根据2023年Gitlab全球DevSecOps报告，62%使用AI和ML的开发人员表示他们正在使用AI来检查代码，而2022年这一比例只有51%。
虽然今年年初，随着GPT的爆火，AI技术逐渐深入人心，但在很早以前，AI技术就在DevOps的使用中极大增强了软件开发和测试流程。
Gitlab进行的2022年DevSecOps全球调查结果显示：
AI和DevOps完美互补。DevOps实践会生成大量数据，需要自动化来最大限度地提高效率。AI可以检测有用的数据模式，并识别DevOps框架中导致错误的低效之处。现在，随着 ChatGPT的介入，这种关系正在进一步发展。
如今，DevOps团队可以把任何手动/重复性的任务委托给Chatgpt。其可以应对常见的挑战，使得DevOps团队成员可以专注于复杂的任务并提高效率。
借助ChatGPT，DevOps团队可以创建并使用编程脚本来执行手动或重复性任务。例如，AI工具可以创建一个Python脚本来自动将Web应用程序部署到服务器。
借助ChatGPT，可以生成合适的Dockerfile，避免每次都要从零开始写Dockerfile。或者让GPT根据你的多个服务，生成docker-compose文件，定义好服务之间的关联和网络，这可以省去手动编排各个镜像/容器的麻烦。对于更复杂的分布式应用，可以让GPT直接生成kubernetes的部署yaml文件，包括Deployment、Service、Ingress等，进行自动化部署。
ChatGPT可以分析软件代码和错误日志。借助此功能，它可以有效地自动化CI/CD管道的多个阶段。这些阶段包括代码测试、部署和监控。DevOps团队还可以轻松地将ChatGPT与 Jenkins和GitLab等CI/CD工具集成。
DevOps中的ChatGPT具有以下优势：
ChatGPT 可以通过自动化多个DevOps任务来减少人为错误。这包括应用程序部署和测试等功能。通过自然语言命令，ChatGPT还可以监控DevOps基础设施并分析错误日志。这为 DevOps团队节省了宝贵的时间和金钱成本。
ChatGPT充当DevOps团队成员的“虚拟助手”，为他们提供实时支持和技术查询响应。此外，DevOps团队可以使用ChatGPT作为知识共享工具来分享他们的最佳实践和学习。
ChatGPT还确保公司遵守所有行业法规和政策。例如，它可以有助于制定与不同标准相关的数据安全策略，从而使DevOps团队能够遵守法规。
为了改善团队沟通和协作，DevOps团队还可以将ChatGPT与Slack或MS Teams等流行的 ChatOps工具集成。例如，ChatGPT机器人可以向DevOps团队更新当前部署状态或任何事件警报。这就是ChatGPT提高团队生产力和效率的方式。
在AI的支持下，测试自动化工具现在在DevOps 测试中发挥着重要作用。实际上，AI驱动的工具可以提高测试自动化计划的效率、准确性和成本效益。
AI在测试自动化中的用例之一是自动生成新的测试用例和数据集并快速准确地分析测试结果。借助这些工具，DevOps 测试团队可以从部分自动化转向完全自动化，从而改进软件测试流程及其应用程序的质量。
以下是软件测试中AI驱动的测试自动化工具发挥作用的一些领域：
借助全面的测试自动化平台，DevOps QA 团队可以确保他们的应用程序可跨设备、操作系统和浏览器使用。减少手动形式的可用性测试所花费的时间。
大多数组织都关心数据安全，这是可以理解的。有利的是，人工智能驱动的测试自动化工具可以测试和监控应用程序是否存在任何安全缺陷，并减少人为错误渗入的可能性。
自动代码生成和优化
自动生成应用程序的文档
协助准确的代码审查和错误修复
通过自动重构改进代码设计和结构
然而，企业必须认识到与 ChatGPT 相关的安全问题。例如，最近，OpenAI 报告了聊天机器人中的数据泄露事件，该事件暴露了大量特定于用户的内容。当然，随着技术的发展，这些问题将会在很大程度上得到缓解。
AI在DevOps中的作用日益增强。使用AI和ML的DevOps团队正在稳步增加。AI可以帮助自动化流程、减少错误、改善协作，与此同时,ChatGPT的出现为DevOps带来了新的可能。