisés, déploiement et d’intervention incident Bitcoin portefeuille blockchain. Les professionnels de l’peuvent certainement être pardonnés pour demander si l’avenir de DevOps a la place pour tous les humains.

La réponse à cette question, dans ces premiers stades de AIOps, dépend de qui vous demandez rentable Bitcoin exploitation minière. La plupart des fournisseurs de TI sautent dans une course de tout coeur aux armements AI, au point où Microsoft et Amazon ont déclaré que l’IA sera le point crucial de leur futur avantage concurrentiel.


Les géants de la technologie sont si sérieux au sujet du nouveau domaine qui ils ont même collaboré sur un produit AI-as-a-service appelé robinet gluons Bitcoin. Google se concentre également sur la grippe aviaire, de son processus informatiques internes à ses services tensorflow AI.

L’avenir des produits Devops sera AI-conduit Bitcoin fenêtres du logiciel d’exploitation minière 10. L’intégration continue et des outils pipeline de distribution en continu tels que Electric Cloud 8.0 intègrent désormais des fonctionnalités d’analyse d’apprentissage de la machine et de données pour optimiser les flux de travail de Devops et des outils tels que l’intelligence Agent de ServiceNow apporter la machine apprendre à ticket de service IT routage.

"Pourquoi devrais-je mettre en place les ressources nécessaires pour chaque déploiement Kubernetes?" a déclaré Cole Calistra, directeur technique de Kairos AR Inc., un fournisseur de reconnaissance faciale humaine et d’analyse pour les développeurs à Miami. "Laissez le chiffre du serveur sur les limites fondées sur des données historiques réelles et prédire quelle taille du cluster devrait évoluer jusqu’à, en fonction de ce qu’il a appris de son fonctionnement au fil du temps."

Beaucoup dans l’industrie des TI soutiennent c’est la seule façon de maintenir des infrastructures complexes de façon renversante des conteneurs et des réseaux virtuels qui prennent en charge les architectures de microservices tout aussi complexes.

"À la fin de 2018, nous devrions voir les produits fermer la boucle entre les flux de données des systèmes de surveillance et orchestrateurs qui prennent des mesures," a déclaré Arvind Soni, vice-président du produit à Netsil, une start-up qui vient de sortir de la furtivité avec un outil qui mappe et surveille automatiquement les infrastructures Kubernetes. "environnements de conteneurs sont si complexes que toute autre chose est insoutenable." La proposition de fin du monde: AIOps remplace l’homme

Les professionnels de ops ont raison de soupçonner le battage médiatique AI laisse présager des changements massifs à leur carrière, que Amnesty International les remplace entièrement capitalisation Bitcoin. Et leur pire scénario, que les robots vont complètement reprendre leur emploi, a une certaine réalité.

Les sociétés affirment déjà des produits qui peuvent réduire le nombre d’opérateurs humains nécessaires à la gestion des infrastructures massives gagnent 1 Bitcoin par jour libre. HCL Technologies Ltd, une société multinationale basée en Inde, a déclaré que son produit ElasticOps applique déjà AIOps pour aider à maintenir son service géré d’infrastructure cloud, un environnement 50.000 exemple, avec seulement 30 ingénieurs.

algorithmes d’apprentissage automatique et l’automatisation AI-médicalement assistée sont l’objectif final pour des outils tels que Datapipe Inc. plate-forme de déploiement d’applications de Trebuchet, prédit Patrick McClory, vice-président directeur des services d’ingénierie et de livraison plate-forme à la société de services d’hébergement cloud géré basé à Jersey City, NJ *

"Il y a un fort courant de protectionnisme autour des opérations aujourd’hui en termes de « Ne pas automatiser mon travail, »" McClory ledit comprar Bitcoin paypal. Mais que le protectionnisme ne sera pas consolider IT carrière contre AIOps longtemps.

"opérations informatiques [est] une cible de cela, mais les applications sont la chose qui ajoute de la valeur à l’entreprise – personne ne se soucie vraiment de l’infrastructure de nos jours," il a dit. "Ne serait-il pas cool si on va plus loin la pile au lieu d’instrumenter le comportement de ces machines, de réellement plonger dans le comportement des développeurs qui travaillent là-dessus?"

Si AIOps peut réaliser cette vision, les humains seront de retour dans le siège de décision pour un rôle stratégique au sein des entreprises, plutôt que pris dans l’entretien au jour le jour indifférenciée, McClory dit Bitcoin euros. Conte vieux comme le temps: la technologie AI et les conséquences non intentionnelles

Comme pour toute nouvelle technologie, les premiers jours de l’IA ont déjà donné des conséquences non intentionnelles qui envoient des frissons dans la colonne vertébrale d’une génération élevée sur des films tels que Terminator et Matrix, qui présentent les pires scénarios d’intelligence de la machine se déchaînent.

Dans le monde réel, R de Facebook&D du personnel a été contraint de tirer le bouchon sur une expérience cette année impliquant des réseaux accusatoires génératives – réseaux informatiques qui peuvent négocier entre eux – quand les machines IA ont commencé à parler un homme de langue ne pouvait pas comprendre COME minerar Bitcoins pelo android. Ce développement était loin de faire Skynet une réalité, mais cela n’a pas empêché les médias de faire remarquer que le potentiel.

Les premières tentatives d’exploiter AI pour la gestion informatique de Google a également réel, si des conséquences moins dramatiques, non intentionnelles, selon Ben Sigelman, qui a servi comme ingénieur logiciel senior du personnel pour le géant du web 2003-2012.

"autant qui n’étaient pas [précise] J’ai vu des choses qui prédisaient correctement presque chaque échec à Google et incorrectement prédit cinq fois," dit Sigelman, qui est maintenant PDG et co-fondateur de LightStep, une start-up spécialisée dans la surveillance des infrastructures de microservices natif nuage. "Il est une technologie incroyablement puissante et peut trouver des signaux en flux volumineux vraiment bruyants d’information, mais il doit être le bon signal. Vous ne devriez pas prendre toute sorte d’action à moins que vous êtes presque entièrement certain que vous avez raison."

Discerner les bons signaux dépend entièrement des données avec lesquelles un système AIOps prend ses décisions, et certains experts estiment que les données de surveillance informatique recueillies à ce jour n’est pas assez bon pour renforcer les environnements de production critiques.

"Les données ne parle pas pour lui-même – nous ne disposons pas de données suffisamment ou assez bons pour générer des modèles que nous pouvons vraiment compter," a déclaré Neil Raden, analyste chez Wikibon. "algorithmes d’apprentissage machine Unattended passer au crible les données seulement à travers, et qui sait si c’est vraiment efficace."

collègue de Raden à Wikibon, James Kobielus, un ancien évangéliste IBM AI qui a travaillé avec la plate-forme Watson AI, contesté le fait que l’IA n’a pas assez pour continuer, mais il a reconnu que les opérateurs humains ont besoin de former des algorithmes AI si des corrélations statistiques sont précieuses pour les affaires.

Mais le fait d’invoquer des opérateurs humains pour former AI amener le champ de retour à la première étape? La valeur de la grippe aviaire, après tout, est d’analyser des quantités beaucoup plus de données que les humains peuvent gérer et identifier potentiellement les modèles humains ne peuvent pas.

Pour les entreprises, les premières expériences générées automatiquement des alertes de surveillance informatique ont donné lieu à un mur de bruit, que les opérateurs humains rapidement découlaient en rognant sur le nombre d’alertes qu’ils ont reçues.

"Notre objectif est de ne pas seulement mûrir la technologie et avoir confiance en elle d’un point de vue statistique, mais aussi de travailler avec les gens à être plus à l’aise d’interagir avec elle, et pour confirmer ou corriger nos hypothèses autour de ce qui devrait être fait," dit McClory de datapipe.

"Nous avons la technologie AI pour une voiture totalement autonome, mais pourriez-vous faire confiance pour conduire vos enfants à l’école demain?" il a dit. "Probablement pas. Donc ce que nous avons en ce moment sont caractéristiques d’augmentation comme tache aveugle et avertissements piétons. Le problème est pas la technologie, il est confiance."

boutiques informatiques, qui ont déjà du mal à trouver du personnel qualifié, doivent faire face à un paradoxe comme ils cherchent à l’IA pour suivre l’avenir de DevOps. Cette technologie pourrait combler l’écart entre le personnel informatique surchargé et infrastructures modernes extrêmement complexes, mais les compétences à développer et à l’apprentissage automatique des trains sont difficiles à obtenir.

Bureau de crédit Experian, par exemple, est déjà profondément investi dans l’IA et l’apprentissage de la machine, en particulier dans sa R&département D, Experian DataLabs. L’équipe informatique à Experian a également AIOps sur son radar, et la compagnie a bots qui automatisent certains de ses processus financiers, a déclaré Barry Libenson, CIO chez Experian. Mais alors qu’il est désireux d’étendre à ce sujet, trouver des gens pour former des systèmes AI est beaucoup plus facile à dire qu’à faire.

"Nous sommes limités par le nombre de personnes que nous avons avec l’expertise nécessaire pour faire ce genre de choses, car il est tellement nouveau," dit Libenson. "Ces compétences sont beaucoup plus difficiles à obtenir, et peut être beaucoup plus complexe que certaines des choses qui se passe dans la zone DevOps."

Beth Pariseau est rédacteur principal de nouvelles pour Data Center et Virtualisation Media Group TechTarget. Lui écrire à bpariseau@techtarget.com ou suivre @PariseauTT sur Twitter. Prochaines étapes