Progetti DevOps + AI
In questa sezione presento una selezione di progetti reali in cui ho integrato strumenti di intelligenza artificiale nei processi DevOps e SRE.
Non si tratta di esperimenti: sono workflow funzionanti, testati su progetti concreti.
Negli ultimi anni, ho esplorato come i modelli LLM (Large Language Model) possano affiancare l’ingegnere DevOps in attività ripetitive, analitiche e decisionali.
🤖 Cosa significa “DevOps + AI”?
DevOps + AI è l’evoluzione naturale dell’automazione:
- CI/CD assistita da modelli linguistici
- Generazione di test automatici da codice sorgente
- Analisi semantica della qualità del codice
- Correlazione tra eventi, metriche, log e alert in tempo reale
- Reportistica automatica e insight per i team
🔍 Code Quality Notifier
Sistema che analizza le Pull Request e genera commenti automatici con LLM (GPT-4), basandosi su stile, complessità e sicurezza.
- 🔗 Codice su GitHub
- 🛠️ Tecnologie: GitHub Actions, GPT, Prometheus, Grafana, Loki, Python
🧪 Generatore di Test Automatici
Generatore di test unitari e funzionali usando modelli AI che comprendono la semantica del codice.
- 🔗 Demo online
- 🛠️ Tecnologie: Python, Streamlit, OpenAI API, GitHub CI
📊 Dashboard GitOps + AI
Dashboard intelligente per monitorare metriche, qualità e sicurezza nel ciclo DevOps, con suggerimenti AI.
- 🔗 Codice su GitHub
- 🛠️ Tecnologie: Prometheus, Grafana, GitHub Webhook, GPT-4
🧠 Prospettiva
Non sostituire gli ingegneri, ma potenziarli.
L’intelligenza artificiale nel DevOps non è magia: è uno strumento. E come ogni buon strumento, funziona solo se chi lo usa sa cosa vuole ottenere.
📫 Per demo, collaborazioni o domande:
massimo.danieli@gmail.com