DevOps，PrivacyOps和AIOps之间的区别_运维技术_博客_测评&博客

从DevOps到AIOps的发展，以及现在的PrivacyOps，这些框架都将继续发展和适应，这将进一步帮助组织创建单个团队以实现多个组织目标的协作。

自工业革命以来，人们一直在寻找简化操作的方法，无论是制造还是开发。快进到现在，我们仍在尝试从最小的输入中获得最大的输出。如果我们专门在IT部门看待这一问题，就会浮现出几个框架，这些框架提倡以最少的投入获得更多产出的概念。这些框架可以分为DevOps，PrivacyOps和AIOps。

在本文中，我们将讨论每个框架以及它如何帮助改善组织的IT部门和软件开发流程。

开发运维

DevOps可能是三者中使用最多且最受欢迎的框架。这是第一个提高软件速度的敏捷软件开发框架。

根据Forrester的研究，只有17％的团队可以足够快地使用交付软件。在开发DevOps之前，创建了团队来处理同一软件的单独任务。一个团队的任务是收集给定软件程序的业务需求并编写其代码。然后，质量检查小组在一个隔离的开发环境中测试该程序。满足要求后，将发布代码以部署操作。

部署团队进一步分为网络和数据库等组。这会导致组织上的差异，来回操作可能会增加操作瓶颈。

DevOps框架促进了协作式跨功能环境，在此环境中，所有三个团队共同负责维护系统并准备在该系统上运行的软件。

隐私权操作

全球隐私法规正在兴起，这催生了PrivacyOps框架。这种方法将IT部门与法律团队召集在一起，以帮助组织遵守隐私法规。

PrivacyOps是实践和跨职能协作的组合，可提高组织有效，高效地遵守全球隐私法规的能力。

该PrivacyOps框架汇集了法律，数据，IT和信息安全团队在一个屋檐下进行协作和隐私合规的最重要的实践交流。

PrivacyOps框架基于以下内容：

参与系统

参与系统使团队之间的协作在一个安全可靠的平台上朝着与隐私相关的信息发展。这被认为比通过邮件系统或电子邮件发送个人数据进行审查和批准更为可靠。

洞察系统

它使用AI，机器人和直观的可视化工具，在一处提供了有关隐私合规性各个方面的实时见解，包括PI数据风险，DSR履行状态，法规合规性，供应商风险，用户同意等。

自动化与编排系统

自动化和协调复杂的任务，例如DSR履行，PI数据链接，同意生命周期管理，记录审核记录等，以降低成本并避免罚款。

记录系统

帮助组织将所有与隐私相关的信息记录下来，例如PI链接图，评估，数据图，法规模板和供应商文档。

合并PrivacyOps可以为您的组织带来以下好处：

人工智能

AIOps是将人工智能和机器学习整合到DevOps框架中。人工智能的集成可以在IT行业产生以下结果：

AIOps可以快速，准确地处理系统生成的所有类型的数据。这将确保保真度和数据完整性，从而进行全面的分析和切实的结果。
AIOps可以帮助分析数据，创建可操作的见解，然后可由DevOps工程师使用，然后可以区分对基础结构调整的需求。
识别事件模式后，可以设置自动触发器。这意味着，当统计数据显示某些事件总是导致特定结果时，需要执行特定的操作来纠正问题，DevOps工程师可以创建触发器并自动执行对此类事件的响应。

AIOps集成可以使组织享受以下好处：

重点介绍

组织正在开发新的方法来简化其操作。从DevOps到AIOps的发展，以及现在的PrivacyOps，这些框架都将继续发展和适应，这将进一步帮助组织创建单个团队以实现多个组织目标的协作。