За да облекчим проблемите с уменията на DevOps, по ирония на съдбата ни трябват повече умения за ИИ

Съобщава се, че изкуственият интелект повишава интелигентността в бизнеса и прави същото за магазините за информационни технологии. Например AIOps (изкуствен интелект за ИТ операции) прилага AI и машинно обучение за поточно предаване на данни от ИТ процеси, като пресява шума, за да открие, насочи вниманието и да предотврати проблемите. 

AI и машинното обучение също намират дом в друга нововъзникваща област на ИТ: подпомагане на екипите на DevOps при осигуряване на жизнеспособността и качеството на софтуера, който се движи с все по-бързи скорости през системата и към потребителите. 

Както беше установено в скорошно проучване на GitHub, екипите за разработка и операции се обръщат към AI в голяма степен, за да изгладят потока на код през фазата на преглед на софтуера и тестване, като 31% от екипите активно използват AI и ML алгоритми за преглед на кода — повече от двойно повече от миналогодишния брой. Проучването също така установява, че 37% от екипите използват AI/ML при тестване на софтуер (от 25%), а още 20% планират да го въведат тази година.

Също така: Разбирането на голямата визия на Microsoft за изграждане на следващото поколение на apps

Допълнителен изследване от Techstrong Research и Tricentis потвърждават тази тенденция. Проучването сред 2,600 практикуващи и лидери на DevOps установява, че 90% са благосклонни към инжектирането на повече AI във фазата на тестване на потоците на DevOps и го виждат като начин за разрешаване на недостига на умения, пред който са изправени. (Tricentis е доставчик на софтуерни тестове, с очевиден залог в резултатите. Но данните са значими, тъй като отразяват нарастваща shift към по-автономни DevOps подходи.)

Има дори парадокс, който се появи от проучването на Techstrong и Tricentis: предприятията се нуждаят от специализирани умения, за да облекчат нуждата от специализирани умения. Най-малко 47% от респондентите заявяват, че основното предимство на DevOps, вдъхновено от AI, е намаляването на разликата в уменията и „улесняването на служителите при изпълнението на по-сложни задачи“. 

Също така: Нирваната на DevOps все още е далечна цел за мнозина, показва проучване

В същото време липсата на умения, необходими за разработване и провеждане на софтуерно тестване, задвижвано от AI, беше посочена от мениджърите като една от водещите пречки пред DevOps, вдъхновена от AI, при 44%. Това е порочен кръг, който се надяваме да бъде коригиран, тъй като повече професионалисти участват в обучения и образователни програми, фокусирани върху ИИ и машинното обучение.  

След като изкуственият интелект започне да се въвежда в ИТ сайтовете, той ще помогне да се направи пробив в интензивните работни потоци на DevOps. Близо две трети от мениджърите в проучването (65%) казват, че функционалното тестване на софтуера е много подходящо и би имало голяма полза от DevOps, допълнен с AI. „Успехът на DevOps изисква автоматизация на тестовете в мащаб, която генерира огромни количества сложни тестови данни и изисква чести промени в тестовите случаи“, посочват авторите на проучването. „Това идеално съответства на възможностите на AI да идентифицира модели в големи набори от данни и да предлага прозрения, които могат да се използват за подобряване и ускоряване на процеса на тестване.“

Също така: Проектите за изкуствен интелект са нараснали десетократно през последната година, сочи проучване

Наред с потенциално намаляване на изискванията за умения, проучването идентифицира и следните предимства от вливането на повече AI в DevOps:

• Подобряване на клиентското изживяване: 48%
• Намалете разходите: 45%
• Увеличете ефективността на екипите за разработчици: 43%
• Увеличете качеството на кода: 35%
• Диагностициране на проблеми: 25%
• Увеличаване на скоростта на освобождаване: 22%
• Знания за кодиране: 22%
• Предотвратяване на дефекти: 19% 

Ранните потребители на DevOps с AI са склонни да бъдат от по-големи организации. Това не е изненадващо, тъй като по-големите концерни биха имали по-развити DevOps екипи и по-голям достъп до усъвършенствани решения като AI. 

Също така: Време е технологичните екипи да намерят своя глас в опита на клиентите

„По отношение на DevOps, тези зрели компании се отличават с напредъка, който са постигнали в рационализирането на своите възможности за разработка на софтуер през последните пет до седем години и техните зрели и усъвършенствани канали и процеси“, посочват авторите на Techstrong и Tricentis. „Тези DevOps организации са родни в облака и използват конвейери за работни потоци на DevOps, вериги от инструменти, автоматизация и облачни технологии.“

В дългосрочен план вливането на AI за подпомагане на жизненоважни аспекти на DevOps е умна идея. Процесът DevOps, въпреки цялото си сътрудничество и автоматизация, става все по-изтощителен, тъй като се очаква софтуерът да излети през вратата с бързо темпо. Оставете на машините да се справят с много от тежките аспекти, като тестване и наблюдение.