2024-05-22 14:03:11
Microsoft a ajouté cette semaine une multitude d’outils à son portefeuille qui intègrent l’intelligence artificielle (IA) générative aux flux de travail DevOps.
Dévoilé au Microsoft version 2024 conférence, ces ajouts incluent GitHub Copilot for Azure qui permet aux équipes DevOps de créer, dépanner et déployer des applications sur le cloud Microsoft Azure à l’aide d’une interface en langage naturel.
GitHub Copilot pour Azure est l’un des plusieurs extensions que Microsoft et des partenaires tiers fournissent, par exemple, pour personnaliser les outils de Docker, Inc. et Sentry. Microsoft intègre également son Copilot dans les outils de développement Microsoft Teams et Microsoft 365.
Dans le même temps, Microsoft présente en avant-première un Copilote pour Azure que les équipes DevOps peuvent utiliser pour orchestrer les déploiements d’applications sur Azure.
En outre, Microsoft Visual Studio 17.10 intègre GitHub Copilot directement dans l’environnement de développement intégré (IDE) pour fournir des capacités de diagnostic et de révision de code. Microsoft a également prévisualisé les mises à jour de Interface de ligne de commande pour développeurs Azure et boîte à outils AI pour Microsoft Visual Studio Code qui permet aux équipes DevOps d’intégrer des référentiels d’exemples copilotes dans des flux de travail DevOps qui peuvent être étendus pour gérer les opérations de modèle de langage étendu (LLMOps).
Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a déclaré aux participants à la conférence que Microsoft appliquait désormais les capacités d’IA qu’il fournit pour écrire du code afin de gérer l’infrastructure informatique et les opérations informatiques. Microsoft redéfinit le développement de logiciels dans le cadre d’un effort visant à permettre un jour à chacun de passer de l’idée au code en un instant, a-t-il ajouté.
Paul Nashawaty, responsable du développement et de la modernisation des applications chez Futurum Group, a noté que Microsoft rationalise en effet les processus de développement d’une manière qui promet de rendre les développeurs 50 % plus efficaces lorsqu’ils créent des applications d’IA.
Dans le cadre de cet effort, Microsoft met également à disposition architectures de référence et des conseils de mise en œuvre pour créer et déployer des applications imprégnées de modèles d’IA sur Azure.
Microsoft présente également un aperçu d’un Flotte de calcul Microsoft Azure service qui simplifie le provisionnement des ressources de calcul sur différents types de machines virtuelles, y compris les instances ponctuelles, s’exécutant dans plusieurs zones de disponibilité en fonction des exigences de coût, de capacité et de performances. Les équipes informatiques pourront déployer et gérer jusqu’à 10 000 machines virtuelles avec un seul appel à une interface de programmation d’application (API) pour gérer des ressources qui peuvent désormais évoluer de manière dynamique selon les besoins.
Il existe également désormais une instance supplémentaire d’un Machine virtuelle Azure ND MI300X v5 basé sur des processeurs graphiques (GPU) d’AMD et Microsoft présente également un aperçu d’un Cobalt 100 Machine virtuelle basée sur Arm basée sur son silicium personnalisé. Microsoft a également mis à disposition un outil de migration permettant de déplacer les instances des systèmes d’exploitation Linux vers Azure.
Microsoft ajoute également la prise en charge de une capacité side-car grâce auquel les équipes DevOps peuvent intégrer des fonctionnalités de journalisation, de surveillance et de mise en cache sans avoir à modifier le code de l’application. Les équipes DevOps peuvent désormais également utiliser les dépôts Git gérer le développement d’applications créées à l’aide du framework Microsoft Power.
De plus, Microsoft ajoute également soutien à Pulumi comme une autre option pour provisionner l’infrastructure cloud sous forme de code.
Enfin, Microsoft a également mis à disposition un centre d’API Azure pour découvrir, gérer et gouverner les API et permettre d’importer des points de terminaison Azure OpenAI en tant qu’API dans le service de gestion des API Azure qui prend désormais également en charge les API OData et gRPC.
Les organisations opérationnalisent de plus en plus l’IA
On ne sait pas clairement dans quelle mesure les équipes DevOps intègrent l’IA dans les flux de travail. Cependant, à mesure que la quantité de code écrit à l’aide d’outils d’IA générative augmente, ce n’est qu’une question de temps avant qu’ils n’aient besoin de revoir les pipelines existants. Les anciennes plates-formes d’intégration continue/de livraison continue (CI/CD) n’ont pas été conçues pour l’ère de l’IA.
De plus, ce n’est qu’une question de temps avant que les workflows d’opérations d’apprentissage automatique (MLOps) soient fusionnés avec les workflows DevOps pour accélérer la création et le déploiement d’applications d’IA.
La seule chose qui reste à voir est de savoir si ces changements seront apportés cette année ou l’année prochaine, à mesure que les organisations opérationnalisent de plus en plus l’IA.
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