आज के डिजिटल बैटलग्राउंड में, जहां मिलीसेकंड उपयोगकर्ता अनुभव को परिभाषित करते हैं और एक एकल मिसस्टेप में लाखों खर्च हो सकते हैं, स्वचालन एक लक्जरी नहीं है – यह अस्तित्व है। लेकिन क्या होता है जब स्वचालन खुद को एक मस्तिष्क मिलता है? जब इन्फ्रास्ट्रक्चर आत्म-निदान करना शुरू करते हैं, तो स्व-अनुकूलन, और सिस्टम वास्तविक समय में अनुकूलन करते हैं?
इस भविष्य को अनपैक करने के लिए, हम वेंकाटा गुडेली के साथ बैठ गए, एक क्लाउड इंजीनियरिंग वर्चुज़ो जिनके उंगलियों के निशान आज के डिजिटल परिदृश्य को शक्ति देने वाले कुछ सबसे लचीले, सुरक्षित और बुद्धिमान इन्फ्रास्ट्रक्चर पर हैं। नेशनल साइंस फाउंडेशन और वेरिज़ोन वायरलेस जैसे संस्थानों में एक दशक से अधिक के अनुभव के साथ, वेंकट केवल देवोप्स क्रांति का गवाह नहीं है – वह इसका नेतृत्व कर रहा है।
जेनकिंस और गिटलैब के साथ सीआई/सीडी पाइपलाइनों को स्वचालित करने से लेकर टेराफॉर्म और मशीन लर्निंग का उपयोग करके बुद्धिमान कुबेरनेट्स क्लस्टर को तैनात करने के लिए, वेंकाटा का काम भविष्य के खाका की तरह पढ़ता है।
प्रश्न: वेंकट, स्वचालन आज हर जगह है – लेकिन आप “बुद्धिमान स्वचालन” के बारे में बात करते हैं। DevOps संदर्भ में इसका क्या मतलब है?
वेंकट:
ऑटोमेशन का अर्थ है स्क्रिप्ट – रेपो से कोड प्राप्त करें, सर्वर पर तैनात करें, सेवा को पुनरारंभ करें। लेकिन बुद्धिमान स्वचालन का अर्थ है सिस्टम जो सीखते हैं। ऐतिहासिक प्रदर्शन, या विसंगति का पता लगाने वाले मॉडल के आधार पर थ्रेसहोल्ड को समायोजित करने वाली पाइपलाइनों के बारे में सोचें, जो कि आउटेज का कारण बनने से पहले घंटे जारी करते हैं।
मेरे शोध में और एनएसएफ में, मैंने क्लाउड मॉनिटरिंग सिस्टम में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को एकीकृत किया है, जिससे उन्हें वास्तविक समय में विसंगतियों का पता लगाने की अनुमति मिलती है। हम से चले गए हैं
प्रश्न: आप एआई को Gitlab, जेनकिंस और टेराफॉर्म जैसे DevOps टूल को बदलते हुए कैसे देखते हैं?
वेंकट:
AI को हर स्तर पर इन उपकरणों में बुना जा रहा है। उदाहरण के लिए, Gitlab, AI-ASSISTED कोड समीक्षाओं को एकीकृत कर रहा है, मानव आंखों से पहले परिवर्तनों का सुझाव दे रहा है, जो कभी भी पुल अनुरोध देखें। जेनकिंस अब प्लगइन-आधारित एमएल मॉडल का समर्थन कर रहे हैं जो बिल्ड पैटर्न का विश्लेषण करते हैं और अनुकूलन का सुझाव देते हैं।
Terraform के रूप में-कल्पना करने वाले बुनियादी ढांचे की कल्पना करते हैं कि उपयोगकर्ता यातायात के रुझानों के आधार पर आत्म-समायोजन या उनके उत्पन्न होने से पहले क्षमता के मुद्दों की भविष्यवाणी करता है। हम केवल वातावरण का प्रावधान नहीं कर रहे हैं – हम उन्हें सिखा रहे हैं कि कैसे बढ़ना और अनुकूलन करना है।
