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九大服务构建高效 AIOps 平台,全面解决GenAI落地挑战

最近,DevOps运动的联合创始人Patrick Debois分享了他对AI平台与软件研发关系的深刻见解,让我们一起来探讨这个话题。

在AI的落地过程中,我们面临着两个主要难题:

  1. 引入AI编码工具后的开发者角色转变:随着像GitHub Copilot这样的AI工具的普及,工程师的角色正在发生深刻变革。从单纯的代码生产者,转变为代码的管理者和审查者。这种转变带来了新的挑战:如何在保持对系统全局认知的同时,充分利用AI带来的效率提升?

  2. AI成为核心组件,不同产品的集成挑战:AI技术逐渐成为各类产品的核心组件,但如何有效地将其整合到不同产品中,成为一项复杂的任务。盲目将GenAI整合到所有产品中,而没有充分验证使用场景,往往会导致问题。因此,我们需要建立一个健全的工程方法论,将可观察性、可预测性和混沌工程等理念融入到AI辅助开发中。

让我们深入探讨这些难题,并探寻通过构建高效AI平台来破解这些挑战的方法。

在这里插入图片描述

1. 背景:AI工程师的崛起

1.1 “AI工程师”:一个模糊却重要的定义

就像15年前"DevOps"这个词出现时一样,"AI工程师"这个术语虽然定义模糊,却起到了凝聚行业共识的关键作用。这种模糊性不是缺点,反而给了这个新兴领域充分的发展空间,让从业者能

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