A DevOps készségekkel kapcsolatos problémák enyhítéséhez, ironikus módon, több AI-készségre van szükségünk

A mesterséges intelligencia állítólag növeli az intelligenciát a vállalkozásokon belül, és ugyanezt teszi az információs technológiai üzletek esetében is. Például az AIOps (mesterséges intelligencia IT-műveletekhez) az AI-t és a gépi tanulást alkalmazza az IT-folyamatok adatfolyamaira, átszűrve a zajt a problémák észlelésére, reflektorfénybe állítására és elhárítására. 

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás az IT egy másik feltörekvő területén is otthonra talál: a DevOps csapatok segítése a szoftver életképességének és minőségének biztosításában, amely egyre gyorsabban halad át a rendszeren és eljut a felhasználókhoz. 

Amint azt a GitHub egyik közelmúltbeli felmérése megállapította, a fejlesztői és a műveleti csapatok nagymértékben az MI-hez fordulnak, hogy a szoftver-ellenőrzési és -tesztelési fázison keresztül simítsák a kód áramlását, és a csapatok 31%-a aktívan használ mesterségesintelligencia- és ML-algoritmusokat a kódellenőrzéshez. — a tavalyi szám több mint kétszerese. A felmérés azt is megállapította, hogy a csapatok 37%-a használ AI/ML-t a szoftvertesztelés során (25%-kal szemben), és további 20%-uk tervezi ennek bevezetését ebben az évben.

Továbbá: A Microsoft nagyszerű víziójának megértése a következő generáció felépítéséről apps

Egy további felmérés a Techstrong Research és a Tricentis megerősíti ezt a tendenciát. A 2,600 DevOps-gyakorló és vezető részvételével végzett felmérés szerint 90%-uk kedvezően fogadja azt, ha több mesterséges intelligenciát iktatnak be a DevOps-folyamatok tesztelési szakaszába, és úgy látják, hogy ez egy módja annak, hogy megoldják a készséghiányt, amellyel szembesülnek. (A Tricentis egy szoftvertesztelő gyártó, akinek nyilvánvaló tétje van az eredményekben. Az adatok azonban jelentősek, mivel növekvő tendenciát tükröznek. shift autonómabb DevOps megközelítések felé.)

Még egy paradoxon is kiderült a Techstrong és Tricentis tanulmányból: a vállalatoknak speciális készségekre van szükségük ahhoz, hogy enyhítsék a speciális készségek iránti igényt. A válaszadók legalább 47%-a azt állítja, hogy az AI-val átitatott DevOps fő előnye, hogy csökkenti a készséghiányt, és „könnyebbé teszi az alkalmazottak számára a bonyolultabb feladatok elvégzését”. 

Továbbá: A felmérés szerint a DevOps nirvána sokak számára még mindig távoli cél

Ugyanakkor a menedzserek az MI-vel átitatott DevOps egyik fő akadályaként az AI-alapú szoftvertesztelés fejlesztéséhez és futtatásához szükséges készségek hiányát említették, 44%. Ez egy ördögi kör, amely remélhetőleg orvosolható lesz, mivel egyre több szakember vesz részt a mesterséges intelligenciára és a gépi tanulásra összpontosító képzési és oktatási programokban.  

Amint a mesterséges intelligencia megkezdődik az IT-webhelyek használatában, segít a folyamatintenzív DevOps-munkafolyamatok megfékezésében. A felmérésben részt vevő menedzserek közel kétharmada (65%) szerint a funkcionális szoftverteszt jól illeszkedik az AI-val kiegészített DevOps-hoz, és nagy hasznot húzna belőle. „A DevOps sikeréhez nagyszabású tesztautomatizálásra van szükség, amely hatalmas mennyiségű összetett tesztadatot generál, és gyakori változtatásokat tesz szükségessé a teszteseteken” – mutatnak rá a felmérés szerzői. "Ez tökéletesen illeszkedik a mesterséges intelligencia azon képességeihez, hogy nagy adathalmazokban azonosítsa a mintákat, és olyan betekintést nyújtson, amely javítható és felgyorsítható a tesztelési folyamat."

Továbbá: A felmérés szerint a mesterséges intelligencia projektek tízszeresére nőttek az elmúlt évben

A készségigények potenciális csökkentésén túl a felmérés a következő előnyöket is azonosította, ha több mesterséges intelligencia kerül be a DevOpsba:

• Az ügyfélélmény javítása: 48%
• Költségcsökkentés: 45%
• A fejlesztői csapatok hatékonyságának növelése: 43%
• Kód minőségének növelése: 35%
• Diagnosztikai problémák: 25%
• A kibocsátások sebességének növelése: 22%
• Tudáskódolás: 22%
• Megakadályozza a hibákat: 19% 

Az AI-val kiegészített DevOps korai alkalmazói általában nagyobb szervezetekből származnak. Ez nem meglepő, mivel a nagyobb konszernek fejlettebb DevOps csapatokkal és nagyobb hozzáféréssel rendelkeznének a fejlett megoldásokhoz, például az AI-hoz. 

Továbbá: Itt az ideje, hogy a technológiai csapatok megtalálják a hangjukat az ügyfélélményben

„A DevOps tekintetében ezekre a kiforrott vállalatokra az elmúlt öt-hét év során a szoftverfejlesztési képességeik ésszerűsítésében elért előrelépés, valamint a kiforrott és kifinomult folyamatok és folyamatok jellemzik” – mutatnak rá a Techstrong és a Tricentis szerzői. "Ezek a DevOps-szervezetek felhőalapúak, és DevOps-munkafolyamatokat, eszközláncokat, automatizálást és felhőtechnológiákat használnak."

Hosszú távon okos ötlet a mesterséges intelligencia bevonása a DevOps létfontosságú szempontjainak támogatására. A DevOps folyamat, minden együttműködése és automatizálása ellenére, egyre kimerítőbbé válik, mivel a szoftverek várhatóan gyorsuló ütemben fognak kirepülni az ajtón. Bízza a gépekre, hogy kezeljenek sok nehéz feladatot, például a tesztelést és a felügyeletet.