代码库的增长速度超过了 DevOps团队的跟进能力。各种形式的人工智能正在稳步渗入应用开发工具和 DevOps平台。

到 2024 年初，开发团队将能够通过使用自然语言的界面部署应用程序，让大型语言模型参与其中。然而，注入人工智能并在云上运行的下一代开发平台即将问世。

通过可视化界面简化 DevOps工作流程管理，DevOps团队很快就能从更高的抽象水平中受益。

在人工智能取得突破性进展的同时，数字孪生技术也被应用于应用部署。这一变化的核心推动力是利用数字孪生技术创建 IT 环境模型，并与自动化框架无缝集成。不久之后，这些模型将被嵌入到持续集成和持续交付（CI/CD）平台中。

它们将根据需要生成代码并动态配置应用程序和基础设施。此外，实时反馈回路将提供对配置可行性的洞察，使部署更加透明。

这些 LLM 将被训练成能自动执行各种人工任务，利用人工智能的 AIOps来消除目前困扰应用程序开发的瓶颈。

当与人工智能相结合时，这些数字孪生技术将自主推断模型之间的关系。这将使更多组织能够采用 DevOps。

然而，迄今为止，人工智能融入开发工具的速度明显快于融入开发平台的速度，这可能会导致失衡。

最终目标是为 DevOps环境提供一个抽象级别，以消除大部分复杂性。本质上，DevOps正处于数字化转型的风口浪尖，就像我们在许多其他流程中看到的现代化变革一样。

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