Pour atténuer les problèmes de compétences DevOps, nous avons besoin de plus de compétences en IA, ironiquement

L'intelligence artificielle stimulerait l'intelligence au sein des entreprises et ferait de même pour les magasins de technologies de l'information. Par exemple, l'AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques) applique l'IA et l'apprentissage automatique au flux de données des processus informatiques, passant au crible le bruit pour détecter, mettre en évidence et éviter les problèmes. 

L'IA et l'apprentissage automatique trouvent également leur place dans un autre domaine émergent de l'informatique : aider les équipes DevOps à garantir la viabilité et la qualité des logiciels qui se déplacent à des vitesses toujours plus rapides dans le système et vers les utilisateurs. 

Comme l'a révélé une récente enquête de GitHub, les équipes de développement et d'exploitation se tournent massivement vers l'IA pour fluidifier le flux de code tout au long de la phase de révision et de test des logiciels, 31 % des équipes utilisant activement des algorithmes d'IA et de ML pour la révision du code. - plus du double du nombre de l'an dernier. L'enquête révèle également que 37 % des équipes utilisent l'IA/ML dans les tests de logiciels (contre 25 %), et 20 % supplémentaires prévoient de l'introduire cette année.

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Un montant supplémentaire de enquête de Techstrong Research et Tricentis confirme cette tendance. L'enquête auprès de 2,600 90 praticiens et dirigeants DevOps révèle que XNUMX % sont favorables à l'injection de plus d'IA dans la phase de test des flux DevOps, et y voient un moyen de résoudre les pénuries de compétences auxquelles ils sont également confrontés. (Tricentis est un fournisseur de tests de logiciels, avec un intérêt évident dans les résultats. Mais les données sont importantes car elles reflètent une croissance shift vers des approches DevOps plus autonomes.)

Il y a même un paradoxe qui ressort de l'étude Techstrong et Tricentis : les entreprises ont besoin de compétences spécialisées pour pallier un besoin de compétences spécialisées. Au moins 47 % des personnes interrogées déclarent que l'un des principaux avantages du DevOps infusé par l'IA est de réduire le déficit de compétences et de "permettre aux employés d'effectuer plus facilement des tâches plus compliquées". 

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Dans le même temps, le manque de compétences nécessaires pour développer et exécuter des tests de logiciels basés sur l'IA a été cité par les responsables comme l'un des principaux obstacles au DevOps infusé par l'IA, à 44 %. Il s'agit d'un cercle vicieux qui, espérons-le, sera résolu à mesure que davantage de professionnels participeront à des programmes de formation et d'éducation axés sur l'IA et l'apprentissage automatique.  

Une fois que l'IA commencera à être mise en place avec les sites informatiques, elle contribuera à faire une brèche dans les flux de travail DevOps intensifs en processus. Près des deux tiers des responsables de l'enquête (65 %) déclarent que les tests de logiciels fonctionnels sont bien adaptés et bénéficieraient grandement d'un DevOps augmenté par l'IA. "Le succès de DevOps nécessite une automatisation des tests à grande échelle, qui génère d'énormes quantités de données de test complexes et nécessite des modifications fréquentes des cas de test", soulignent les auteurs de l'enquête. "Cela correspond parfaitement aux capacités de l'IA pour identifier des modèles dans de grands ensembles de données et offrir des informations qui peuvent être utilisées pour améliorer et accélérer le processus de test."

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En plus de réduire potentiellement les besoins en compétences, l'enquête a également identifié les avantages suivants à injecter plus d'IA dans DevOps :

• Améliorer l'expérience client : 48 %
• Réduire les coûts : 45 %
• Augmenter l'efficacité des équipes de développeurs : 43 %
• Augmenter la qualité du code : 35 %
• Diagnostiquer les problèmes : 25 %
• Augmenter la vélocité des releases : 22 %
• Codification des connaissances : 22 %
• Prévenir les défauts : 19 % 

Les premiers utilisateurs de DevOps augmentés par l'IA ont tendance à appartenir à de plus grandes organisations. Ce n'est pas surprenant, car les grandes entreprises auraient des équipes DevOps plus développées et un meilleur accès à des solutions avancées telles que l'IA. 

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"En termes de DevOps, ces entreprises matures sont marquées par les progrès qu'elles ont réalisés dans la rationalisation de leurs capacités de développement de logiciels au cours des cinq à sept dernières années et leurs pipelines et processus matures et raffinés", soulignent les auteurs de Techstrong et Tricentis. "Ces organisations DevOps sont natives du cloud et utilisent les pipelines de flux de travail DevOps, les chaînes d'outils, l'automatisation et les technologies cloud."

À long terme, infuser l'IA pour aider les aspects vitaux de DevOps est une idée intelligente. Le processus DevOps, malgré toute sa collaboration et son automatisation, ne fait que devenir plus épuisant, car les logiciels devraient voler à un rythme accéléré. Laissez aux machines le soin de gérer une grande partie des aspects onéreux, tels que les tests et la surveillance.