
ระหว่างการแจ้งเตือนอย่างต่อเนื่อง คอขวด CI/CD และความไม่มีที่สิ้นสุด Slack การทำงานอัตโนมัติควรช่วยปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของคุณ ไม่ใช่ทำให้เวิร์กโฟลว์ของคุณล้นมือ แต่ทีม DevOps จำนวนมากกลับพบว่าตัวเองจมอยู่กับการแจ้งเตือนแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญ
นั่นคือที่มาของ ChatOps ซึ่งเป็นวิธีการบูรณาการระบบอัตโนมัติเข้ากับเครื่องมือแชทของคุณโดยตรง Slack หรือทีมเข้าสู่ศูนย์บัญชาการสำหรับ DevOps
ตัวแทน AI กำลังพัฒนาสิ่งนี้ให้ก้าวไปอีกขั้นด้วยการฝังข้อมูลอัจฉริยะลงใน ChatOps ทำให้ทีมต่างๆ สามารถปรับใช้ ตรวจสอบ และแก้ไขปัญหาได้แบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องสลับบริบท ทั้งหมดนี้ทำได้จากภายในช่องทางการสื่อสารของพวกเขา คู่มือนี้จะอธิบายว่า ChatOps เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ DevOps ได้อย่างไร
ChatOps คืออะไร?
ChatOps เริ่มต้นขึ้นเพื่อเป็นวิธีในการทำให้การสนทนาในทีมเป็นแบบอัตโนมัติ Slack Teams และแพลตฟอร์มแชทอื่นๆ เข้าสู่ศูนย์บัญชาการสำหรับ DevOps แทนที่จะต้องสลับไปมาระหว่างแดชบอร์ดและเทอร์มินัล ทีมงานสามารถดำเนินการคำสั่ง ทริกเกอร์การปรับใช้ และตรวจสอบระบบได้ทั้งหมดจากแชท
แต่จนกระทั่งเมื่อไม่นานนี้ ChatOps ยังคงมีข้อจำกัดอยู่บ้าง การใช้งานแบบดั้งเดิมจำเป็นต้องมีรูปแบบประโยคที่เข้มงวดและเวิร์กโฟลว์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และมักประสบปัญหาในการร้องขอแบบละเอียด
การเปลี่ยนแปลงไป LLM ChatOps ที่ขับเคลื่อนด้วยพลัง โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับโมเดลการใช้เหตุผลที่ให้เหตุผลในการกระทำและให้คำอธิบายแบบเรียลไทม์ ได้เปลี่ยนแปลงวิธีที่ทีมงานโต้ตอบกับระบบอัตโนมัติ
ปัจจุบัน ChatOps ไม่เพียงแต่ดำเนินการตามคำสั่งเท่านั้น แต่ยังให้ข้อมูลเชิงลึก อธิบายการตัดสินใจ และปรับเปลี่ยนตามบริบทได้อย่างไดนามิกอีกด้วย ไม่ใช่เพียงทางเลือกแบบบรรทัดคำสั่งอีกต่อไป แต่ยังเป็นผู้ทำงานร่วมกันที่ชาญฉลาดอีกด้วย
ChatOps เทียบกับ DevOps: ความแตกต่างที่สำคัญ
DevOps ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นแนวทางปฏิบัติหลักในการรวมการพัฒนาและการดำเนินการ เพิ่มประสิทธิภาพการส่งมอบซอฟต์แวร์ และรับรองความเสถียร ChatOps พัฒนาจากเป้าหมายเหล่านั้นโดยนำงานปฏิบัติการ การแจ้งเตือน และการสนทนาเข้าสู่สภาพแวดล้อมการแชทแบบเรียลไทม์
การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์นี้ช่วยลดการสลับบริบท เร่งการแก้ไขปัญหา และให้ช่องทางเดียวที่โปร่งใสสำหรับกิจกรรมของทีม ตารางด้านล่างแสดงให้เห็นว่า ChatOps และ DevOps แตกต่างกันอย่างไร แต่ยังคงเสริมซึ่งกันและกัน:
ChatOps จะมีประสิทธิภาพเพียงใดขึ้นอยู่กับเครื่องมือที่อยู่เบื้องหลัง การบูรณาการที่เหมาะสมจะช่วยให้ระบบอัตโนมัติทำงานได้อย่างราบรื่น การแจ้งเตือนสามารถดำเนินการได้ และทีมงานจะมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญ
ChatOps ทำงานอย่างไร
หัวใจหลักคือ ChatOps เปลี่ยนแพลตฟอร์มแชทให้กลายเป็นศูนย์กลางการปฏิบัติงานด้วยการฝังระบบอัตโนมัติ การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI และเครื่องมือ DevOps ลงในช่องทางการสื่อสารโดยตรง
ในทางปฏิบัติ แนวทางนี้โดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับส่วนประกอบหลักสี่ประการที่ทำงานร่วมกัน: ทีม DevOps แพลตฟอร์มแชท (เช่น Slack หรือ Teams บอท ChatOps ที่ตีความคำขอและโครงสร้างพื้นฐานการพัฒนาที่ดำเนินการตามคำขอ

ระบบ ChatOps แบบดั้งเดิมจะอาศัยสคริปต์คงที่และคำสั่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งผู้ใช้จะต้องจำทริกเกอร์เฉพาะ เช่น /deploy serviceX หรือ /restart database แต่ ChatOps สมัยใหม่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( LLMs ) และระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ ช่วยขจัดความเข้มงวดนี้ออกไป
ChatOps ทำงานผ่านกลไกสำคัญสามประการ ได้แก่ ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนโดยเหตุการณ์ การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนโดย LLM และ การดำเนินการร่วมกัน ซึ่งแต่ละอย่างมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงการดำเนินงานของ DevOps
1. ระบบอัตโนมัติตามเหตุการณ์
ไพพ์ไลน์ DevOps แบบดั้งเดิมนั้นอาศัยเครื่องมือ CI/CD แผงควบคุมการตรวจสอบ และระบบแจ้งเตือน แต่เมื่อมีบางอย่างผิดพลาด ไม่ว่าจะเป็นการปรับใช้ที่ล้มเหลวหรือประสิทธิภาพลดลง วิศวกรมักจะต้องเจอกับการแจ้งเตือนที่ต้องสลับบริบทระหว่างเครื่องมือต่างๆ มากมาย
ด้วย ChatOps เหตุการณ์แบบเรียลไทม์จากเครื่องมือเช่น Jenkins GitHub การดำเนินการหรือ Kubernetes จะถูกป้อนโดยตรงลงในแชท แต่แทนที่จะส่งการแจ้งเตือนแบบดิบๆ ให้กับทีม ตัวแทน AI จะทำการกรอง กำหนดลำดับความสำคัญ และ ตอบกลับ ความล้มเหลวของไปป์ไลน์จะไม่เพียงแต่ทริกเกอร์การแจ้งเตือนทั่วไปเท่านั้น แต่ยังจับคู่กับ:
- การวิเคราะห์หาสาเหตุหลัก (เช่น "การปรับใช้ล้มเหลวเนื่องจากตัวแปรสภาพแวดล้อมขาดหายไป")
- การดำเนินการที่แนะนำ (เช่น "คุณต้องการย้อนกลับไปยังเวอร์ชันที่เสถียรล่าสุดหรือไม่")
- การดำเนินการแบบโต้ตอบ (เช่น วิศวกรสามารถอนุมัติการย้อนกลับหรือปรับใช้ใหม่พร้อมการแก้ไขโดยตรงในแชท)
วิธีนี้ช่วยลดเวลาในการตอบสนองและมั่นใจได้ว่าจะมีเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องและมีความสำคัญสูงเท่านั้นที่จะปรากฏให้ทีมทราบ
2. LLM -การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยพลัง
ChatOps ในระยะเริ่มแรกจะอาศัยคำสั่งแบบคำหลักง่ายๆ ซึ่งผู้ใช้ต้องจดจำคำสั่งที่เป็นข้อความที่แน่นอน LLM ChatOps ที่ขับเคลื่อนด้วยพลังจะขจัดความยุ่งยากนี้ออกไป ตอนนี้ ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับเวิร์กโฟลว์ DevOps ในภาษาธรรมชาติได้ ทำให้ทั้งวิศวกรและทีมงานที่ไม่ใช่ช่างเทคนิคสามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่ต้องการได้ง่ายขึ้น
ตัวอย่างเช่น แทนที่จะรันแบบสอบถามที่ซับซ้อนในแดชบอร์ดการตรวจสอบ วิศวกรสามารถถามว่า:
- “มีอะไรเปลี่ยนแปลงไปในการปรับใช้ครั้งล่าสุดที่อาจทำให้เวลาแฝงเพิ่มขึ้น?”
- “แสดงบันทึกสำหรับบริการ Y ในชั่วโมงที่แล้ว โดยกรองตามข้อผิดพลาด”
AI ไม่เพียงแต่ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง แต่ยังให้ข้อมูล เข้ากับบริบท ด้วยการอธิบายความผิดปกติ แนะนำวิธีแก้ไข หรือแม้กระทั่งแก้ไขแบบอัตโนมัติ
ที่สำคัญกว่านั้น ตัวแทน AI ในปัจจุบันสามารถวิเคราะห์ข้อมูลผ่านเวิร์กโฟลว์ได้แทนที่จะดำเนินการตามคำสั่งเพียงอย่างเดียว หากมีการแจ้งเตือนเกี่ยวกับการใช้งาน CPU สูง ตัวแทน ChatOps จะไม่เพียงแค่รายงานเท่านั้น แต่ยังสามารถเชื่อมโยงกับการใช้งานล่าสุด เปรียบเทียบแนวโน้มในอดีต และแนะนำขั้นตอนการแก้ไข โดยไม่ต้องให้ SRE ตรวจสอบบันทึกด้วยตนเอง
3. การดำเนินการร่วมกัน
ChatOps ไม่เพียงแต่เป็นประโยชน์ต่อวิศวกรเท่านั้น แต่ยังเปิดโอกาสด้านโครงสร้างพื้นฐานให้กับทั้งบริษัทอีกด้วย นี่คือตัวอย่างบางส่วนที่แสดงให้เห็นว่าทีมงานที่ไม่ใช่ช่างเทคนิคสามารถใช้ประโยชน์จากกระบวนการ ChatOps เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นได้อย่างไร:
- ทีมการตลาดสามารถติดตามการเปิดตัวฟีเจอร์ต่างๆ และตรวจสอบว่าแคมเปญต่างๆ สอดคล้องกับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์หรือไม่ แทนที่จะขอให้วิศวกรอัปเดต พวกเขาสามารถสอบถาม ChatOps ได้ว่า "หน้าราคาการสมัครรับข้อมูลใหม่เปิดใช้งานแล้วหรือยัง"
- ผู้จัดการผลิตภัณฑ์สามารถติดตามเวลาการทำงาน เหตุการณ์ที่มีผลกระทบต่อลูกค้า หรือการใช้งานที่เพิ่มขึ้นโดยไม่ต้องเข้าไปที่แดชบอร์ดด้านวิศวกรรม
- ฝ่ายสนับสนุนลูกค้าสามารถรับข้อมูลอัปเดตสถานะเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ได้โดยไม่ต้องส่งปัญหาทั้งหมดไปยัง DevOps เจ้าหน้าที่ฝ่ายสนับสนุนสามารถถามว่า "มีปัญหาที่ทราบแล้วใดๆ ที่ส่งผลต่อการชำระเงินในขณะนี้หรือไม่" และรับการตอบกลับโดยตรงจากระบบ ซึ่งจะช่วยลดภาระงานของทีมวิศวกรรม
ChatOps สร้าง แหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เพียงแหล่งเดียว สำหรับทีมวิศวกรรมและธุรกิจ โดยฝังระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไว้ในช่องทางการสื่อสารที่ใช้ร่วมกัน ลดความยุ่งยาก เร่งการตอบสนองต่อเหตุการณ์ และปรับปรุงการทำงานร่วมกันในองค์กร
เครื่องมือ ChatOps 5 อันดับแรก
เพื่อใช้ประโยชน์จาก ChatOps อย่างเต็มที่ ทีมงานต้องมีเครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติ กระตุ้นการดำเนินการ และรวมศูนย์ความร่วมมือภายในแพลตฟอร์มแชท ต่อไปนี้คือเครื่องมือ ChatOps ชั้นนำบางส่วนที่ช่วยปรับกระบวนการ DevOps ให้มีประสิทธิภาพ Slack - Microsoft Teams และแพลตฟอร์มอื่นๆ
1. สร้าง (เดิมชื่อ Integromat)
Make เป็นแพลตฟอร์มอัตโนมัติทางภาพที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถออกแบบและจัดการเวิร์กโฟลว์โดยอัตโนมัติโดยเชื่อมต่อแอปพลิเคชันและบริการต่างๆ เข้าด้วยกันโดยไม่ต้องเขียนโค้ด ช่วยให้สร้างเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน ซึ่งเรียกว่า "สถานการณ์จำลอง" ที่สามารถจัดการงานต่างๆ ทั่วทั้งแอปพลิเคชันและบริการต่างๆ ได้อย่างอัตโนมัติ

คุณสมบัติหลัก
- ไลบรารีการรวมที่ครอบคลุมพร้อมแอพที่รองรับมากกว่า 1,000 รายการ
- การกำหนดตารางและการดำเนินการขั้นสูงสำหรับการควบคุมเวิร์กโฟลว์
- เครื่องมือการจัดการข้อผิดพลาดและการดีบักสำหรับการตรวจสอบและการแก้ไขปัญหา
ราคา
- แผนฟรี – การดำเนินการที่จำกัดสำหรับระบบอัตโนมัติขั้นพื้นฐาน
- แผนหลัก – 9 ดอลลาร์ต่อเดือนสำหรับการดำเนินการ 10,000 ครั้ง
- แผน Pro – 16 ดอลลาร์ต่อเดือน รวมความสามารถในการทำงานอัตโนมัติเพิ่มเติม
- แผน Teams – 29 ดอลลาร์ต่อเดือนต่อผู้ใช้ ออกแบบมาเพื่อการทำงานร่วมกันเป็นทีมและการจัดการเวิร์กโฟลว์
2. Zapier
Zapier เป็นแพลตฟอร์มอัตโนมัติบนคลาวด์ที่ออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อแอปและปรับปรุงเวิร์กโฟลว์โดยไม่ต้องใช้โค้ด โดยการเชื่อมโยงแอปพลิเคชันต่างๆ ผ่านเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่เรียกว่า "Zaps" ทีมงานสามารถกำจัดงานที่ต้องทำซ้ำๆ ด้วยตนเองและปรับปรุงประสิทธิภาพได้
ด้วยการสนับสนุนการบูรณาการหลายพันรายการ Zapier ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างเครื่องมือทางธุรกิจ ช่วยให้ข้อมูลไหลเวียนได้อย่างราบรื่นในทุกแพลตฟอร์ม
.webp)
คุณสมบัติหลัก
- การบูรณาการกับเครื่องมือทางธุรกิจเช่น Slack - Microsoft Teams - GitHub , Jira และ Salesforce
- ระบบอัตโนมัติหลายขั้นตอนเชื่อมโยงกระบวนการต่างๆ เข้าด้วยกันในเวิร์กโฟลว์เดียว
- ตัวกรองและตรรกะที่กำหนดเองเพื่อกำหนดเงื่อนไขที่กระตุ้นการดำเนินการที่เจาะจง
ราคา
- แผนฟรี : 100 งานต่อเดือน จำกัดเฉพาะ Zap แบบขั้นตอนเดียว
- แผนเริ่มต้น : 19.99 ดอลลาร์สหรัฐ/เดือน สำหรับงาน 750 งานและการเข้าถึงเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน
- แผนบริษัท : 599 เหรียญสหรัฐฯ ต่อเดือน สำหรับงาน 100,000 งาน ความปลอดภัยขององค์กร และการสนับสนุนลูกค้าที่มีความสำคัญ
3. Botpress
Botpress เป็นแพลตฟอร์มสำหรับสร้างแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่สามารถจัดการการสนทนาและงานต่างๆ ในชีวิตประจำวันได้ ออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการสร้างผู้ช่วยดิจิทัลแบบโต้ตอบที่สามารถตอบคำถามและแนะนำผู้ใช้ได้
การใช้เครื่องมือที่ตรงไปตรงมา Botpress ช่วยให้ธุรกิจตั้งค่าบอทที่ทำงานได้ดีกับช่องทางการสื่อสารต่างๆ

คุณสมบัติหลัก
- การบูรณาการกับ DevOps และเครื่องมือทางธุรกิจเช่น Slack - Microsoft Teams - GitHub การดำเนินการ Jira และ Grafana Cloud
- ฟีเจอร์ในตัว เช่น Autonomous Node และ AI Transition สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- การปรับใช้หลายช่องทางบน Slack - Microsoft Teams - Discord และอื่นๆอีกมากมาย
- แผงควบคุม Analytics เพื่อติดตามประสิทธิภาพของแชทบอท
ราคา
- แผนการจ่ายตามการใช้งาน – เริ่มต้นใช้งานได้ฟรี กำหนดราคาตามการใช้งานเมื่อคุณปรับขนาด
- แผน Plus – 79 ดอลลาร์/เดือน รวมฟีเจอร์ขับเคลื่อนด้วย AI เพิ่มเติม
- แผนทีม – 446 ดอลลาร์ต่อเดือน สร้างขึ้นสำหรับทีมงานขนาดใหญ่ที่มีขีดจำกัดการใช้งานที่สูงกว่า
4.น8น
n8n เป็นเครื่องมืออัตโนมัติเวิร์กโฟลว์แบบยืดหยุ่นที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถควบคุมข้อมูลและกระบวนการต่างๆ ได้อย่างเต็มที่ ซึ่งแตกต่างจากแพลตฟอร์มอัตโนมัติส่วนใหญ่ n8n สามารถโฮสต์ด้วยตัวเองได้ จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับบริษัทที่มีความต้องการด้านความปลอดภัยที่เข้มงวดยิ่งขึ้น
ด้วยตัวแก้ไขภาพแบบใช้โหนด ทำให้การสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอนเป็นเรื่องง่าย

คุณสมบัติหลัก
- ตัวแก้ไขภาพแบบใช้โหนดทำให้การสร้างเวิร์กโฟลว์เป็นเรื่องง่าย
- ผสานรวมกับ Slack - Microsoft Teams - GitHub , GitLab, AWS และอื่นๆ อีกมากมาย
- รองรับตรรกะเงื่อนไข ทริกเกอร์เหตุการณ์ และการเรียก API
- นักพัฒนาสามารถสร้างโหนดแบบกำหนดเองเพื่อขยายการทำงานอัตโนมัติ
ราคา
- เวอร์ชันโฮสต์ด้วยตนเองฟรี – มีความสามารถในการทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์เต็มรูปแบบและต้องมีการจัดการด้วยตนเอง
- n8n Cloud – เริ่มต้นที่ 20 ยูโร/เดือนสำหรับการดำเนินการ 2,500 ครั้ง รวมโฮสติ้งที่จัดการแล้ว
- แผนสำหรับองค์กร – กำหนดราคาเองสำหรับบริษัทที่ต้องการระบบอัตโนมัติ ความปลอดภัย และการสนับสนุนในระดับขนาดใหญ่
5. ถาด.io
Tray.io คือแพลตฟอร์มอัตโนมัติที่ใช้โค้ดน้อยซึ่งสร้างขึ้นเพื่อปรับขนาดกระบวนการทางธุรกิจในแอปพลิเคชันต่างๆ ช่วยให้องค์กรสามารถบูรณาการแอปต่างๆ จัดการเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ และรวมศูนย์การทำงานไว้ในระบบรวมเดียว
.webp)
คุณสมบัติหลัก
- การทำแผนที่ขั้นสูงและการแปลงข้อมูล
- การประมวลผลปริมาณสูงสำหรับเวิร์กโหลดระดับองค์กร
- เครื่องมือการทำงานร่วมกันพร้อมการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท
ราคา
- แผน Pro – รวมงาน 250,000 งานต่อเดือนและเข้าถึงพื้นที่ทำงาน 3 แห่ง
- แผนทีม – เสนอ 500,000 งานต่อเดือนและรองรับพื้นที่ทำงาน 20 แห่ง
- แผนระดับองค์กร – รองรับงานได้ 750,000 งานต่อเดือน พื้นที่ทำงานไม่จำกัด และระบบรักษาความปลอดภัยขั้นสูง
ปรับใช้ ChatOps Pipeline
AI กำลังปรับเปลี่ยน DevOps โดยเปิดใช้งานเวิร์กโฟลว์ที่รวดเร็ว ชาญฉลาด และร่วมมือกันมากขึ้น ด้วย ChatOps ทีมงานสามารถปรับใช้แอปพลิเคชัน แก้ไขปัญหา และทำงานอัตโนมัติได้อย่างราบรื่น โดยไม่ต้องออกจากอินเทอร์เฟซการแชท
กับ AWS Lambda , กราฟาน่าคลาวด์, จิระ, GitHub และการรวม Splunk Botpress ช่วยให้ตัวแทน AI สามารถดึงข้อมูลบันทึก ติดตามเมตริก และส่งมอบการอัปเดตแบบเรียลไทม์ภายในแชทได้
เริ่มต้นวันนี้ — ฟรี