Diese Bachelorarbeit untersucht, wie KI die Effizienz und Qualität im DevOps-Kontext beeinflussen kann und welche potenziellen Herausforderungen dabei auftreten. Ziel ist es, ein tiefes Verständnis der Rolle von KI in DevOps zu entwickeln und ihre Auswirkungen auf die Softwareentwicklung zu bewerten.
In der heutigen digitalen Welt ist Softwareentwicklung allgegenwärtig und von zentraler Bedeutung. DevOps, als Kultur und Philosophie, hat sich etabliert, um die Qualität und Geschwindigkeit von Softwareprojekten zu steigern. Mit der zunehmenden Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnen sich neue Möglichkeiten und Herausforderungen für den Entwicklungsprozess.
Mit dem Aufkommen und der Verbreitung der Künstlichen Intelligenz (KI) ergeben sich neue Herausforderungen und Chancen. Diese Technologie, die einst als Zukunftsvision galt, ist heute Realität und beeinflusst zahlreiche Branchen, von der Medizin bis zur Automobilindustrie. KI hat das Potenzial, den Softwareentwicklungsprozess weiter zu transformieren, indem sie Automatisierung und Optimierung auf ein neues Niveau hebt. In Kombination mit DevOps kann KI dazu beitragen, den Entwicklungsprozess noch reibungsloser und effizienter zu gestalten. Dies führt zu einer gesteigerten Produktivität im Entwicklungsprozess und schnelleren Entwicklungszyklen, wodurch letztendlich hochqualitative Produkte entstehen.
Die Motivation hinter dieser Arbeit liegt in der Erkundung dieser Schnittstelle zwischen KI und DevOps. Wie beeinflusst KI die Qualität und Geschwindigkeit des Softwareentwicklungsprozesses im Kontext von DevOps? Kann die Integration von KI-Technologien in DevOps-Praktiken zu signifikanten Verbesserungen führen? Diese und ähnliche Fragen bilden den Kern dieser Untersuchung. Der erste Abschnitt beleuchtet die theoretischen Grundlagen von KI und DevOps, um ein fundiertes Verständnis für die spezifischen Anwendungen der KI im DevOps-Kontext zu schaffen. Der empirische Abschnitt fokussiert sich auf die Untersuchung der konkreten Auswirkungen einer KI-Integration in den DevOps-Prozess.
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