皮肉なことに、DevOps スキルの問題を軽減するには、より多くの AI スキルが必要です。

伝えられるところによると、人工知能は企業内の知能を向上させており、情報技術ショップでも同じことを行っています。 たとえば、AIOps (IT 運用のための人工知能) は、AI と機械学習を IT プロセスからのデータ ストリーミングに適用し、ノイズをふるいにかけて問題を検出、スポットライト、回避します。 

AI と機械学習は、IT のもう XNUMX つの新興分野にも本拠地を見出しています。DevOps チームが、システム内を高速で移動し、ユーザーに渡されるソフトウェアの実行可能性と品質を保証するのを支援しています。 

GitHub の最近の調査で判明したように、開発チームと運用チームは、ソフトウェア レビューとテスト フェーズを通じてコード フローをスムーズにするために AI に大きく目を向けており、チームの 31% がコード レビューに AI と ML アルゴリズムを積極的に使用しています。 — 昨年の数の 37 倍以上。 この調査では、チームの 25% がソフトウェア テストで AI/ML を使用しており (20% から上昇)、さらに XNUMX% が今年導入する予定であることもわかりました。

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追加の 調査 Techstrong Research と Tricentis がこの傾向を確認しています。 2,600 人の DevOps プラクティショナーとリーダーを対象とした調査では、90% が DevOps フローのテスト フェーズにより多くの AI を注入することに好意的であり、彼らが直面しているスキル不足を解決する方法としてもそれを見ていることがわかりました。 (Tricentis はソフトウェア テスト ベンダーであり、結果に明らかに利害関係があります。 shift より自律的な DevOps アプローチに向けて。)

Techstrong と Tricentis の調査から明らかになったパラドックスさえあります。企業は、専門的なスキルの必要性を軽減するために、専門的なスキルを必要とします。 回答者の少なくとも 47% が、AI を取り入れた DevOps の主な利点は、スキルのギャップを減らし、「従業員がより複雑なタスクを実行しやすくすること」であると述べています。 

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同時に、AI を活用したソフトウェア テストの開発と実行に必要なスキルの欠如が、AI を活用した DevOps への主要な障壁の 44 つとして、管理者によって XNUMX% 挙げられました。 これは悪循環であり、より多くの専門家が AI と機械学習に焦点を当てたトレーニングと教育プログラムに参加することで改善されることを願っています。  

AI が IT サイトに導入され始めると、プロセス集約型の DevOps ワークフローを軽減するのに役立ちます。 調査に参加したマネージャーの 65 分の XNUMX 近く (XNUMX%) は、ソフトウェアの機能テストは AI によって強化された DevOps に適していて、大きなメリットがあると述べています。 「DevOps の成功には大規模なテストの自動化が必要です。これにより、大量の複雑なテスト データが生成され、テスト ケースを頻繁に変更する必要があります」と調査の著者は指摘しています。 「これは、大規模なデータ セットのパターンを識別し、テスト プロセスの改善と加速に使用できる洞察を提供する AI の機能と完全に一致しています。」

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この調査では、必要なスキルが減る可能性があるだけでなく、より多くの AI を DevOps に注入することには次の利点があることも明らかになりました。

• カスタマー エクスペリエンスの向上: 48%
• コスト削減: 45%
• 開発者チームの効率の向上: 43%
• コード品質の向上: 35%
• 問題の診断: 25%
• リリースの速度を上げる: 22%
• 知識の体系化: 22%
• 欠陥の防止: 19% 

AI で強化された DevOps のアーリー アダプターは、大規模な組織に属する傾向があります。 これは驚くべきことではありません。懸念が大きくなると、開発された DevOps チームが増え、AI などの高度なソリューションへのアクセスが増えるためです。 

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「DevOps に関しては、これらの成熟した企業は、過去 XNUMX ～ XNUMX 年間にソフトウェア開発機能を合理化してきた進歩と、成熟して洗練されたパイプラインとプロセスによって特徴付けられます」と、Techstrong と Tricentis の著者は指摘しています。 「これらの DevOps 組織はクラウドネイティブであり、DevOps ワークフロー パイプライン、ツールチェーン、自動化、およびクラウド テクノロジーを使用しています。」

長期的には、DevOps の重要な側面を支援するために AI を導入することは賢明なアイデアです。 DevOps プロセスは、そのすべてのコラボレーションと自動化のために、ますます疲れ果てています。 テストや監視など、面倒な作業の多くはマシンに任せましょう。