Па іроніі лёсу, каб палегчыць праблемы з навыкамі DevOps, нам трэба больш навыкаў штучнага інтэлекту

Паведамляецца, што штучны інтэлект павышае інтэлект у бізнэсе і таксама робіць тое ж самае для крам інфармацыйных тэхналогій. Напрыклад, AIOps (штучны інтэлект для ІТ-аперацый) прымяняе штучны інтэлект і машыннае навучанне да струменевай перадачы даных з ІТ-працэсаў, прасейваючы шум, каб выяўляць, вылучаць і прадухіляць праблемы. 

Штучны інтэлект і машыннае навучанне таксама знаходзяць свой дом у іншай вобласці ІТ, якая развіваецца: дапамога камандам DevOps у забеспячэнні жыццяздольнасці і якасці праграмнага забеспячэння, якое рухаецца па сістэме і да карыстальнікаў з усё большай хуткасцю. 

Як паказала нядаўняе апытанне GitHub, групы распрацоўшчыкаў і аператараў у значнай ступені звяртаюцца да штучнага інтэлекту, каб згладзіць паток кода на этапе праверкі і тэсціравання праграмнага забеспячэння, прычым 31% каманд актыўна выкарыстоўваюць алгарытмы штучнага інтэлекту і ML для праверкі кода. — больш чым удвая да мінулагодняй колькасці. Апытанне таксама паказвае, што 37% каманд выкарыстоўваюць штучны інтэлект і ML пры тэсціраванні праграмнага забеспячэння (у параўнанні з 25%), а яшчэ 20% плануюць укараніць яго ў гэтым годзе.

Такім чынам: Разуменне вялікага бачання Microsoft для стварэння наступнага пакалення apps

дадатковы агляд з Techstrong Research і Tricentis пацвярджае гэтую тэндэнцыю. Апытанне 2,600 практыкаў і кіраўнікоў DevOps паказала, што 90% прыхільна ставяцца да ўкаранення большай колькасці штучнага інтэлекту на этапе тэсціравання патокаў DevOps і разглядаюць гэта як спосаб вырашыць недахоп навыкаў, з якім яны таксама сутыкаюцца. (Tricentis з'яўляецца пастаўшчыком тэсціравання праграмнага забеспячэння, які відавочна зацікаўлены ў выніках. Але дадзеныя важныя, паколькі яны адлюстроўваюць рост shift да больш аўтаномных падыходаў DevOps.)

Існуе нават парадокс, які вынікае з даследавання Techstrong і Tricentis: прадпрыемствам патрэбныя спецыяльныя навыкі, каб палегчыць патрэбу ў спецыяльных навыках. Прынамсі, 47% рэспандэнтаў заяўляюць, што галоўная перавага DevOps на базе штучнага інтэлекту заключаецца ў памяншэнні разрыву ў навыках і «палягчэнні супрацоўнікам выканання больш складаных задач». 

Такім чынам: Нірвана DevOps па-ранейшаму застаецца далёкай мэтай для многіх, паказвае апытанне

У той жа час недахоп навыкаў, неабходных для распрацоўкі і правядзення тэсціравання праграмнага забеспячэння на базе штучнага інтэлекту, быў названы менеджэрамі адной з асноўных перашкод для DevOps з выкарыстаннем штучнага інтэлекту (44 %). Гэта заганны круг, які, спадзяюся, будзе выпраўлены, калі ўсё больш спецыялістаў будуць удзельнічаць у навучальных і адукацыйных праграмах, арыентаваных на ІІ і машыннае навучанне.  

Як толькі штучны інтэлект пачне прымяняцца на ІТ-сайтах, гэта дапаможа зрабіць пралом у інтэнсіўных працоўных працэсах DevOps. Амаль дзве траціны менеджэраў у апытанні (65%) кажуць, што функцыянальнае тэсціраванне праграмнага забеспячэння добра падыходзіць для DevOps з дапаўненнем штучнага інтэлекту і прынясе вялікую карысць ад яго. «Для поспеху DevOps патрэбна маштабная аўтаматызацыя тэсціравання, якая генеруе велізарныя аб'ёмы складаных тэставых даных і патрабуе частых змяненняў у тэставых выпадках», - адзначаюць аўтары апытання. «Гэта цалкам адпавядае магчымасцям штучнага інтэлекту па ідэнтыфікацыі шаблонаў у вялікіх наборах даных і прапанове разумення, якое можна выкарыстоўваць для паляпшэння і паскарэння працэсу тэсціравання».

Такім чынам: Праекты штучнага інтэлекту выраслі ў дзесяць разоў за апошні год, гаворыцца ў даследаванні

Разам з патэнцыйным зніжэннем патрабаванняў да навыкаў, апытанне таксама выявіла наступныя перавагі ўвядзення большай колькасці штучнага інтэлекту ў DevOps:

• Паляпшэнне кліенцкага досведу: 48%
• Знізіць выдаткі: 45%
• Павышэнне эфектыўнасці каманд распрацоўшчыкаў: 43%
• Павышэнне якасці кода: 35%
• Дыягностыка праблем: 25%
• Павелічэнне хуткасці выпуску: 22%
• Веданне кадыфікацыі: 22%
• Прадухіленне дэфектаў: ​​19% 

Першыя карыстальнікі DevOps з AI, як правіла, паходзяць з буйных арганізацый. Гэта не дзіўна, бо больш буйныя канцэрны мелі б больш развітыя каманды DevOps і большы доступ да перадавых рашэнняў, такіх як штучны інтэлект. 

Такім чынам: Прыйшоў час для тэхналагічных каманд знайсці свой голас у кліенцкім вопыце

«З пункту гледжання DevOps, гэтыя сталыя кампаніі адзначаюцца прагрэсам, які яны дасягнулі ў аптымізацыі сваіх магчымасцяў распрацоўкі праграмнага забеспячэння за апошнія пяць-сем гадоў, а таксама іх сталымі і адпрацаванымі канвеерамі і працэсамі», - адзначаюць аўтары Techstrong і Tricentis. «Гэтыя арганізацыі DevOps працуюць у воблаку і выкарыстоўваюць канвееры працоўных працэсаў DevOps, інструментальныя ланцужкі, аўтаматызацыю і воблачныя тэхналогіі».

У доўгатэрміновай перспектыве ўвядзенне штучнага інтэлекту для аказання дапамогі ў жыццёва важных аспектах DevOps - разумная ідэя. Працэс DevOps, пры ўсім яго супрацоўніцтве і аўтаматызацыі, становіцца толькі больш знясільваючым, паколькі праграмнае забеспячэнне, як чакаецца, будзе вылятаць з дзвярэй у хуткім тэмпе. Пакіньце гэта машынам для апрацоўкі многіх цяжкіх аспектаў, такіх як тэставанне і маніторынг.