За да ги ублажиме проблемите со вештините на DevOps, ни требаат повеќе вештини за вештачка интелигенција, иронично

Вештачката интелигенција, наводно, ја зајакнува интелигенцијата во бизнисите, а истото го прави и за продавниците за информатичка технологија. На пример, AIOps (вештачка интелигенција за ИТ операции) применува вештачка интелигенција и машинско учење за пренос на податоци од ИТ процесите, пребарувајќи низ бучавата за откривање, внимание и отстранување на проблеми. 

Вештачката интелигенција и машинското учење, исто така, наоѓаат дом во друга област на ИТ во подем: им помагаат на тимовите на DevOps да ја осигураат одржливоста и квалитетот на софтверот што се движи со сè поголеми брзини низ системот и до корисниците. 

Како што беше откриено во една неодамнешна анкета од GitHub, тимовите за развој и операции се свртуваат кон вештачката интелигенција на голем начин за да го ублажат протокот на кодот низ фазата на преглед и тестирање на софтверот, при што 31% од тимовите активно користат алгоритми за вештачка интелигенција и ML за преглед на кодот. - повеќе од двојно повеќе од ланскиот број. Истражувањето, исто така, открива дека 37% од тимовите користат AI/ML при тестирање на софтвер (за разлика од 25%), а уште 20% планираат да го воведат оваа година.

Значи: Разбирање на големата визија на Мајкрософт за градење на следната генерација на apps

Дополнителен анкета надвор од Techstrong Research и Tricentis го потврдува овој тренд. Истражувањето на 2,600 практичари и лидери на DevOps открива дека 90% се поволни за инјектирање на повеќе вештачка интелигенција во фазата на тестирање на тековите на DevOps и го гледаат како начин за решавање на недостигот на вештини со кои се соочуваат. (Tricentis е продавач на софтвер за тестирање, со очигледен удел во резултатите. Но, податоците се значајни бидејќи одразуваат растечки shift кон повеќе автономни DevOps пристапи.)

Има дури и парадокс што произлезе од студијата Techstrong и Tricentis: на претпријатијата им требаат специјализирани вештини за да ја ублажат потребата за специјализирани вештини. Најмалку 47% од испитаниците изјавиле дека главната придобивка од DevOps-и вградени со вештачка интелигенција е да се намали јазот во вештините и „да им се олесни на вработените да извршуваат покомплицирани задачи“. 

Значи: Нирваната на DevOps сè уште е далечна цел за многумина, сугерира истражувањето

Во исто време, недостатокот на вештини потребни за развој и спроведување на тестирање на софтвер со ВИ беше наведен од страна на менаџерите како една од водечките бариери за DevOps вградени со вештачка интелигенција, со 44%. Ова е маѓепсан круг кој се надеваме дека ќе се поправи бидејќи повеќе професионалци ќе учествуваат во програми за обука и едукација фокусирани на вештачка интелигенција и машинско учење.  

Штом вештачката интелигенција ќе почне да се воспоставува со ИТ-страниците, ќе помогне да се намалат работните текови на DevOps со интензивни процеси. Скоро две третини од менаџерите во истражувањето (65%) велат дека тестирањето на функционалниот софтвер е добро прилагодено и би имало голема корист од DevOps со зголемена вештачка интелигенција. „Успехот на DevOps бара автоматизација на тестовите во обем, што генерира огромни количини на сложени податоци за тестирање и бара чести промени во случаите за тестирање“, истакнуваат авторите на истражувањето. „Ова совршено се усогласува со способностите на вештачката интелигенција да идентификува обрасци во големи збирки податоци и да понуди увид што може да се користи за подобрување и забрзување на процесот на тестирање“.

Значи: Проектите за вештачка интелигенција се зголемија десет пати во текот на изминатата година, се вели во истражувањето

Заедно со потенцијалното намалување на барањата за вештини, истражувањето ги идентификуваше и следните придобивки за внесување на повеќе вештачка интелигенција во DevOps:

• Подобрете го искуството на клиентите: 48%
• Намалете ги трошоците: 45%
• Зголемете ја ефикасноста на тимовите за програмери: 43%
• Зголемете го квалитетот на кодот: 35%
• Дијагностицира проблеми: 25%
• Зголемете ја брзината на ослободување: 22%
• Знаење за кодификација: 22%
• Спречете дефекти: 19% 

Раните усвојувачи на DevOps зголемени со вештачка интелигенција имаат тенденција да бидат од поголеми организации. Ова не е изненадувачки, бидејќи поголемите грижи би имале поразвиени DevOps тимови и поголем пристап до напредни решенија како што е вештачката интелигенција. 

Значи: Време е технолошките тимови да го најдат својот глас во искуството на клиентите

„Во однос на DevOps, овие зрели компании се обележани со напредокот што го постигнаа во рационализацијата на нивните можности за развој на софтвер во изминатите пет до седум години и нивните зрели и рафинирани цевки и процеси“, истакнуваат авторите на Techstrong и Tricentis. „Овие DevOps организации се родени во облакот и користат цевководи за работни текови на DevOps, синџири на алатки, автоматизација и технологии на облак“.

На долг рок, инјектирањето на вештачката интелигенција за помош со виталните аспекти на DevOps е паметна идеја. Процесот на DevOps, и покрај сета своја соработка и автоматизација, станува сè поисцрпувачки бидејќи се очекува софтверот да лета надвор од вратата со забрзано темпо. Оставете им на машините да се справат со многу тешки аспекти, како што се тестирање и следење.