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DevOps ist kaputt. Pull Requests hängen in der Review-Schleife fest, Alerts überfluten Ihr Team mit irrelevanten Meldungen, Vorfälle dauern Stunden - und die Kapazitätsplanung basiert auf Bauchgefühl. KI in DevOps ist kein weiteres Buzzword-Buch, sondern ein praktischer Leitfaden, der diese Probleme mit automatisierten, datengetriebenen Lösungen angeht. In diesem Buch lernen Sie, wie Sie: Code-Reviews mit KI beschleunigen - Parallel zu Semgrep, ohne Merges zu blockieren. Intelligente Alerts implementieren - Mit Clustering (DBSCAN), Topologie-Graphen und Root-Cause-Analysen (Claude API). Automatisierte Remediation einrichten - Mit vertrauensbasierten Entscheidungsbäumen, Runbook-YAML und RBAC-gesicherten Kubernetes-Executors. Prädiktive Kapazitätsplanung nutzen - Mit Prophet-basierten Vorhersagen und Terraform-HPA-Generatoren. Eine Referenzarchitektur aufbauen - Mit Kafka-Audit-Logs, Repo-Struktur und Kubernetes-Manifesten. Keine Theorie. Kein Marketing. Nur Code, Diagramme und Workflows, die funktionieren. Für wen? DevOps-Ingenieure, die Toil reduzieren wollen. SREs, die manuelle Vorfallsbehebung ersetzen möchten. Plattform-Teams, die selbstheilende Systeme aufbauen - ohne Vendor-Lock-in.
DevOps-Visionär,Cloud-Architekt,Automatisierungsspezialist. Ich vereinfache komplexe Infrastrukturen mit Kubernetes, IaC und robusten CI/CD-Pipelines. Ich bin versiert in GCP/AWS und ein Pionier in der Workflow-Automatisierung mit n8n. Ich setze mich für Open Source ein und bin ein erfahrener Ingenieur, der sich dem Aufbau widerstandsfähiger und skalierbarer Systeme verschrieben hat.In meiner Freizeit schreibe ich Hindi-Gedichte oder unterstütze den Koch-YouTube-Kanal meiner Frau @deepasoni6261
