對(duì)于經(jīng)驗(yàn)豐富的專(zhuān)業(yè)人士而言，軟件開(kāi)發(fā)是一項(xiàng)錯(cuò)綜復(fù)雜的任務(wù)。在這個(gè)領(lǐng)域中，面臨的一個(gè)主要挑戰(zhàn)就是軟件需求大大超過(guò)了開(kāi)發(fā)人員的數(shù)量。許多首席體驗(yàn)官都熟悉使用低代碼或無(wú)代碼的公民開(kāi)發(fā)人員，同時(shí)也認(rèn)識(shí)到人工智能可以提高這些非專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)人員的工作質(zhì)量。此外，一些人還發(fā)現(xiàn)低代碼和無(wú)代碼技術(shù)可以?xún)?yōu)化 DevOps，同時(shí)人工智能也能加強(qiáng)兩者之間的協(xié)同關(guān)系。

本文將深入探討低代碼和無(wú)代碼在 DevOps 中的作用，以及團(tuán)隊(duì)如何將 AI 與這些軟件開(kāi)發(fā)方法相結(jié)合。

01 DevOps 環(huán)境中的低代碼和無(wú)代碼

低代碼和無(wú)代碼工具的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)編程的民主化。它們通過(guò)為各類(lèi)應(yīng)用程序提供模型或模板，并設(shè)定簡(jiǎn)單的機(jī)制，使得無(wú)需編寫(xiě)大量代碼就能填充應(yīng)用程序的細(xì)節(jié)信息。

這兩種工具的主要區(qū)別在于，它們能在多大程度上使開(kāi)發(fā)者擺脫對(duì)傳統(tǒng)編程語(yǔ)言的依賴(lài)。然而，反過(guò)來(lái)看，這也限制了這些工具支持的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)范圍。

從 DevOps 角度看，低代碼和無(wú)代碼工具產(chǎn)生了一種獨(dú)特的平衡，即在提高一致性的同時(shí)，降低了對(duì)代碼整體的控制。低代碼和無(wú)代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)傾向于基于特定模型生成代碼，而針對(duì)這些代碼的測(cè)試和部署注意事項(xiàng)往往更側(cè)重于模型特性，而非應(yīng)用程序本身，尤其是在無(wú)代碼開(kāi)發(fā)中。因此，部署過(guò)程變得相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化，特別是對(duì)于無(wú)代碼方案。

在與人工智能結(jié)合時(shí)，低代碼和無(wú)代碼開(kāi)發(fā)在 DevOps 環(huán)境中的關(guān)注點(diǎn)類(lèi)似，但影響范圍更廣。無(wú)論是采用低代碼還是無(wú)代碼方法，團(tuán)隊(duì)在專(zhuān)注于這兩種方法中的任何一種時(shí)，都能充分利用人工智能帶來(lái)的好處。

首先，可以選擇集成人工智能的低代碼或無(wú)代碼平臺(tái)；其次，可以選擇一個(gè)內(nèi)置人工智能的應(yīng)用程序可觀察性平臺(tái)，團(tuán)隊(duì)可以在其中部署特定的 DevOps 工具。

02 人工智能輔助發(fā)展的作用

人工智能在低代碼/無(wú)代碼優(yōu)化中的作用因所涉及的步驟而有所不同?？傮w來(lái)說(shuō)，低代碼和無(wú)代碼工具旨在確保公民開(kāi)發(fā)者無(wú)需依賴(lài)運(yùn)營(yíng)專(zhuān)業(yè)人員或程序員來(lái)代表他們管理DevOps。實(shí)際上，許多熱門(mén)的低代碼和無(wú)代碼工具都是集成了 DevOps 和敏捷開(kāi)發(fā)功能的開(kāi)發(fā)平臺(tái)。人工智能作為功能集的最新成員，雖然尚未廣泛應(yīng)用，但在優(yōu)化低代碼/無(wú)代碼中發(fā)揮著重要作用。

從 DevOps 角度來(lái)看，采用任何低代碼/無(wú)代碼平臺(tái)工具都存在一定的局限性，因?yàn)樗鼈兛赡軣o(wú)法像獨(dú)立工具那樣輕松地融入各種 DevOps 工作流程。然而，在無(wú)代碼開(kāi)發(fā)場(chǎng)景中，這個(gè)問(wèn)題不太可能顯現(xiàn)，因?yàn)樵谶@種情況下，專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)人員以及他們的工具和工作流程很少參與。

對(duì)于低代碼平臺(tái)來(lái)說(shuō)，由于開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)可能會(huì)用它來(lái)完成日常任務(wù)，確保它能夠與其他工作流程元素順暢集成變得尤為重要。

03 在低代碼/無(wú)代碼開(kāi)發(fā)中實(shí)施人工智能

對(duì)于沒(méi)有統(tǒng)一低代碼/無(wú)代碼平臺(tái)的組織來(lái)說(shuō)，一個(gè)以全局可見(jiàn)性為核心，并融入了人工智能的運(yùn)營(yíng)平臺(tái)是個(gè)不錯(cuò)的選擇。許多無(wú)代碼應(yīng)用程序和一部分低代碼應(yīng)用程序在沒(méi)有IT 運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)監(jiān)督和調(diào)度的情況下獨(dú)立運(yùn)行。這就意味著，對(duì)應(yīng)用程序和資源級(jí)別的觀察性能對(duì)于優(yōu)化成本和提升體驗(yàn)質(zhì)量具有至關(guān)重要的作用。Dynatrace 等搭載通用 AI 的平臺(tái)能提供出色的全局應(yīng)用程序和資源可見(jiàn)性。此外，還可以將 AI 工具添加到 Prometheus 等平臺(tái)上。

進(jìn)一步來(lái)說(shuō)，無(wú)論是低代碼還是無(wú)代碼技術(shù)，普遍采用的是組件拖放模型、表格/表單模型或向?qū)?助手模型。低代碼提供了更高的靈活性和敏捷性，因?yàn)樗试S開(kāi)發(fā)人員用傳統(tǒng)編程工具創(chuàng)建組件。一旦這些組件創(chuàng)建完成，它們就可以被添加到已組裝的物品清單中，進(jìn)而構(gòu)建出應(yīng)用程序。

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