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如今，IT 经理面临着业务合作伙伴不断增长的需求、更短的交付周期以及不稳定的员工队伍。最大的挑战之一是数据、应用程序和 API 的快速增长，这使得集成挑战变得更加艰巨。为了应对这一挑战，公司越来越多地转向易于使用的集成和自动化平台上的公民开发。然而，这种方法可能会导致数据管道激增，给 IT 带来新的麻烦。在这篇博客中，我们将探讨生成式人工智能如何在不增加员工负担的情况下提供自助服务治理。 上个月，我们发布了SnapGPT，这是业界第一个生成式 AI 解决方案，旨在构建功能齐全的数据管道、简化 SQL 查询生成、简化数据转换以及生成用于测试新管道的合成数据，所有这些都使用简单的自然语言指令。与此同时，我们的研究团队还探索了 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 可以为我们的客户提供帮助的其他领域。我们在第一届 SnapLabs Corner 网络研讨会上分享了我们的进展。 我们的平台网站非常用户友好，并且可以快速实现价值，这使得我们的许多客户向公民开发人员开放。不幸的是，这有时会导致管道激增，一些客户需要帮助管理数千个管道，这些管道的文档记录很少且缺乏用户友好的名称。我们相信，未来法学硕士自助服务的治理，以控制扩散。

法学硕士有望在不 多米尼加共和国电话号码列表 增加自助服务用户负担的情况下管理公民发展。我们相信，未来法学硕士将能够在以下领域提供帮助： 为管道生成用户友好且一致的名称和描述 识别重复的管道 按部门、应用程序和用例提供更好的使用情况分析 认识常用表达 对类似的管道进行 格鲁吉亚手机号码数据 分组并推荐精简机会 识别质量差的管道 总之，生成式人工智能是一项强大的技术，可以帮助组织提供公民整合治理并控制数据管道的扩散。我们相信，生成式人工智能可以通过消除重复的管道、识别低质量的管道以及提供跨应用程序、部门和用例的管道使用情况的可见性，帮助组织实现更高效、更具成本效益的集成。使用生成式人工智能等技术更快、更大规模地集成、自动化和编排数据流的能力是未来业务竞争力的关键。

                                                     

等工具通常与中间件结合使用，以优化这些复杂的分布式环境中的资源利用率。 实时数据集成和管理：在需要立即访问和处理数据的场景中，中间件脱颖而出。它们促进实时数据集成，这在高性能计算环境或金融交易中至关重要。中间件解决方案，例如面向消息的中间件 (MOM) 和事务处理监视器，可确保应用程序之间的数据流一致且及时。 支持 DevOps 和持续部署：在 DevOps 和 CI/CD 领域，中间件是无价的。它简化了工作流程自动化，与 GitHub 等工具无缝集成，并支持持续集成和部署流程。这种集成对于保持现代软件开发周期所需的敏捷性和效率至关重要。 定制应用程序服务器以满足特定需求：中间件提供了根据特定业务需求和用例定制应用程序服务器的灵活性。无论是优化后台流程还是管理数据流，中间件都提供符合各种业务策略的可定制解决方案。 SnapLogic 的创新生成集成方法：SnapLogic 是中间件领域的关键参与者，为该领域带来了独特的功能。 SnapLogic 专注于生成式集成，可在不同系统和应用程序之间实现更智能、自动化的连接。