DevOps дағдыларына қатысты мәселелерді жеңілдету үшін бізге AI дағдылары қажет

Жасанды интеллект бизнестегі интеллектті арттырады және ақпараттық технологиялар дүкендері үшін де солай істейді. Мысалы, AIOps (АТ операциялары үшін жасанды интеллект) АТ және машиналық оқытуды АТ процестерінен деректер ағынына қолданады, мәселелерді анықтау, назар аудару және жою үшін шуды електейді. 

AI және машиналық оқыту сонымен қатар IT-ның басқа дамып келе жатқан саласында үй табуда: DevOps топтарына жүйе арқылы және пайдаланушыларға жылдамырақ жылдамдықпен қозғалатын бағдарламалық жасақтаманың өміршеңдігі мен сапасын қамтамасыз етуге көмектесу. 

Жақында GitHub жүргізген сауалнамада анықталғандай, әзірлеушілер және операциялық топтар бағдарламалық жасақтаманы тексеру және тестілеу кезеңі арқылы код ағынын тегістеу үшін AI-ға үлкен жолмен жүгінеді, командалардың 31% кодты қарау үшін AI және ML алгоритмдерін белсенді түрде пайдаланады. — былтырғыдан екі еседен астам. Сауалнама сонымен қатар командалардың 37%-ы бағдарламалық жасақтаманы тестілеуде AI/ML қолданады (25%-дан жоғары), ал тағы 20%-ы осы жылы оны енгізуді жоспарлап отыр.

Сондай-ақ,: Microsoft корпорациясының келесі буынын құрудағы үлкен көзқарасын түсіну apps

Қосымша тексеру Techstrong Research және Tricentis бұл үрдісті растайды. 2,600 DevOps практиктері мен көшбасшыларының сауалнамасы 90% DevOps ағындарының тестілеу кезеңіне көбірек AI енгізуге қолайлы екенін анықтады және оны олар тап болған дағдылар тапшылығын шешудің жолы ретінде қарастырады. (Tricentis - бұл нәтижелерде айқын үлесі бар бағдарламалық қамтамасыз етуді сынау жеткізушісі. Бірақ деректер маңызды, өйткені ол өсіп келе жатқанды көрсетеді. shift неғұрлым автономды DevOps тәсілдеріне қарай.)

Тіпті Techstrong және Tricentis зерттеулерінен шыққан парадокс бар: Кәсіпорындарға арнайы дағдыларға деген қажеттілікті жеңілдету үшін арнайы дағдылар қажет. Респонденттердің кем дегенде 47%-ы AI қосылған DevOps-тың басты артықшылығы біліктілік арасындағы айырмашылықты азайту және «қызметкерлерге күрделірек тапсырмаларды орындауды жеңілдету» екенін айтады. 

Сондай-ақ,: Сауалнама көрсеткендей, DevOps нирвана әлі де көптеген адамдар үшін алыс мақсат болып табылады

Сонымен қатар, жасанды интеллектпен жұмыс істейтін бағдарламалық жасақтаманы тестілеуді әзірлеу және іске қосу үшін қажетті дағдылардың жетіспеушілігін менеджерлер AI қосылған DevOps жолындағы жетекші кедергілердің бірі ретінде атады, 44%. Бұл AI мен машиналық оқытуға бағытталған оқыту және білім беру бағдарламаларына көбірек мамандар қатысатындықтан түзетілетін тұйық цикл.  

Жасанды интеллект IT сайттарында іске қосыла бастағанда, ол процесс қарқынды DevOps жұмыс үрдісінде кедергі жасауға көмектеседі. Сауалнамаға қатысқан менеджерлердің үштен екісіне жуығы (65%) бағдарламалық жасақтаманы функционалдық тестілеу AI-кеңейтілген DevOps жүйесіне жақсы сәйкес келеді және үлкен пайда әкеледі дейді. Сауалнама авторлары: «DevOps табыстылығы күрделі сынақ деректерінің үлкен көлемін жасайтын және сынақ жағдайларын жиі өзгертуді қажет ететін масштабта тестілеуді автоматтандыруды қажет етеді», - деп атап өтті. «Бұл үлкен деректер жиынындағы үлгілерді анықтау және тестілеу процесін жақсарту және жеделдету үшін пайдалануға болатын түсініктерді ұсыну үшін AI мүмкіндіктерімен тамаша үйлеседі».

Сондай-ақ,: Сауалнамаға сәйкес, жасанды интеллект жобалары өткен жылы он есе өсті

Сауалнама дағдыларға қойылатын талаптарды төмендетумен қатар, DevOps жүйесіне көбірек AI енгізудің келесі артықшылықтарын анықтады:

• Тұтынушы тәжірибесін жақсарту: 48%
• Шығындарды азайту: 45%
• Әзірлеушілер тобының тиімділігін арттыру: 43%
• Код сапасын арттыру: 35%
• Мәселелерді диагностикалау: 25%
• Шығару жылдамдығын арттыру: 22%
• Білімді кодтау: 22%
• Ақаулардың алдын алу: 19% 

AI кеңейтілген DevOps-ті ерте қолданушылар әдетте ірі ұйымдардан келеді. Бұл таңқаларлық емес, өйткені үлкен алаңдаушылықтар дамыған DevOps командаларына және AI сияқты озық шешімдерге көбірек қол жеткізуге мүмкіндік береді. 

Сондай-ақ,: Технологиялық топтардың тұтынушылар тәжірибесінде өз дауысын табатын уақыты келді

Techstrong және Tricentis авторлары: «DevOps тұрғысынан бұл жетілген компаниялар соңғы бес-жеті жыл ішінде бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу мүмкіндіктерін оңтайландыруда қол жеткізген прогресімен және олардың жетілген және тазартылған құбырлары мен процестерімен ерекшеленеді», - деп атап өтті. «Бұл DevOps ұйымдары бұлтқа негізделген және DevOps жұмыс ағынының құбырларын, құралдар тізбегін, автоматтандыруды және бұлтты технологияларды пайдаланады.»

Ұзақ мерзімді перспективада DevOps-тың маңызды аспектілеріне көмектесу үшін AI енгізу ақылды идея болып табылады. DevOps процесі, оның барлық ынтымақтастығы мен автоматтандыруы үшін, барған сайын шаршатады, өйткені бағдарламалық қамтамасыз ету тездетілген қарқынмен есіктен ұшып кетеді деп күтілуде. Тестілеу және бақылау сияқты көптеген ауыр аспектілерді өңдеу үшін оны машиналарға қалдырыңыз.