
Sa pagitan ng patuloy na mga alerto, mga bottleneck ng CI/CD, at walang katapusang Slack pings, ang automation ay dapat na i-streamline ang iyong daloy ng trabaho-hindi ito mapuspos. Gayunpaman, maraming mga DevOps team ang nakakakita ng kanilang sarili na nalulunod sa mga notification sa halip na tumuon sa kung ano ang mahalaga.
Doon papasok ang ChatOps—isang paraan para direktang isama ang automation sa iyong mga tool sa chat, na lumiliko Slack o Mga Koponan sa isang command center para sa DevOps.
Ginagawa pa ito ng mga ahente ng AI sa pamamagitan ng pag-embed ng intelligence sa ChatOps, na nagbibigay-daan sa mga team na mag-deploy, magmonitor, at mag-troubleshoot sa real time nang hindi lumilipat ng konteksto, lahat mula sa loob ng kanilang mga channel ng komunikasyon. Ipinapaliwanag ng gabay na ito kung paano binabago ng ChatOps ang mga daloy ng trabaho sa DevOps.
Ano ang ChatOps?
Nagsimula ang ChatOps bilang isang paraan upang i-automate ang mga pag-uusap ng team, na lumiliko Slack , Mga Koponan, at iba pang mga chat platform sa mga command center para sa DevOps. Sa halip na lumipat sa pagitan ng mga dashboard at terminal, maaaring magsagawa ang mga team ng mga command, mag-trigger ng mga deployment, at magmonitor ng mga system—lahat mula sa chat.
Ngunit hanggang kamakailan, ang ChatOps ay medyo limitado. Ang mga tradisyunal na pagpapatupad ay nangangailangan ng mahigpit na syntax at mga paunang natukoy na daloy ng trabaho at madalas na nahihirapan sa mga nuanced na kahilingan.
Ang paglilipat sa LLM -powered ChatOps—lalo na sa mga modelo ng pangangatwiran na nagbibigay-katwiran sa mga aksyon at nagbibigay ng mga real-time na paliwanag—ay nagbago kung paano nakikipag-ugnayan ang mga team sa automation.
Ngayon, sa halip na magsagawa lamang ng mga utos, ang ChatOps ay maaaring magbigay ng mga insight, ipaliwanag ang mga desisyon, at dynamic na mag-adjust batay sa konteksto. Hindi na lang ito isang alternatibong command-line—ito ay isang matalinong collaborator.
ChatOps kumpara sa DevOps: Mga Pangunahing Pagkakaiba
Ang DevOps ay malawak na itinuturing bilang isang pangunahing kasanayan para sa pag-iisa ng pag-unlad at mga operasyon, pag-optimize ng paghahatid ng software, at pagtiyak ng katatagan. Binubuo ng ChatOps ang mga layuning iyon sa pamamagitan ng pagdadala ng mga operational na gawain, alerto, at talakayan sa isang real-time na kapaligiran sa pakikipag-chat.
Binabawasan ng real-time na pakikipagtulungang ito ang paglipat ng konteksto, pinapabilis ang paglutas ng insidente, at nagbibigay ng isang solong, transparent na channel para sa aktibidad ng team. Ipinapakita ng talahanayan sa ibaba kung paano naiiba ang ChatOps at DevOps habang nagpupuno pa rin sa isa't isa:
Ang ChatOps ay kasing epektibo lamang ng mga tool sa likod nito. Tinitiyak ng mga tamang pagsasama na tumatakbo nang maayos ang automation, naaaksyunan ang mga alerto, at nananatiling nakatuon ang mga team sa kung ano ang mahalaga.
Paano Gumagana ang ChatOps
Sa kaibuturan nito, ginagawang operational hub ng ChatOps ang mga chat platform sa pamamagitan ng pag-embed ng automation, paggawa ng desisyon na hinimok ng AI, at mga tool ng DevOps sa mga channel ng komunikasyon.
Sa pagsasagawa, ang diskarteng ito ay karaniwang nagsasangkot ng apat na pangunahing bahagi na nagtutulungan: isang DevOps team, isang chat platform (tulad ng Slack o Mga Koponan), isang ChatOps bot na nagbibigay-kahulugan sa mga kahilingan, at ang imprastraktura ng pag-unlad na nagsasagawa ng mga ito.

Ang mga tradisyunal na sistema ng ChatOps ay umasa sa mga static na script at mga paunang natukoy na command, na nangangailangan ng mga user na tandaan ang mga partikular na trigger tulad ng /deploy serviceX o /restart database . Ngunit ang mga modernong ChatOps, na pinapagana ng malalaking modelo ng wika ( LLMs ) at intelligent na automation, inaalis ang tigas na ito.
Gumagana ang ChatOps sa pamamagitan ng tatlong pangunahing mekanismo: automation na hinimok ng kaganapan , paggawa ng desisyon na pinapagana LLM , at pagtutulungang pagpapatupad —ang bawat isa ay gumaganap ng mahalagang papel sa pag-streamline ng mga pagpapatakbo ng DevOps.
1. Automation na Batay sa Kaganapan
Ang mga tradisyunal na pipeline ng DevOps ay umaasa sa mga tool ng CI/CD, mga dashboard sa pagsubaybay, at mga sistema ng pag-aalerto. Ngunit kapag may nasira—ito man ay isang nabigong deployment o isang pagbaba ng performance—ang mga inhinyero ay madalas na binobomba ng mga alerto na nangangailangan ng paglipat ng konteksto sa maraming tool.
Sa ChatOps, mga real-time na kaganapan mula sa mga tool tulad ng Jenkins, GitHub Ang mga aksyon, o mga Kubernete ay direktang ipinapasok sa chat, ngunit sa halip na bahain ang team ng mga hilaw na alerto, sinasala, binibigyang-priyoridad, at tinutugunan ng mga ahente ng AI . Ang pagkabigo ng pipeline ay hindi lamang magti-trigger ng generic na notification—maaari itong ipares sa:
- Pagsusuri sa ugat (hal., "Nabigo ang pag-deploy dahil sa mga nawawalang variable ng kapaligiran.")
- Mga inirerekomendang pagkilos (hal., “Gusto mo bang bumalik sa huling stable na bersyon?”)
- Interactive na pagpapatupad (hal., maaaring aprubahan ng mga inhinyero ang mga rollback o muling i-deploy na may mga pag-aayos nang direkta sa chat).
Binabawasan nito ang oras ng pagtugon habang tinitiyak na ang may-katuturan, mataas na priyoridad na impormasyon lamang ang ipapakita sa koponan.
2. LLM -Pinagana sa Paggawa ng Desisyon
Ang mga naunang ChatOps ay umasa sa mga simpleng command na nakabatay sa keyword, na nangangailangan ng mga user na kabisaduhin ang eksaktong textual trigger. LLM -tinatanggal ng pinagagana ng ChatOps ang alitan na ito. Ngayon, maaaring makipag-ugnayan ang mga user sa mga daloy ng trabaho ng DevOps sa natural na wika , na ginagawang mas madali para sa mga inhinyero at hindi teknikal na team na magkaparehong makuha ang mga insight na kailangan nila.
Halimbawa, sa halip na magpatakbo ng mga kumplikadong query sa isang monitoring dashboard, maaaring magtanong ang isang engineer:
- "Ano ang nagbago sa huling deployment na maaaring magdulot ng pagtaas ng latency?"
- "Ipakita sa akin ang mga log para sa Serbisyo Y mula sa huling oras, na-filter para sa mga error."
Ang AI ay hindi lamang kumukuha ng may-katuturang data ngunit isinasa-konteksto din ito, nagpapaliwanag ng mga anomalya, nagmumungkahi ng mga resolusyon, o kahit na nag-automate ng mga pag-aayos.
Higit sa lahat, nangangatuwiran na ngayon ang mga ahente ng AI sa pamamagitan ng mga daloy ng trabaho sa halip na magsagawa lamang ng mga utos. Kung may papasok na alerto para sa mataas na paggamit ng CPU, hindi lang ito iuulat ng isang ahente ng ChatOps—maaari itong iugnay sa mga kamakailang deployment, paghambingin ang mga dating trend, at magmungkahi ng mga hakbang sa remediation, lahat nang hindi nangangailangan ng SRE na manu-manong magsiyasat ng mga log.
3. Sama-samang Pagpapatupad
Ang ChatOps ay hindi lamang nakikinabang sa mga inhinyero—nagbubukas ito ng visibility sa imprastraktura sa buong kumpanya. Narito ang ilang halimbawa kung paano maaaring gamitin ng mga hindi teknikal na koponan ang isang pipeline ng ChatOps para sa mas mahusay na kahusayan:
- Maaaring subaybayan ng mga marketing team ang mga paglulunsad ng feature at tiyaking naaayon ang mga campaign sa mga release ng produkto. Sa halip na humingi ng mga update sa mga inhinyero, maaari silang mag-query sa ChatOps: "Live ba ang page ng pagpepresyo ng bagong subscription?"
- Maaaring subaybayan ng mga tagapamahala ng produkto ang uptime, mga insidenteng nakakaapekto sa customer, o mga spike ng paggamit nang hindi sumisid sa mga dashboard ng engineering.
- Makakakuha ang customer support ng mga real-time na update sa status ng insidente nang hindi dinadala ang bawat isyu sa DevOps. Maaaring magtanong ang isang ahente ng suporta, "Mayroon bang anumang mga kilalang isyu na nakakaapekto sa pag-checkout ngayon?" at makakuha ng direktang tugon mula sa system, na binabawasan ang pasanin sa mga team ng engineering.
Sa pamamagitan ng pag-embed ng automation na hinimok ng AI sa mga nakabahaging channel ng komunikasyon, ang ChatOps ay lumilikha ng isang pinagmumulan ng katotohanan para sa mga koponan ng engineering at negosyo—na binabawasan ang alitan, pinapabilis ang pagtugon sa insidente, at pagpapabuti ng pakikipagtulungan sa buong organisasyon.
Nangungunang 5 ChatOps Tools
Para lubos na magamit ang ChatOps, kailangan ng mga team ang mga tamang tool para i-automate ang mga workflow, mag-trigger ng mga aksyon, at i-centralize ang collaboration sa loob ng kanilang mga chat platform. Narito ang ilan sa mga nangungunang tool sa ChatOps na nag-streamline ng mga proseso ng DevOps sa loob Slack , Microsoft Teams , at iba pang mga platform.
1. Gumawa (dating Integromat)
Ang Make ay isang visual automation platform na nagbibigay-daan sa mga user na magdisenyo at mag-automate ng mga workflow sa pamamagitan ng pagkonekta ng iba't ibang application at serbisyo nang walang coding. Nagbibigay-daan ito sa paggawa ng mga kumplikadong daloy ng trabaho, na kilala bilang "mga sitwasyon," na maaaring mag-automate ng mga gawain sa maraming app at serbisyo.

Mga Pangunahing Tampok
- Malawak na Integration Library na may higit sa 1,000 sinusuportahang app.
- Advanced na Pag-iiskedyul at Pagpapatupad para sa kontrol ng daloy ng trabaho.
- Error Handling at Debugging tool para sa pagsubaybay at pag-troubleshoot.
Pagpepresyo
- Libreng Plano – Mga limitadong operasyon para sa pangunahing automation.
- Pangunahing Plano – $9/buwan para sa 10,000 na operasyon.
- Pro Plan – $16/buwan, kasama ang mga karagdagang kakayahan sa automation.
- Plano ng Mga Koponan – $29/buwan bawat user, na idinisenyo para sa pakikipagtulungan ng koponan at pamamahala ng daloy ng trabaho.
2. Zapier
Zapier ay isang cloud-based na automation platform na idinisenyo upang ikonekta ang mga app at i-streamline ang mga daloy ng trabaho nang hindi nangangailangan ng code. Sa pamamagitan ng pag-link ng iba't ibang mga application sa pamamagitan ng mga automated na workflow na tinatawag na "Zaps," maaaring alisin ng mga team ang paulit-ulit na manu-manong gawain at pagbutihin ang kahusayan.
Sa suporta para sa libu-libong pagsasama, Zapier nagsisilbing tulay sa pagitan ng mga tool sa negosyo, na tinitiyak ang tuluy-tuloy na daloy ng data sa mga platform.
.webp)
Mga Pangunahing Tampok
- Mga pagsasama sa mga tool sa negosyo tulad ng Slack , Microsoft Teams , GitHub , Jira, at Salesforce.
- Ang multi-step na automation ay nagli-link ng maraming proseso nang magkasama sa isang daloy ng trabaho.
- Mga Custom na Filter at Lohika upang tukuyin ang mga kundisyon na nagpapalitaw ng mga partikular na pagkilos.
Pagpepresyo
- Libreng Plano : 100 gawain bawat buwan, limitado sa mga single-step na Zaps.
- Panimulang Plano : $19.99/buwan para sa 750 na gawain at access sa mga multi-step na daloy ng trabaho.
- Plano ng Kumpanya : $599/buwan para sa 100,000 mga gawain, seguridad ng negosyo, at priyoridad na suporta sa customer.
3. Botpress
Botpress ay isang platform para sa pagbuo ng mga chatbot at virtual na katulong na kayang humawak ng mga pang-araw-araw na pag-uusap at gawain. Dinisenyo ito para pasimplehin ang proseso ng paglikha ng mga interactive na digital helper na makakasagot sa mga tanong at makakagabay sa mga user.
Gamit ang mga simpleng tool, Botpress tumutulong sa mga negosyo na mag-set up ng mga bot na mahusay na gumagana sa iba't ibang channel ng komunikasyon.

Mga Pangunahing Tampok
- Mga pagsasama sa DevOps at mga tool sa negosyo tulad ng Slack , Microsoft Teams , GitHub Actions, Jira, at Grafana Cloud.
- Mga built-in na feature gaya ng Autonomous Node at AI Transition para sa natural na pagpoproseso ng wika.
- Naka-on ang Multi-Channel Deployment Slack , Microsoft Teams , Discord , at higit pa.
- Dashboard ng Analytics para sa pagsubaybay sa pagganap ng chatbot.
Pagpepresyo
- Pay-as-You-Go Plan – Libre upang simulan, pagpepresyo batay sa paggamit habang sinusukat mo.
- Plus Plan – $79/buwan, kasama ang mga karagdagang feature na hinimok ng AI.
- Plano ng Team – $446/buwan, na binuo para sa mas malalaking team na may mas mataas na limitasyon sa paggamit.
4. n8n
Ang n8n ay isang flexible workflow automation tool na nagbibigay sa mga negosyo ng ganap na kontrol sa kanilang data at proseso. Hindi tulad ng karamihan sa mga platform ng automation, ang n8n ay maaaring i-self-host, na ginagawa itong perpekto para sa mga kumpanyang may mas mahigpit na pangangailangan sa seguridad.
Gamit ang visual na editor na nakabatay sa node, pinapasimple nito ang paggawa ng mga kumplikado at multi-step na daloy ng trabaho.

Mga Pangunahing Tampok
- Pinapadali ng visual editor na nakabatay sa node ang pagbuo ng mga workflow.
- Sumasama sa Slack , Microsoft Teams , GitHub , GitLab, AWS, at higit pa.
- Sinusuportahan ang conditional logic, mga trigger ng kaganapan, at mga tawag sa API.
- Ang mga developer ay maaaring bumuo ng mga custom na node upang palawigin ang automation.
Pagpepresyo
- Libreng Self-Hosted na Bersyon – Ito ay may ganap na mga kakayahan sa pag-automate ng daloy ng trabaho at nangangailangan ng self-management.
- n8n Cloud – Nagsisimula sa €20/buwan para sa 2,500 execution, kasama ang pinamamahalaang pagho-host.
- Enterprise Plan – Custom na pagpepresyo para sa mga kumpanyang nangangailangan ng malakihang automation, seguridad, at suporta.
5. Tray.io
Ang Tray.io ay isang low-code automation platform na binuo para sa pag-scale ng mga proseso ng negosyo sa maraming application. Nagbibigay-daan ito sa mga organisasyon na isama ang mga app, i-automate ang mga daloy ng trabaho, at isentro ang mga operasyon sa iisang, pinag-isang sistema.
.webp)
Mga Pangunahing Tampok
- Advanced na Mapping at Data Transformations.
- High-Volume Processing para sa enterprise-scale workloads.
- Mga Tool sa Pakikipagtulungan na may mga kontrol sa pag-access na nakabatay sa tungkulin.
Pagpepresyo
- Pro Plan – May kasamang 250,000 gawain bawat buwan at access sa 3 workspace.
- Plano ng Koponan – Nag-aalok ng 500,000 gawain bawat buwan at sumusuporta sa 20 workspace.
- Enterprise Plan – Nagbibigay ng 750,000 gawain bawat buwan, walang limitasyong workspace, at advanced na seguridad.
Mag-deploy ng ChatOps Pipeline
Binabago ng AI ang DevOps sa pamamagitan ng pagpapagana ng mas mabilis, mas matalino, at mas maraming collaborative na daloy ng trabaho. Sa ChatOps, ang mga team ay maaaring walang putol na mag-deploy ng mga application, magresolba ng mga insidente, at mag-automate ng mga gawain—lahat ay hindi umaalis sa kanilang chat interface.
Sa AWS Lambda , Grafana Cloud, Jira, GitHub , at mga pagsasama ng Splunk, Botpress nagbibigay-daan sa mga ahente ng AI na kumuha ng mga log, subaybayan ang mga sukatan, at maghatid ng mga real-time na update sa loob ng chat.
Magsimula ngayon —libre ito.