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# 用於操作和維護的生成式 AI 使用案例
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在部署軟體之後，焦點會轉移到操作和維護。生成式 AI 可以透過提供更主動、更有效率的系統管理來增強傳統方法。AI 驅動的操作工具會持續監控系統效能，並在影響使用者之前預測潛在問題。當問題發生時，它們會執行自動化根本原因分析，大幅縮短解決的平均時間。AI 也會近乎即時地最佳化系統效能。它會根據不斷變化的負載模式和使用者行為自動調整組態。例如，營運團隊可能會使用 AI 助理來產生預測性維護排程、自動識別可能失敗的元件，並建議先佔動作。AI 也可以透過分析用量趨勢並以高準確度預測未來資源需求，協助規劃容量。

下表顯示您可以使用生成式 AI 和負責這些使用案例的角色來增強的操作和維護使用案例。


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| 子功能：使用案例 | 角色 | 
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| 事件管理：透過將監控工具與聊天平台整合，讓團隊可以直接在聊天環境中偵測、討論和解決問題，以近乎即時的方式管理事件 | 站點可靠性工程師 | 
| 事件管理：允許團隊直接從聊天界面啟動部署、執行指令碼和執行命令，以簡化操作 | DevOps 工程師 | 
| 程式碼升級：升級程式碼相依性和程式庫，以減少手動工作，並確保程式碼庫與最新版本保持最新狀態 | 軟體開發人員 | 
| 程式碼最佳化：檢閱程式碼以取得最佳化機會 | 軟體開發人員 | 
| 程式碼最佳化：識別程式碼中的瓶頸，並重構或最佳化程式碼以增強效能 | 軟體開發人員 | 
| 技術負債管理：將技術負債記錄為開發程序的一部分 | 產品管理員 | 
| 技術債務管理：根據影響、風險和成本來優先考慮和解決技術債務，並將其整合到定期衝刺規劃程序中 | 軟體開發人員 | 
| 技術負債管理：減少現有應用程式程式碼中的技術負債 | 軟體開發人員 | 
| 變更管理：實作變更核准程序，確保所有程式碼變更在部署之前都經過必要的利益相關者的檢閱、測試和核准 | 變更管理員 | 
| 變更管理：對提議的變更執行影響分析 | DevOps 工程師 | 
| 反向工程：分析和了解舊版程式碼的結構和行為 | 解決方案架構師 | 
| 反向工程：說明現有程式碼並產生文件 | 軟體開發人員 | 
| 程式碼現代化：將程式碼從一種程式設計語言轉換為另一種程式設計語言 | 軟體開發人員 | 
| 程式碼現代化：將舊版程式碼現代化為最新的程式設計語言 | 軟體開發人員 | 
| 效能最佳化：透過最佳化資源配置、負載平衡和重新設定應用程式，持續監控和調整系統效能 | 站點可靠性工程師 | 
| 效能最佳化：識別和重構導致效能降低的程式碼，以提高速度和系統回應能力 | 軟體開發人員 |