11个DevOps必备AI工具
全球 DevOps 生成式人工智能市场预计将从 2022 年的 9.425 亿美元飙升至 2032 年的 221 亿美元，年复合增长率高达 38.20%，很明显，人工智能正在重塑 DevOps 团队的运作方式。
人工智能是这一转变的核心，它为 DevOps 从业者提供了一套改变游戏规则的功能工具箱，以简化流程、提高效率并将软件交付推向新的高度。
从自动化重复任务到优化工作流程，人工智能工具具有巨大的潜力，可以彻底改变 DevOps 生命周期的各个方面。随着组织努力大规模交付高质量软件，对针对 DevOps 团队独特需求的顶级人工智能工具的需求不断增加。
在这篇博文中，我们研究并列出了适用于 DevOps 团队的顶级人工智能工具。了解它们塑造软件开发和运营未来的最佳功能和局限性。
DevOps 中的 AI 工具是什么？
DevOps 的 AI 工具是指利用人工智能 (AI) 功能来增强和简化 DevOps（开发和运营）流程各个方面的任何软件或平台。这些工具旨在自动化任务、通过数据分析提供见解、改善协作并优化软件开发生命周期内的工作流程。
DevOps 的 AI 工具可以帮助 DevOps 团队：
- AI 驱动的自动化
- 分析大型数据集
- 基于 AI 的数据监控
- 优化 CI/CD 管道
- 增强安全实践
生成式 AI 模型可以协助代码生成，自动创建重复或样板代码段。NLP 驱动的 AI 工具可实现 DevOps 团队内部的高级沟通和协作。
总体而言，AI 使 DevOps 团队能够简化开发工作流程、提高软件质量、增强协作并优化基础设施管理。
1、CodeGuru
CodeGuru 是 AWS 的自动化代码审查工具，它利用机器学习来分析源代码并提供改进质量的建议。DevOps 团队可以从使用 CodeGuru 中受益匪浅，因为它有助于通过尽早发现问题模式来减少技术债务。
该工具可以在代码中的错误和安全问题进入管道之前将其捕获，从而节省宝贵的时间和金钱。它还可以直接集成到开发人员工作流程中，支持 VS Code 等 IDE。这使得团队可以轻松采用而不会中断现有流程。通过持续分析，CodeGuru 会随着代码的演变不断提供见解。
最佳功能：
- 由 ML 提供支持的自动代码审查和建议
- 检测资源泄漏、注入漏洞等关键问题
- 深入分析代码以发现错误、反模式、未使用的代码
- 与流行的 IDE 和 git 工作流集成
- 具有成本效益的定价模型
局限性：
- 专注于识别代码质量问题，较少关注最佳实践
- 有限的语言支持（目前为 Java 和 Python）
- 可能需要一些训练数据/时间来学习特定于应用程序的模式
- 不能完全替代人工代码审查
2、StackRox
StackRox 提供 Kubernetes 原生安全功能，可以真正增强 DevOps 工作流。它使你能够将安全控制和可见性嵌入到 Kubernetes 环境中。使用 StackRox，你可以检测错误配置、监控活动并在集群中实施策略，同时不会影响开发人员的速度。
StackRox 可帮助你将安全性左移并将其融入 CI/CD 管道中。通过尽早扫描容器中的漏洞或错误配置，可以在问题投入生产之前对其进行修复。该工具还插入 Kubernetes 准入控制以在部署应用程序时实施策略。因此，你可以首先防止运行有风险的工作负载。
StackRox 与你可能已经拥有的现有 DevOps 管道和工作流程集成。例如，它可以扫描注册表中的容器映像，与 Jenkins 等 CI/CD 系统配合使用，并与票务系统绑定。这有助于您在不减慢开发团队速度的情况下提高安全性。
最佳功能：
- 专注于容器和编排的 Kubernetes 原生安全性
- 运行时对工作负载、流量、通信的可见性
- 通过 Kubernetes 准入控制实施策略
- 与管道、注册表、票务系统集成
- 基于风险的漏洞扫描和优先级排序
限制：
- 需要在你的环境中部署额外的组件
- 运行时阻止等高级功能需要调整管道
- 目前专注于 Kubernetes，而不是其他编排器
- 配置策略可能需要一定的学习时间
3、Copilot
Amazon Copilot 可以让你更轻松地在 AWS 上构建、发布和操作容器化应用程序。它提供了一个简单的 CLI，简化了部署应用程序所需的基础设施和服务的设置。这使你可以专注于创建代码，而不是配置底层平台。
你可以立即获得内置功能，用于执行关键任务，例如监控、日志记录和可观察性。Copilot 可以连接 CloudWatch、X-Ray 和其他工具，以便你可以查看应用程序。
最佳功能：
- 简化应用程序所需的 AWS 服务配置
- 基础设施即代码，实现一致性和标准化
- 包括日志记录、监控和可观察性功能
- CLI 可实现熟悉的构建、本地测试和发布工作流
- 在开发、测试、登台环境中促进部署
局限性：
- 目前仅专注于容器化应用程序
- 主要针对 AWS 原生工具和服务进行了优化
- 与手动设置相比，自定义功能有限
4、Sysdig
Sysdig 可以为 DevOps 团队提供对容器化环境的无与伦比的可视性。它为 Kubernetes、云平台和容器注册表提供深度监控、警报和故障排除功能。
该工具具有强大的过滤和深入分析功能。你可以对指标、事件和跟踪进行切分和细分，以分析特定的容器、主机或环境。这有助于你快速发现异常或识别受影响的资源。
Sysdig 会自动显示网络流量、服务之间的调用以及分布式跟踪数据。这为你提供了监控微服务和调试复杂问题所需的可观察性。
最佳功能：
- 用于监控所有容器基础设施的统一视图
- 强大的过滤和深入分析功能
- 自动发现服务和通信映射
- 与 Kubernetes、Prometheus 和其他工具的原生集成
- 异常检测和警报功能
限制：
- 自定义指标等高级功能可能存在学习曲线
- 更侧重于监控而不是自动化和配置
5、PagerDuty
PagerDuty 可以帮助 DevOps 团队转变管理事件和中断的方式。它为基础设施和服务提供警报、随叫随到的调度和事件响应功能。
该工具通过运行手册、升级策略和集成等功能帮助团队自动化事件响应。你可以定义剧本来标准化你的响应流程。
最佳功能：
- 跨监控工具的集中警报管理
- 自动化事件响应流程和运行手册
- 灵活的值班时间表和通知路由
- 用于随时随地响应事件的移动应用程序
- 事件趋势的报告和分析
限制：
- AIOps 等高级功能需要额外付费
- 紧密集成需要设置多个集成
6、Atlassian Intelligence
Atlassian Intelligence 提供有关 Jira、Confluence 和 Bitbucket 等 Atlassian 工具的运行状况、性能和采用情况的见解。这可以帮助 DevOps 团队优化对这些平台的使用。
该工具显示使用指标，显示你的团队如何采用不同的 Atlassian 产品。你可以查看哪些功能很受欢迎、哪些地方采用滞后以及使用趋势如何随时间变化。
Atlassian Intelligence 监控 Atlassian 应用程序和基础设施的性能。你可以查看中断、速度变慢、错误等，以便主动进行优化。
最佳功能：
- Atlassian 工具的使用指标和采用洞察
- 应用程序的性能监控和优化
- 用户情绪分析和反馈管理
- 数据导出以输入外部分析系统
- 了解 Atlassian 中断和事件
限制：
- 专注于 Atlassian 产品，而不是通用工具
- 情绪分析等高级功能需要高级计划
- 不适用于监控非 Atlassian 系统
7、Bright
Bright 提供 Kubernetes 原生应用程序日志记录功能，可以为 DevOps 团队提供有用的洞察。它专门用于处理来自容器化工作负载的日志和指标。
Bright 直接从容器、Kubernetes 环境和云平台提取日志。这提供了一个集中式日志记录解决方案，而无需运行你自己的日志聚合堆栈。
该工具具有强大的日志搜索和过滤功能，可用于解决问题或分析趋势。你可以快速锁定相关的日志数据。
最佳功能：
- 专为容器工作负载设计的 Kubernetes 原生日志记录
- 从容器和集群集中提取日志记录
- 强大的日志数据搜索和过滤功能
- 自动丰富元数据以获得更多上下文
- 无代理架构，只需极少的配置
限制：
- 专为应用程序设计，而不是指标
- 需要将日志发送到 Bright 的云平台
- 长期保留等高级功能需要额外付费
8、PullRequest
PullRequest 提供自动代码审查功能，可以简化 DevOps 团队的工作流程。它分析拉取请求并提供反馈以提高代码质量。
PullRequest 自动检查拉取请求中的错误、安全问题、样式违规等。这为开发人员在合并之前提供快速反馈。
该工具在拉取请求中集成了内联注释和建议的修复。这使得解决问题成为正常审查工作流程的一部分变得容易。
规则和检查可以根据你团队的需求进行定制。你可以配置格式、复杂性、重复和其他策略。
最佳功能：
- 自动扫描拉取请求以查找问题
- 用于代码审查的内联注释和快速修复
- 高度可定制的规则和策略
- 支持 30 多种语言和框架
- 与 GitHub、GitLab、Bitbucket 集成
限制：
- 专注于代码质量/风格，较少关注设计反馈
- 检测应用程序特定错误的能力有限
- 建议的修复可能需要人工监督
- 可能需要时间根据团队偏好调整检查
9、Snyk
Snyk 提供安全监控和漏洞管理功能，这对 DevOps 团队非常有益。它有助于识别和修复应用程序依赖项和基础架构中的安全问题。
Snyk 持续监控应用程序依赖项（如容器、库、包）是否存在漏洞和错误配置。这使得在部署到生产之前修复风险成为可能。
该工具集成到 CI/CD 管道中，以在提交代码时立即捕获问题。你可以通过自动阻止有风险的构建来执行安全策略。
Snyk 可以轻松确定风险的优先级并确定可利用性。它提供补救指导并自动生成修复程序以解决发现的问题。
最佳功能：
- 识别依赖项中的漏洞和风险
- 集成到开发人员工作流程和管道中
- 修复建议、自动 PR 创建和修补
- 用于云错误配置的基础设施即代码扫描
- 可定制的安全和合规性策略
限制：
- 专注于安全性而不是一般代码质量/样式
- 容器扫描需要部署 Snyk 代理
- 开源工具的功能更有限
- 基本的基础设施即代码功能
10、GitHub
GitHub 提供关键的源代码管理功能，使 DevOps 团队能够协作完成项目。它促进了代码托管、审查、测试和部署工作流程。
GitHub 支持集中源代码管理。团队可以为代码、包和工件的共享存储库做出贡献。
该平台提供拉取请求工作流来审查、讨论和迭代代码更改。这有利于跨职能角色的协作。
GitHub 支持与 Jenkins 和 CircleCI 等 CI/CD 系统集成，以自动化测试和交付管道。
最佳功能：
- 具有细粒度访问控制的共享代码存储库
- 拉取请求工作流来审查和合并代码更改
- 项目板来管理工作和跟踪发布
- CI/CD 集成来从存储库构建、测试和部署
- 强大的 API 来构建自定义集成
限制：
- 专为源代码设计，而不是其他媒体和文档
- 数据保留和备份功能需要额外付费
11、Kubiya
Kubiya 使 DevOps 团队可以更轻松地在 Kubernetes 上部署和操作应用程序。它提供了一个平台来构建、编排和管理 Kubernetes 基础设施和工作负载。
Kubiya 简化了跨数据中心和云提供商配置 Kubernetes 集群的过程。你将获得一个统一的控制平面来管理任何环境。
该平台只需单击几下即可部署应用程序并设置 CI/CD 管道。无需深厚的 Kubernetes 专业知识。
Kubiya 将监控、日志记录、自动扩展和其他关键功能集成到一个解决方案中。无需拼凑许多不同的工具。
最佳功能：
- 简化 Kubernetes 集群部署和管理
- 需单击几下即可完成应用程序部署和 CI/CD 配置
- 统一的可观察性、监控和日志记录
- 内置自动扩展、访问控制、更新
- 支持混合和多云环境
局限性：
- 灵活性不如手动滚动自己的 Kubernetes 堆栈
- 与非 Kubernetes 环境的集成有限
原文链接：Top 11 AI Tools for DevOps Teams in 2024
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