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代碼庫的增長速度超過了 DevOps團隊的跟進能力。各種形式的人工智能正在穩步滲入應用開發工具和 DevOps平臺。

到 2024 年初，開發團隊將能夠通過使用自然語言的界面部署應用程序，讓大型語言模型參與其中。然而，注入人工智能并在云上運行的下一代開發平臺即將問世。

通過可視化界面簡化 DevOps工作流程管理，DevOps團隊很快就能從更高的抽象水平中受益。

在人工智能取得突破性進展的同時，數字孿生技術也被應用于應用部署。這一變化的核心推動力是利用數字孿生技術創建 IT 環境模型，并與自動化框架無縫集成。不久之后，這些模型將被嵌入到持續集成和持續交付（CI/CD）平臺中。

它們將根據需要生成代碼并動態配置應用程序和基礎設施。此外，實時反饋回路將提供對配置可行性的洞察，使部署更加透明。

這些 LLM 將被訓練成能自動執行各種人工任務，利用人工智能的 AIOps來消除目前困擾應用程序開發的瓶頸。

當與人工智能相結合時，這些數字孿生技術將自主推斷模型之間的關系。這將使更多組織能夠采用 DevOps。

然而，迄今為止，人工智能融入開發工具的速度明顯快于融入開發平臺的速度，這可能會導致失衡。

最終目標是為 DevOps環境提供一個抽象級別，以消除大部分復雜性。本質上，DevOps正處于數字化轉型的風口浪尖，就像我們在許多其他流程中看到的現代化變革一樣。

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