Um die Probleme mit den DevOps-Fähigkeiten zu lindern, brauchen wir ironischerweise mehr KI-Fähigkeiten

Berichten zufolge steigert künstliche Intelligenz die Intelligenz in Unternehmen und tut dasselbe auch für IT-Geschäfte. Beispielsweise wendet AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) KI und maschinelles Lernen auf Datenströme aus IT-Prozessen an und durchsucht das Rauschen, um Probleme zu erkennen, hervorzuheben und abzuwehren. 

KI und maschinelles Lernen finden auch in einem anderen aufstrebenden Bereich der IT ein Zuhause: Unterstützung von DevOps-Teams bei der Gewährleistung der Funktionsfähigkeit und Qualität der Software, die sich mit immer schnellerer Geschwindigkeit durch das System und zu den Benutzern bewegt. 

Wie in einer aktuellen Umfrage von GitHub festgestellt wurde, wenden sich Entwicklungs- und Betriebsteams in großem Umfang der KI zu, um den Codefluss durch die Softwareüberprüfungs- und Testphase zu glätten, wobei 31 % der Teams aktiv KI- und ML-Algorithmen für die Codeüberprüfung verwenden – mehr als doppelt so viele wie im Vorjahr. Die Umfrage ergab auch, dass 37 % der Teams KI/ML beim Softwaretesten verwenden (gegenüber 25 %), und weitere 20 % planen, es in diesem Jahr einzuführen.

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Ein zusätzliches Umfrage von Techstrong Research und Tricentis bestätigt diesen Trend. Die Umfrage unter 2,600 DevOps-Praktikern und -Führungskräften ergab, dass 90 % der Einführung von mehr KI in der Testphase von DevOps-Flows positiv gegenüberstehen und dies als eine Möglichkeit sehen, den Fachkräftemangel zu beheben, mit dem sie ebenfalls konfrontiert sind. (Tricentis ist ein Anbieter von Softwaretests, der offensichtlich an den Ergebnissen beteiligt ist. Die Daten sind jedoch signifikant, da sie ein Wachstum widerspiegeln shift hin zu autonomeren DevOps-Ansätzen.)

Aus der Studie von Techstrong und Tricentis geht sogar ein Paradoxon hervor: Unternehmen brauchen spezialisierte Fähigkeiten, um den Bedarf an spezialisierten Fähigkeiten zu verringern. Mindestens 47 % der Befragten geben an, dass ein großer Vorteil von KI-gestützten DevOps darin besteht, die Qualifikationslücke zu schließen und „es den Mitarbeitern zu erleichtern, kompliziertere Aufgaben auszuführen“. 

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Gleichzeitig wurde von den Managern mit 44 % ein Mangel an Fähigkeiten, die für die Entwicklung und Durchführung von KI-gestützten Softwaretests erforderlich sind, als eines der Haupthindernisse für KI-infundierte DevOps genannt. Dies ist ein Teufelskreis, der hoffentlich behoben wird, wenn mehr Fachleute an Schulungs- und Bildungsprogrammen teilnehmen, die sich auf KI und maschinelles Lernen konzentrieren.  

Sobald KI an IT-Standorten eingesetzt wird, wird sie dazu beitragen, prozessintensive DevOps-Workflows zu verbessern. Fast zwei Drittel der befragten Manager (65 %) sagen, dass das Testen funktionaler Software gut für KI-unterstützte DevOps geeignet ist und stark davon profitieren würde. „Der Erfolg von DevOps erfordert Testautomatisierung in großem Maßstab, die riesige Mengen komplexer Testdaten generiert und häufige Änderungen an Testfällen erfordert“, betonen die Autoren der Umfrage. „Dies passt perfekt zu den Fähigkeiten der KI, Muster in großen Datensätzen zu erkennen und Erkenntnisse zu liefern, die zur Verbesserung und Beschleunigung des Testprozesses genutzt werden können.“

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Neben der potenziellen Verringerung der Qualifikationsanforderungen wurden in der Umfrage auch die folgenden Vorteile identifiziert, die sich aus der Einbringung von mehr KI in DevOps ergeben:

• Verbesserung des Kundenerlebnisses: 48 %
• Kosten senken: 45 %
• Steigerung der Effizienz von Entwicklerteams: 43 %
• Codequalität erhöhen: 35 %
• Probleme diagnostizieren: 25 %
• Freisetzungsgeschwindigkeit erhöhen: 22 %
• Wissen kodifizieren: 22 %
• Fehler vermeiden: 19 % 

Early Adopters von KI-erweiterten DevOps kommen in der Regel aus größeren Organisationen. Dies ist nicht überraschend, da größere Unternehmen über besser entwickelte DevOps-Teams und einen besseren Zugang zu fortschrittlichen Lösungen wie KI verfügen würden. 

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„In Bezug auf DevOps zeichnen sich diese ausgereiften Unternehmen durch die Fortschritte aus, die sie in den letzten fünf bis sieben Jahren bei der Rationalisierung ihrer Softwareentwicklungsfähigkeiten gemacht haben, sowie durch ihre ausgereiften und verfeinerten Pipelines und Prozesse“, betonen die Autoren von Techstrong und Tricentis. „Diese DevOps-Organisationen sind Cloud-nativ und verwenden DevOps-Workflow-Pipelines, Toolchains, Automatisierung und Cloud-Technologien.“

Auf lange Sicht ist es eine kluge Idee, KI zur Unterstützung wichtiger Aspekte von DevOps einzusetzen. Der DevOps-Prozess wird trotz all seiner Zusammenarbeit und Automatisierung nur noch anstrengender, da erwartet wird, dass Software immer schneller aus der Tür fliegt. Überlassen Sie es den Maschinen, viele der lästigen Aspekte wie Tests und Überwachung zu erledigen.