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# 用于操作和维护的生成式 AI 用例
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部署软件后，重点转移到操作和维护上。生成式 AI 可以通过提供更主动、更高效的系统管理来增强传统方法。人工智能驱动的操作工具可以持续监控系统性能，并在潜在问题影响用户之前对其进行预测。当问题发生时，他们会自动进行根本原因分析，从而大大缩短了解决问题的平均时间。AI 还可以近乎实时地优化系统性能。它会根据不断变化的负载模式和用户行为自动调整配置。例如，运营团队可能会使用 AI 助手来生成预测性维护计划，自动识别可能出现故障的组件，并提出先发制人的操作建议。人工智能还可以通过分析使用趋势和高精度预测未来的资源需求来帮助进行容量规划。

下表显示了您可以通过生成式 AI 以及负责这些用例的角色来增强的操作和维护用例。


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| 子功能：用例 | 女神异闻录 | 
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| 事件管理：通过将监控工具与聊天平台集成，近乎实时地管理事件，以便团队可以直接在聊天环境中检测、讨论和解决问题 | 现场可靠性工程师 | 
| 事件管理：允许团队直接从聊天界面启动部署、运行脚本和运行命令，从而简化操作 | DevOps 工程师 | 
| 代码升级：升级代码依赖项和库以减少手动工作，并确保代码库与最新版本保持同步 | 软件开发人员 | 
| 代码优化：查看代码以寻找优化机会 | 软件开发人员 | 
| 代码优化：识别代码中的瓶颈并重构或优化代码以提高性能 | 软件开发人员 | 
| 技术债务管理：将技术债务记录为开发过程的一部分 | 产品经理 | 
| 技术债务管理：根据影响、风险和成本对技术债务进行优先排序和解决，并将其整合到常规冲刺计划流程中 | 软件开发人员 | 
| 技术债务管理：减少现有应用程序代码中的技术债务 | 软件开发人员 | 
| 变更管理：实施变更批准流程，确保所有代码变更在部署之前都经过必要的利益相关者的审查、测试和批准 | 变更经理 | 
| 变更管理：对提议的变更进行影响分析 | DevOps 工程师 | 
| 逆向工程：分析和了解遗留代码的结构和行为 | 解决方案架构师 | 
| 逆向工程：解释现有代码并生成文档 | 软件开发人员 | 
| 代码现代化：将代码从一种编程语言翻译成另一种编程语言 | 软件开发人员 | 
| 代码现代化：将旧代码现代化为最新的编程语言 | 软件开发人员 | 
| 性能优化：通过优化资源分配、负载平衡和重新配置应用程序，持续监控和调整系统性能 | 现场可靠性工程师 | 
| 性能优化：识别并重构导致性能下降的代码，以提高速度和系统响应能力 | 软件开发人员 |