הכלים הטובים ביותר בתחום הבינה המלאכותית עבור DevOps: שדרגו את זרימת העבודה שלכם בשנת 2025

היי, אם אתה שקוע עד צוואר בצינורות DevOps, רודף אחרי בדיקות לא אמינות, או פשוט מנסה למנוע את קריסת כל המערכת – אתה יודע איך זה. זה מתגמל, אין ספק, אבל לפעמים זה מרגיש כמו לנסות לאסוף חתולים. זה המקום שבו AI נכנסת לתמונה, לא כגימיק נוצץ, אלא כשותפה שקטה שמאתרת בעיות לפני שהן מתפוצצות, אוטומטית את העבודה השחורה ומאפשרת לך להתמקד בבניית דברים שחשובים. בשנת 2025, החברות המובילות בתחום זה מפתחות כלים שהופכים את CI/CD לחלק יותר, את האבטחה להדוקה יותר ואת הפריסות לפחות מלחיצות. ריכזתי כמה כלים בולטים בהתבסס על מה שהצוותים ממש מתלהבים ממנו כרגע. בלי שטויות, רק כלים שיעזרו לכם לבחור את מה שמתאים לכאוס שלכם. בואו נצלול לעניין.

1. AppFirst

AppFirst פותחה כדי לאפשר למפתחים לתאר את דרישות האפליקציה, כגון כוח מחשוב או סוג מסד נתונים, והיא מטפלת בהקמת התשתית המלאה בעננים. הכל, החל מרשתות ופרטים סודיים ועד רישום והתראות, מגיע מראש עם הגדרות מובנות של שיטות עבודה מומלצות, מה שמבטיח ששינויים ייבדקו באופן מרכזי ללא צעדים נוספים. מעבר בין ספקים כרוך בשמירה על אותן מפרט אפליקציה, בעוד AppFirst מתאים את המשאבים הבסיסיים לנורמות הסביבה החדשה. המטרה היא לשמור על ההתמקדות במוצר, ולא בתשתית שמאחוריו.

אפשרויות הפריסה כוללות SaaS מנוהל להתחלה מהירה או אירוח עצמי לצרכי תאימות. אין צורך לעבוד עם YAML או Terraform; AppFirst מפשט את השכבות הללו כך שכל אחד יכול להפעיל ערימות תואמות. משקיפים מציינים לעתים קרובות כיצד הדבר מבטל את הצורך בבדיקות PR ממושכות עבור שינויים בתשתית, ומשחרר זמן לעבודה על תכונות בפועל. אירוח עצמי מתאים לסביבות הדורשות שליטה פנימית, בעוד SaaS מנהל את הצד התפעולי.

נקודות עיקריות

• ההוראות מחושבות כמו Fargate לצד מסדי נתונים כגון RDS.
• כולל אפשרויות העברת הודעות מ-SQS ל-RabbitMQ עם IAM וסודות
• ניטור והתראות מובנים עבור נראות מקצה לקצה
• תומך ב-AWS, Azure ו-GCP עם כלים מופשטים

למי זה מתאים ביותר

• מפתחים מדלגים על קוד תשתית כדי להתמקד באפליקציה
• ארגונים האוכפים תקנים ללא התאמות אישיות
• קבוצות שמזניחות את הנדסת הפלטפורמות לטובת המהירות

פרטי קשר

• אֲתַר אִינטֶרנֶט: www.appfirst.dev

2. GitLab Duo

GitLab Duo משלב תכונות AI בסביבת הפיתוח כדי לתמוך בקוד ובשיתוף פעולה. מפתחים מתקשרים עם AI שיחתי לקבלת הדרכה על משימות, בעוד שהצעות קוד מופיעות ישירות ב-IDE כדי לסייע בכתיבה. הפלטפורמה משלבת אלמנטים אלה עם כלים רחבים יותר לניהול צינורות ובדיקות אבטחה, ומאפשרת לזרימת העבודה לזרום מהתחייבויות ראשוניות ועד לפריסה ללא מעבר בין הקשרים. סריקות לאיתור נקודות תורפה מתבצעות באופן אוטומטי כחלק מהתהליך, והכל קשור לתצוגה מרכזית למעקב אחר שינויים.

ההכרה בדוחות התעשייה מדגישה את מעמדה בקרב עוזרי הקוד של AI, בהתבסס על יכולותיה בייעול אספקת תוכנה מאובטחת. המשתמשים מדווחים על מחזורי איתור באגים מהירים יותר הודות לניתוח מובנה המאתר בעיות בשלב מוקדם. ההתקנה מדגישה טיפול מאוחד ב-CI/CD, כך שהתאמות באזור אחד משפיעות על כל המערכת ללא צורך בכוונונים ידניים. היא תוכננה לסביבות שבהן מספר תורמים זקוקים לנראות לגבי האופן שבו AI מסייע בשגרה היומית, תוך התמקדות בשיפורים איטרטיביים במקום בהתעסקות עם כלים.

נקודות עיקריות

• צ'אט AI מספק עזרה קונטקסטואלית בתוך ה-IDE לפתרון מהיר יותר של בעיות
• הצעות קוד מתמקדות בשיטות עבודה בטוחות במהלך הכתיבה
• סריקות אבטחה אוטומטיות משולבות בצינורות לבדיקות שוטפות
• פלטפורמה מאוחדת המכסה את שלבי התכנון, הבנייה והניטור

למי זה מתאים ביותר

• קבוצות המטפלות במחזור החיים המלא של התוכנה במקום אחד
• תורמים המחפשים בינה מלאכותית משולבת ללא תוספים נוספים
• פעולות הדורשות תאימות אוטומטית בפריסות

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: gitlab.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/gitlab-com
• פייסבוק: www.facebook.com/gitlab
• טוויטר: x.com/gitlab

3. Digital.ai

Digital.ai מקשרת בין תכנון, בדיקות ואבטחה באמצעות תובנות AI לאורך מחזור החיים של התוכנה. ניתוחים נשאבים משלבים שונים כדי לספק נראות לדפוסי האספקה, בעוד כלים גמישים מרחיבים את היישום מקבוצות קטנות למאמצי תיאום גדולים יותר. אמצעי אבטחה מזהים איומים ביישומים ומאוטומטים את התגובות, תוך שילוב עם בדיקות לכיסוי רחב יותר. תהליכי השחרור מתוזמרים בסביבות שונות, מהתקנות מסורתיות ועד להתקנות מבוססות ענן, עם אוטומציה המטפלת במעברים.

הפלטפורמה מחברת מערכות צד שלישי להרחבת הטווח, ואוספת נתונים על ביצועים ללא סקריפטים מותאמים אישית. התובנות עוזרות להתאים את הפיתוח למטרות רחבות יותר, ולזהות צווארי בקבוק בזרמי הערך. כלי הפריסה מנהלים את המדרגיות עבור תשתיות שונות, ומבטיחים עקביות באופן שבו השינויים מיושמים. הפלטפורמה בנויה סביב הרמוניזציה של אלמנטים שלעתים קרובות מתפצלים, ומספקת חוט מקשר בין הגדרות מורכבות.

נקודות עיקריות

• ניתוח נתונים מתיישר עם האסטרטגיה באמצעות תצוגות מבוססות בינה מלאכותית
• תכנון זריז מרחיב את התובנות מרמת הצוות לרמת הארגון
• האבטחה מאפשרת אוטומציה של תגובות לאיומים ונראות של יישומים
• הבדיקות מכסות את האינטרנט והמובייל עם אפשרויות כיסוי מוגברות

למי זה מתאים ביותר

• ארגונים המתאמים בין סביבות היברידיות
• מתכננים הזקוקים לנראות מקצה לקצה בגרסאות
• תהליכי עבודה הממוקדים באבטחה הדורשים הגנות אוטומטיות

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: digital.ai
• כתובת: 555 Fayetteville St. Raleigh, NC 27601
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/digitaldotai/
• פייסבוק: www.facebook.com/digitaldotai/
• טוויטר: x.com/digitaldotai

4. רתמה

Harness מיישמת סוכני AI בשלבים שלאחר הקידוד, ומכוונת לאוטומציה באספקה ובניטור. תכונות DevOps מבינות את ההגדרות הקיימות לטיפול בצינורות ותשתית, בעוד הבדיקות משתמשות בשיטות חיזוי כדי לסמן כשלים פוטנציאליים. אבטחה סורקת סיכונים בבנייה ובזמן ריצה, עם זרימות עבודה תואמות הנבנות סביב נתונים קונטקסטואליים. כלי עלויות מציעים אופטימיזציות בהתבסס על דפוסי שימוש, תוך קישור למסגרות למעקב ביצועים.

האינטגרציות משתרעות על מודולים המתאימים לערימות הנוכחיות, ומצמצמות את הצורך בכתיבת סקריפטים. סיפורי הלקוחות מצביעים על שיפורים במהירות הפריסה ובניהול באמצעות אכיפת מדיניות בצינורות. היבטי האמינות מתמקדים בחוסן, באוטומציה של תגובות להפסקות חשמל. הגישה מתמקדת באוטומציה סוכנתית, שבה הבינה המלאכותית מטפלת בהחלטות שגרתיות כדי לפנות את תשומת הלב להתאמות אסטרטגיות.

נקודות עיקריות

• סוכני AI מבצעים אוטומציה של CI/CD ונתיבי תשתית
• בדיקות חיזוי מנתחות שינויים לצורך חוסן
• האבטחה מזהה איומים משלב הבנייה ועד לפריסה
• המלצות אופטימיזציה מפחיתות עלויות באמצעות תובנות על השימוש

למי זה מתאים ביותר

• צוותי משלוחים המותאמים להיקפי קוד הולכים וגדלים
• מאמצים להגברת העמידות בתצורות מרובות עננים
• דרישות תאימות עם הפחתת סיכונים אוטומטית

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: www.harness.io
• כתובת: 55 Stockton Street, קומה 8, סן פרנסיסקו CA 94108
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/harnessinc
• פייסבוק: www.facebook.com/harnessinc
• טוויטר: x.com/harnessio
• אינסטגרם: www.instagram.com/harness.io

5. New Relic AI

נראות מלאה מאגדת מדדים, אירועים, יומנים ועקבות לשכבת נתונים אחת, שבה הבינה המלאכותית נכנסת לפעולה כדי לסנן את כל המידע. מפתחים מחטטים ביומני השגיאות או בעקביות הערימה ישירות בסביבת הפיתוח המשולבת (IDE) שלהם, ומקבלים פירוט בשפה פשוטה שמוביל ישירות לשורת הקוד שגורמת לבעיה. אנשי DevOps מפיקים דוחות על האופן שבו שינויים אחרונים משפיעים על המערכת, ומזהים שינויים במצב המערכת לפני שהם מתגלגלים לכדי בעיה גדולה. הכל קשור למודלים חיזויים שלומדים מהסביבה, ומסמנים חריגות בשירותים מבלי להציף את המשתמש בהתראות.

עדכונים אחרונים כוללים שכבת יצירה משופרת לאחזור נתונים לקבלת הקשר מעמיק יותר, בנוסף לשילובים עם כלים כמו GitHub Copilot לזיהוי בעיות ותיקוני קוד אוטומטיים. תורים וזרמים זוכים לנראות דו-כיוונית, המקשרת בין יצרנים לצרכנים, כך שניתן לאתר צווארי בקבוק בזרימת הודעות מבלי לעבור בין לוחות מחוונים. הגדרות סוכנותיות משתפות פעולה עם פלטפורמות ליצירת זרימות עבודה יזומות, המטפלות בכל דבר, החל משינויים בעלות הענן ועד לקורלציה בין תקריות. הדגש נשאר על הפיכת טלמטריה גולמית לתצוגות מהירות וניתנות ליישום, השומרות על פעולה חלקה בתוך מורכבות הולכת וגדלה.

נקודות עיקריות

• שאילתות בשפה פשוטה מנתחות נתונים בשפות שונות כדי להקל על קבלת תובנות
• זיהוי אנומליות לומד דפוסים כדי לצמצם את רעשי ההתראות
• תצוגות העסקאות מתאימות בין שינויים והתראות כדי לזרז את תהליך פתרון הבעיות.
• ניטור AI עוקב אחר ביצועים וזמן פעולה של אפליקציות GenAI כגון LLMs.

למי זה מתאים ביותר

• מהנדסים מבצעים ניפוי באגים במערכות מבוזרות עם טלמטריה כבדה
• קבוצות המשלבות נראות בכלים לפיתוח
• פעולות לטיפול בעלויות ענן ותגובה לאירועים

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: newrelic.com
• טלפון: (415) 660-9701
• כתובת: 1100 Peachtree St NE, אטלנטה, ג'ורג'יה 30309
• לינקדאין: www.linkedin.com/company/new-relic-inc-
• פייסבוק: www.facebook.com/NewRelic
• טוויטר: x.com/newrelic
• אינסטגרם: www.instagram.com/newrelic

6. mabl

AI סוכני מטפל בעבודת היסוד של יצירת הבדיקות, ומריץ אותן דרך האינטרנט, המובייל, ה-API ואפילו בדיקות נגישות ללא צורך בכוונונים מתמידים. מהנדסי QA מסתמכים עליו כעל טייס משנה לאיתור נקודות תורפה בביצוע או בתחזוקה, בעוד שמפתחים מקבלים משוב ישירות ל-IDE או ל-CLI שלהם לצורך התאמות מיידיות. חיפוש סמנטי מחפש בספריית הבדיקות לצורך שימוש חוזר, וסינון אוטומטי מזין את פרטי הכשל לכרטיסים, תוך שמירה על לולאה הדוקה. המבוסס על שנים של שילוב AI במחזור הבדיקות המלא, הוא מסתגל לשינויים באפליקציה באופן עצמאי.

שיפורים בסוכן היצירה מוסיפים תכנון שיחתי, שואבים הקשר מאינטגרציות כמו Jira או הגדרות צד שלישי כדי לייצר בדיקות עקביות במהירות רבה יותר. שרת MCP משמש כמרכז נתונים, המספק מידע עשיר יותר עבור זרימות עבודה מורכבות בסביבות שונות. אימות דוא"ל ו-PDF משתלב במסלולים מקצה לקצה, ובודק רישומים או דיוק מסמכים לצד זרימות ממשק המשתמש. התמחור מתחיל בניסיון חינם לחקירה מעשית, ולאחר מכן עובר לתוכניות בתשלום המשלבות את כל היכולות עם ריצות מקומיות בלתי מוגבלות ותאימות ענן, המותאמות לנפח הבדיקות ללא תשלום נוסף עבור שיתוף בין אפליקציות.

נקודות עיקריות

• הריפוי האוטומטי מתאים את הבדיקות לשינויים בממשק המשתמש באופן אוטומטי
• חיפוש סמנטי עושה שימוש חוזר בבדיקות עם מודעות מלאה להקשר
• סוכן המיון מעביר תובנות על תקלות לכלים כמו Jira
• כיסוי אחיד לאינטרנט, מובייל, API וביצועים

למי זה מתאים ביותר

• תהליכי בקרת איכות נתקעים עקב תחזוקה חוזרת ונשנית
• מפתחים הזקוקים למשוב מהיר בסביבות קוד
• מנהיגים המרחיבים את הבדיקות על פני מספר סוגי אפליקציות

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: www.mabl.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/mabl
• פייסבוק: www.facebook.com/mabl.inc
• טוויטר: x.com/mablhq
• אינסטגרם: www.instagram.com/mablhq

7. CircleCI 

Chunk פועל כסוכן אוטונומי בצינור CI/CD, ומתמקד באימות קוד שנוצר על ידי כלי AI. הוא מאתר בדיקות לא אמינות, מתקן בנייה בן לילה ומתאים את התצורות לקצב השינויים המהירים, כל זאת תוך שמירה על פיקוח אנושי קל. זרימות העבודה נעות משינויים מהירים ועד מיזוגים ופריסות, עם נתיבי החזרה מובנים לביטול מהיר של תקלות. הפלטפורמה משתרעת על פני שפות והגדרות שונות, ממכולות Docker ועד עומסי AI כבדים ב-GPU, ומתאמת את הכל ללא צורך בהתערבות ידנית רבה.

רכיבים חדשים יותר, כמו שרת MCP, מחברים עוזרי AI ליומנים ולמטא-נתונים לצורך אבחון מדויק יותר, בעוד שבחירה חכמה בוחרת בדיקות רלוונטיות על סמך שינויים. תיקונים אוטונומיים מתמקדים בחובות טכנולוגיים מצטברים, כמו אופטימיזציה של מקביליות או מטמון, כך שהצינורות ממשיכים לפעול גם כאשר נפח הקוד עולה. רמה חינמית מאפשרת למשתמשים להתנסות בבניית בסיס, אך אפשרויות בתשלום פותחות את כל התכונות הסוכניות, התאמה אוטומטית ותמיכה פרימיום המותאמת לעומסים כבדים יותר. היא מכוונת לשמור על אימות בקצב עם פיתוח מונע AI, ולזהות הזיות או הפרות כללים בשלב מוקדם.

נקודות עיקריות

• סוכן אוטונומי מתקן בדיקות לא יציבות ומבצע בנייה 24/7
• זיהוי שינויים בוחר בדיקות עבור קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית
• צינורות Rollback מחזירים גרסאות כושלות בבטחה
• תמיכת GPU מטפלת בהרצות הערכה של בינה מלאכותית בקנה מידה גדול

למי זה מתאים ביותר

• צוותים המאמתים פלט קוד AI מהיר ללא האטות
• צינורות המשלבים יישומים ותשתיות מגוונים
• מהנדסים מקצצים בעבודת התחזוקה והאופטימיזציה

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: circleci.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/circleci
• טוויטר: x.com/circleci

8. Snyk AI

Snyk משלבת בינה מלאכותית בבדיקות אבטחה בקוד, בתלות, במכולות ובהגדרות ענן, ומאתרת בעיות בשלב מוקדם מבלי לעכב את זרימת העבודה. מודלי DeepCode AI מנתחים דפוסים שהוכשרו על נתונים שנבחרו בקפידה, ומציגים תיקונים שמפתחים יכולים ליישם ישירות מהסריקות. זרימות עבודה Agentic מטפלות בתיקון ניתוחים סטטיים או סיכונים בקוד פתוח, בעוד שבדיקות זמן ריצה בודקות ממשקי API ואפליקציות אינטרנט כדי לחשוף פערים שהכלים הסטטיים מפספסים. כל המערכת מתחברת לצינורות קיימים, ומעבירה ממצאים לפי סדר עדיפות חזרה ל-IDE או למערכות כרטיסים, כך ששום דבר לא יחמוק מתחת לרדאר.

Evo מוסיף תזמור עבור אפליקציות מבוססות AI, ומתאם את האבטחה בין כלים וסביבות מפוזרים. ייעוץ מובנה עבור IaC מונע תקלות תצורה מלהגיע לייצור, ומסד הנתונים של הפגיעות נשאר מעודכן בזכות מחקר מתמשך. מיפוי תאימות לתקנים כמו PCI או SOC מובנה, מה שמקל על הכנת הביקורת. חשבון חינמי מאפשר להתחיל עם סריקה בסיסית, אך רמות בתשלום פותחות תיקונים סוכניים, כיסוי רחב יותר וערוצי תמיכה ייעודיים המותאמים להיקף השימוש.

נקודות עיקריות

• DeepCode AI נותנת עדיפות לתיקונים באמצעות מודלים שהוכשרו בתחום האבטחה
• תיקון סוכני מיישם תיקונים ב-SAST וב-SCA
• Runtime DAST סורק ממשקי API ויישומים אינטרנטיים בסביבת הייצור
• IaC בודק תצורות שגויות ומציג הנחיות לתיקון מיידי

למי זה מתאים ביותר

• מפתחים המטמיעים אבטחה בדחיפות קוד יומיות
• מנהלי אבטחה המנהלים סיכונים הקשורים לקוד פתוח ומכולות
• הגדרות המתמקדות בתאימות הדורשות מיפוי מדיניות מובנה

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: snyk.io
• כתובת: סוויטה 4, קומה 7, 50 Broadway לונדון, בריטניה
• לינקדאין: www.linkedin.com/company/snyk
• טוויטר: x.com/snyksec

9. PagerDuty AIOps

PagerDuty משלבת בינה מלאכותית בטיפול בתקלות כדי לצמצם את כמות ההתראות ולהאיץ את פתרונן. הפחתת הרעש מבדילה בין בעיות אמיתיות לבין רעש רקע, בעוד שתסריטי אוטומציה מפעילים תגובות בקצב המכונה. זרימות עבודה מקצה לקצה עוקבות אחר בעיות מהגילוי ועד לניתוח לאחר מעשה, ומגשרות על הפער בין התמיכה להנדסה. בינה מלאכותית גנרטיבית מנסחת עדכוני סטטוס או מדרגת ספרי נהלים, ומשחררת את תשומת הלב לטיפול בבעיות דחופות.

האינטגרציות שואבות נתונים ממאות מקורות, ומאפשרות לפעולות להתבצע ללא צורך בהתערבות ידנית. תזמור האירועים מקשר בין התראות להשפעה עסקית, ותובנות חיזוייות מסמנות הפסקות פוטנציאליות לפני שהן מתרחשות. ניסויים חינמיים פותחים גישה לניהול אירועים מרכזי, ותוכניות בתשלום מוסיפות AIOps, אוטומציה מתקדמת ותמיכה בעדיפות המותאמת להיקף האירועים.

נקודות עיקריות

• מסנני AI מתריעים על אותות קריטיים
• האוטומציה מפעילה תגובות ללא עיכוב אנושי
• בינה מלאכותית גנרטיבית מטפלת בעדכונים ובהרחבת ספרי ההפעלה
• כללי האירוע מקשרים בין תקריות להשפעה על השירות

למי זה מתאים ביותר

• צוותי התפעול טובעים ברעש של שיחות חירום
• תמיכה בגישור להנדסה במהלך הפסקות חשמל
• מנהיגים המקדמים אוטומציה בתהליכי טיפול בתקריות

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: www.pagerduty.com
• טלפון: 1-650-989-2965
• דוא"ל: sales@pagerduty.com
• לינקדאין: www.linkedin.com/company/pagerduty
• פייסבוק: www.facebook.com/PagerDuty
• טוויטר: x.com/pagerduty
• אינסטגרם: www.instagram.com/pagerduty

10. VMware

Tanzu CloudHealth מעבד נתוני הוצאות מרובות עננים באמצעות בינה מלאכותית כדי לחשוף חיסכון ולאכוף מדיניות. Intelligent Assist מנתח דפוסי שימוש כדי לספק טיפים מותאמים אישית להתאמת גודל, בעוד שכללי ממשל אוטומטיים מבצעים פעולות כגון כיבוי משאבים שאינם בשימוש. לוחות מחוונים מותאמים אישית מאפשרים למחלקת הכספים או התפעול לפלח עלויות לפי יחידות עסקיות, ותחזיות חוזות חשבונות על סמך מגמות. GreenOps עוקב אחר טביעת הרגל הפחמנית לצד הדולרים, ומדרבן לבחירות ברות-קיימא.

Asset Explorer ממפה משאבים לבעלים לצורך אחריות, ודוחות חיובים חוזרים מקצים עלויות בצורה ברורה. התראות תקציב מתריעות כאשר מתקרבים לספים, ומונעות הפתעות. הפלטפורמה מתחילה בהדגמה, ולאחר מכן הגישה בתשלום פותחת את כל כלי ה-FinOps, אופטימיזציה מרובת עננים ואוטומציה מעמיקה יותר הקשורה למבנה הארגוני.

נקודות עיקריות

• Intelligent Assist ממליץ על שינויים במשאבים
• אוטומציה של מדיניות אוכפת מגבלות הוצאות
• החזר חיוב מקצה עלויות לקבוצות עסקיות
• GreenOps מודדת את ההשפעה הסביבתית של השימוש בענן

למי זה מתאים ביותר

• מעקב פיננסי אחר חשבונות ענן אצל ספקים שונים
• אופטימיזציה של בזבוז משאבים במערך היברידי
• קיימות מובילה לקשר בין הוצאות לפליטת פחמן

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: www.vmware.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/vmware
• פייסבוק: www.facebook.com/vmware
• טוויטר: x.com/VMware

11. Dynatrace

Dynatrace שואבת מדדים, יומנים, עקבות ואירועים לתוך מאגר מידע יחיד בשם Grail, שבו הבינה המלאכותית מעניקה הקשר לכל דבר כדי לאפשר חקירה מהירה יותר של בעיות. Davis AI חוזה תקלות ומתחילה לתקן אותן באופן אוטומטי, בעוד שמנוע האוטומציה מטפל במשימות חוזרות ונשנות כמו התאמת גודל או התראות. הכיסוי כולל אפליקציות GenAI, תשתית, איומי אבטחה ואפילו מדדים עסקיים, שכולם מזינים לוחות מחוונים בזמן אמת המקשרים בין שינויים בקוד להשפעות על המשתמשים. התמחור פשוט וברור, עם מודל מנוי הקשור לשימוש בענן, וניתן לנסות את הפלטפורמה במלואה במשך חמישה עשר ימים ללא תשלום.

הרחבות מתחברות לעננים כמו AWS או Azure, בנוסף לכלים כמו OpenTelemetry, כך שההגדרות הקיימות משתלבות ללא שינויים משמעותיים. ניתוח יומנים הופך נתונים גולמיים לדפוסים שניתן לחפש בהם לצורך פתרון בעיות, וניטור חוויה דיגיטלית משחזר הפעלות כדי לאתר תקלות בממשק המשתמש. סריקות אבטחה נותנות עדיפות לפגיעויות בזמן ריצה, ומשלבות נראות עם הגנה. אנשים לעתים קרובות מציינים כיצד ה-AI מסנן את הרעש, מה שמקל על איתור הגורמים השורשיים במקום הסימפטומים בערימות נתונים נרחבות.

נקודות עיקריות

• Grail lakehouse מאחד טלמטריה לשאילתות קונטקסטואליות
• ה-AI של דייוויס חוזה בעיות ומפעיל תגובות אוטומטיות
• סקריפטים של מנוע אוטומציה זרימות עבודה מתוך תובנות
• מכסה GenAI, תשתית, אבטחה וניתוח עסקי

למי זה מתאים ביותר

• מהנדסים העוקבים אחר בעיות בעננים היברידיים
• תפעול המתאם בין ביצועי האפליקציה לתוצאות העסקיות
• סריקת אבטחה בזמן אמת לאיתור איומים

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: www.dynatrace.com
• טלפון: +1.650.436.6700
• דוא"ל: sales@dynatrace.com
• כתובת: 401 Castro Street, קומה שנייה, Mountain View, CA, 94041
• לינקדאין: www.linkedin.com/company/dynatrace
• פייסבוק: www.facebook.com/Dynatrace
• טוויטר: x.com/Dynatrace
• אינסטגרם: www.instagram.com/dynatrace

12. Eficode

Eficode מנחה את המעבר לשיטות תוכנה משולבות AI באמצעות מסגרת הכוללת שלבים, החל מעוזרים בסיסיים ועד מפעלי תוכנה מלאים. הייעוץ כולל הדרכה, טיפול ברישיונות ושירותים שוטפים לשילוב AI בפיתוח מבלי לפגוע באיכות או במהירות. DevOps משמש כאן כעמוד התווך, ומבצע אוטומציה של CI/CD כדי להתמודד עם שטף הקוד שנוצר על ידי AI, תוך אכיפת בדיקות ואבטחה. סדנאות ממפות הזדמנויות AI לתהליכים הנוכחיים, ומאתרות רווחים מהירים במודרניזציה.

הגישה מדגישה את חשיבות הניהול בשלב מוקדם, כדי להבטיח עמידה בדרישות כאשר הסוכנים מתחילים לעבוד. סיפורה של Air France-KLM מראה כי מעבר לענן מביא לחיסכון בעלויות באמצעות כלים יעילים. זוהי גישה מעשית, המשלבת אסטרטגיה עם יישום, כך שהשינויים נשארים לאורך זמן. משקיפים מצביעים על האופן שבו הגישה מגשרת על הפער בין ההייפ לבין היישום המעשי, תוך שמירה על שינויים תרבותיים תחת שליטה.

נקודות עיקריות

• מסגרת מתארת שלבים לפיתוח ילידי AI
• השירותים כוללים הדרכה ואופטימיזציה של CI/CD
• מתמקד בניהול זרימות עבודה של סוכנים
• מפות מקרים של שימוש ב-AI בתהליכים קיימים

למי זה מתאים ביותר

• ארגונים המטמיעים בינה מלאכותית בתהליכי פיתוח קוד
• מנהיגים המאזנים בין מהירות לציות
• קבוצות המודרניות באמצעות ענן ו-DevOps

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: www.eficode.com
• טלפון: +1 215 510 4201
• דוא"ל: info@eficode.com
• כתובת: 2401 Walnut Street Suite 102 פילדלפיה
• לינקדאין: www.linkedin.com/company/eficode
• פייסבוק: www.facebook.com/eficode
• טוויטר: x.com/eficode
• אינסטגרם: www.instagram.com/eficode

13. XenonStack

XenonStack בונה מערכות סוכנים שבהן בינה מלאכותית מטפלת בשלבי DevOps כגון יצירת IaC, תגובה לאירועים ושינויים בצינור באמצעות סוכנים אוטונומיים. כלים כמו Nyra הופכים שאלות לניתוחים, Iris מזהה דפוסים ו-Vera חוזה תרחישים, והכל מוטמע בתהליכי העבודה. האבטחה משלבת ציוני אמינות עבור מודלים ונתונים, בעוד צוות אדום מדמה התקפות על סוכנים. IaC מקבל דחיפה מ-LLM שמפיק סקריפטים מדיאגרמות, ומצמצם שגיאות תצורה ידניות.

הפלטפורמה משלבת ניתוח נתונים, אוטומציה ובינה מלאכותית פיזית למפעלים, עם מחנות אימונים להכשרת סוכנים לשילוב בתפעול. אתגרים כמו איכות נתונים או הטיות מטופלים באופן ישיר בתהליכי האימוץ. הפלטפורמה מותאמת לארגונים המשלבים תחזיות בינה מלאכותית מסורתיות עם פעולות סוכנים, ומפתחת את IaC ממעקב מצבי לפרסום ללא מגע. אנשי המקצוע מעריכים את התצוגה המלאה של מחזור החיים, מתכנון ועד לולאות משוב.

נקודות עיקריות

• סוכנים מבצעים אוטומציה של IaC, בדיקות וניטור
• נירה/איריס/ורה מטפלות בתובנות ובתחזיות
• צוות אדום בודק את נקודות התורפה של הסוכנים
• מחנות אימונים מתמקדים באינטגרציה של זרימת עבודה

למי זה מתאים ביותר

• הרחבת DevOps עם נפחי קוד AI
• אנליסטים הזקוקים להחלטות המותאמות להקשר
• צינורות סוכנים לחיזוק האבטחה

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: www.xenonstack.com
• כתובת: סן פרנסיסקו, קליפורניה 2021 N.Milpitas Blvd, #313, 95035
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/xenonstack
• טוויטר: x.com/xenonstack
• אינסטגרם: www.instagram.com/teamxenonstack

14. DuploCloud

DuploCloud מעביר את משימות DevOps לתהליכים סוכניים, שבהם סוכני AI מטפלים בכרטיסים בזמן אמת לצד המשתמשים. ממשקי Low-code מספקים רשתות, IAM, אשכולות Kubernetes ושירותים מנוהלים בעננים, ומאגדים את יכולת הנראות לאיתור מהיר של בעיות. בסרטונים מוצג כיצד הוא מבצע שדרוגי K8s או סריקות אבטחה ללא מרתונים של סקריפטים, בעוד שמנועי כללים אוכפים תאימות ל-SOC 2 או HIPAA החל מהקצאה ואילך. אנשים המעידים על כך מכנים אותו "חבר DevOps וירטואלי" המשכפל בקלות הגדרות ברחבי אזורים שונים.

הפלטפורמה מתרגמת את מפרטי האפליקציות לתצורות ענן מלאות עבור חמש מאות שירותים, תוך דילוג על כאבי הראש הכרוכים בניהול IAM ידני. CSPM מובנה, סריקות פגיעות וניטור קבצים שומרים על אבטחה מרבית, ומחשבון מחשב את החיסכון הפוטנציאלי מקיצוץ בכוח האדם. התמיכה בולטת בהגדרות מותאמות אישית, מה שהופך שירותי מיקרו מורכבים לפשוטים. זוהי הגדרה נדירה שבה צ'אטים מבוססי AI מרגישים כמו תכנות בזוגות, ולא רק כמו הנחיות.

נקודות עיקריות

• סוכני AI פותרים כרטיסים באמצעות צ'אט טבעי
• Terraform עם קוד מועט לשירותי ריבוי עננים
• טיפול אוטומטי ב-Kubernetes עם שדרוגים
• כללי ציות עבור מערכות מוסדרות

למי זה מתאים ביותר

• מהנדסים זונחים סקריפטים לטובת זרימות סוכנים
• סטארט-אפים המרחיבים שירותים מיקרו תואמים
• רודפי תאימות בתחום הפיננסי או הבריאות

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: duplocloud.com
• טלפון: +1 (866) 830-6588
• כתובת: 2150 N 1st St, #459, סן חוזה, CA 95131
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/duplocloud
• פייסבוק: www.facebook.com/duplocloud
• טוויטר: x.com/DuploCloud
• אינסטגרם: www.instagram.com/duplocloud

15. GitHub Copilot

GitHub Copilot משלב בינה מלאכותית בכל שלב בפיתוח, מהצעות קוד ב-IDE ועד מצב סוכן שעורך קבצים בכל המאגרים. הצ'אט מטפל בשינויים מבניים או בתוספות תכונות באמצעות ניתוח הקשר, בעוד Autofix מסלק פגיעויות עם הסברים ותיקונים. הפעולות מפעילות צינורות CI/CD מאובטחים, ו-Dependabot דוחף לעדכוני תלות עם תצוגה מקדימה של התיקונים. הגנה על סודות חוסמת דליפות בזמן הדחיפה, וקושרת את האבטחה לזרימת העבודה ללא קפיצות נוספות.

פרויקטים מארגנים מפות דרכים לצד קוד, ומשלבים בעיות ו-PRs למעקב חלק. קמפיינים עוקבים אחר קבוצות התראות עם סרגלי התקדמות, והפלטפורמה מתאימה לארגונים גדולים. הסיפור של Duolingo מרמז על שיפורים במהירות של Copilot, אבל זהו הלולאה המלאה — תכנון, בנייה, אבטחה, משלוח — ששומרת על ההקשר חי. מרגיש כאילו ספסל העבודה התפתח, שבו AI משתף פעולה מבלי לגנוב את המקלדת.

נקודות עיקריות

• מצב סוכן מעדכן בסיסי קוד מהנחיות
• Autofix מתקן פגיעויות באמצעות הבדלי קוד
• Dependabot מציג תצוגה מקדימה של שינויים בטוחים בתלות
• פרויקטים מקשרים משימות ל-PRs ולפריסות

למי זה מתאים ביותר

• מתכנתים המעוניינים ב-AI ב-IDE ובצ'אטים
• תיקוני אבטחה משולבים ב-PRs
• ארגונים המאחדים סוגיות עם צינורות

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: github.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/github
• טוויטר: x.com/github
• אינסטגרם: www.instagram.com/github

16. Axify

Axify מאגד נתונים מכלי עבודה שונים בלוח מחוונים אחד, ומדגיש צווארי בקבוק בפרויקטים או בקווי עסקים. תצוגות בזמן אמת עוקבות אחר קצב האספקה, זמן הבאגים וחוסר היעילות, עם אינטגרציות המזינות נתונים מ-CI/CD או ממערכת כרטיסים. בלוגים עוסקים במגמות AI כגון זיהוי חריגות או התאוששות חזוי, אך הליבה מצטיינת בחשיפת גורמים נסתרים המעכבים את הזרימה. ניסיון חינם מאפשר למשתמשים לחבר ערימות ולבדוק לוחות מחוונים באופן מיידי.

ההכרה של התעשייה, החל מתחום הפיננסים ועד לטכנולוגיה רפואית, מדגישה את היתרונות המהירים של שינויים תרבותיים, שבהם הנראות מובילה לתיקונים ללא האשמות. הציטוט של אנטואן מתאר את הטוויסט המרתק – מדדים שמלמדים, ולא רק מדווחים. זה פשוט: להתחבר, להסתכל, לפעול ולראות את המחזורים מתהדקים. אנשי המקצוע מעריכים את האופן שבו זה הופך תחושות “איטיות” מעורפלות לתיקונים מדויקים.

נקודות עיקריות

• לוחות מחוונים המרכזים את הביצועים בכל הארגון
• מפות צווארי בקבוק משילובים של כלים
• ניסיון חינם למשיכת מדדים מיידית
• מדריכים בנושא בינה מלאכותית לניטור והתאוששות

למי זה מתאים ביותר

• זיהוי בעיות בזרימת עבודה מרובת פרויקטים
• ארגונים המשלבים מדדים מכלי עבודה שונים
• תרבויות הרודפות אחר נתונים במקום אחר תחושות בטן

פרטי קשר

• אתר אינטרנט: axify.io
• טלפון: +1 (418) 476-2090
• דוא"ל: info@axify.io
• כתובת: 2327 Versant Nord blvd, suite 111, קוויבק, קנדה G1N 4C2

מַסְקָנָה

לסיכום, כל אחד מכלי ה-AI הללו מתמודד עם נקודת תורפה אחרת ב-DevOps – בין אם מדובר באוטומציה של העבודה השחורה, באיתור בעיות לפני שהן מתפוצצות, או פשוט במתן נראות ברורה יותר לגבי מה באמת מאט את התהליכים. חלקם מתמקדים בתהליכי עבודה סוכניים, שבהם ה-AI לא רק מציע אלא גם פועל, בעוד שאחרים מתמקדים בשמירה על מעורבות בני האדם באמצעות דחיפות חכמות ומשוב בזמן אמת. מה שמחבר ביניהם הוא המעבר מכתיבת סקריפטים ידנית למערכות שלומדות, מסתגלות ומתמודדות עם מורכבות בכוחות עצמן.

הרווח האמיתי? פחות זמן בהתמודדות עם תשתיות או בחיפוש אחר באגים, ויותר זמן בבניית מה שחשוב. בחרו את האפשרות המתאימה לתהליך העבודה שלכם – אולי אתם זקוקים ליכולת תצפית מעמיקה, אולי אתם טובעים בים של דרישות תאימות, או אולי אתם רק רוצים שהצינור שלכם יפסיק להתקלקל בשתיים לפנות בוקר. כך או כך, הבינה המלאכותית לא מחליפה את DevOps; היא סוף סוף מספקת לו את הטייס המשנה שהוא ביקש. התחילו בקטן, בדקו אפשרות אחת, וראו איך הכאוס מצטמצם.