如何将人工智能应用于DevOps的工具
【如何将人工智能应用于DevOps的工具】Harness在其{Unscripted} 2020大会上宣布了在第四季度提供测试版的计划 。该模块利用机器学习算法来优化Harness持续集成(CI)企业平台上的构建和测试周期 。
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同时 ， Harness增加了“连续函数”模块的测试版 ， 使DevOps团队能够使用函数标签来简化应用程序开发过程 。用于功能验证和分析的可视化仪表板监控所有标志，包括活动、非活动、活动和不需要的标志，以及客户发放的优惠券，以简化对应用程序中添加的新功能的管理 。
Harness还将更新通过收购Drone.io项目获得的持续交付(CD)平台，包括改进的用户界面、GitOps和按代码进行的管道处理、双向同步和冲突管理以及跨团队部署模板以实现标准化 。
最后，Harness添加了一个Harness下一代持续验证工具，以提供变更对IT环境影响的可见性 。该工具可以独立部署，也可以与任何CD平台相结合 ， 旨在使DevOps团队更容易找到问题的根本原因 ， 这些问题通常源于对稳定的it环境所做的最新更改 。
Harness首席执行官Jyoti Bansal表示，机器学习算法形式的人工智能(AI)有望在将DevOps自动化提升到新水平方面发挥重要作用 。Harness AI module通过将测试与更改后的代码相关联和隔离，可以将测试周期缩短75% ， 而不是每次进行更改时都需要执行所有测试 。他说 ， harness方法意味着只运行相关的测试循环 。
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