По иронии судьбы, чтобы решить проблемы с навыками DevOps, нам нужно больше навыков ИИ.

Сообщается, что искусственный интеллект повышает интеллект в компаниях, а также делает то же самое для магазинов информационных технологий. Например, AIOps (искусственный интеллект для ИТ-операций) применяет ИИ и машинное обучение к потоковой передаче данных из ИТ-процессов, просеивая шум для обнаружения, выявления и предотвращения проблем. 

ИИ и машинное обучение также находят применение в другой новой области ИТ: помощь командам DevOps в обеспечении жизнеспособности и качества программного обеспечения, которое все быстрее перемещается по системе и к пользователям. 

Как показал недавний опрос GitHub, команды разработки и эксплуатации широко используют ИИ, чтобы сгладить поток кода на этапе проверки и тестирования программного обеспечения, при этом 31% команд активно используют алгоритмы ИИ и машинного обучения для проверки кода. — более чем вдвое превышает прошлогодний показатель. Опрос также показал, что 37 % команд используют AI/ML при тестировании программного обеспечения (по сравнению с 25 %), а еще 20 % планируют внедрить его в этом году.

А также: Понимание великого видения Microsoft по созданию следующего поколения apps

Вдобавок , из Techstrong Research и Tricentis подтверждает эту тенденцию. Опрос 2,600 практиков и руководителей DevOps показал, что 90% из них одобряют внедрение большего количества ИИ на этапе тестирования потоков DevOps и рассматривают это как способ решить проблему нехватки навыков, с которой они также сталкиваются. (Tricentis — поставщик программного обеспечения, явно заинтересованный в результатах. Но данные важны, поскольку отражают растущий shift к более автономным подходам DevOps.)

В исследовании Techstrong и Tricentis обнаружился даже парадокс: предприятиям нужны специальные навыки, чтобы уменьшить потребность в специальных навыках. По меньшей мере 47% респондентов заявляют, что основным преимуществом DevOps с использованием ИИ является сокращение разрыва в навыках и «облегчение сотрудникам выполнения более сложных задач». 

А также: Опрос показывает, что нирвана DevOps для многих все еще далека

В то же время отсутствие навыков, необходимых для разработки и запуска тестирования программного обеспечения с использованием ИИ, было названо менеджерами одним из основных препятствий для внедрения DevOps с использованием ИИ (44%). Это порочный круг, который, как мы надеемся, будет исправлен по мере того, как все больше профессионалов будут участвовать в программах обучения и обучения, посвященных ИИ и машинному обучению.  

Как только ИИ начнет внедряться на ИТ-сайтах, он поможет внести заметный вклад в ресурсоемкие рабочие процессы DevOps. Почти две трети опрошенных менеджеров (65%) говорят, что функциональное тестирование программного обеспечения хорошо подходит для DevOps, дополненного искусственным интеллектом, и получит большую пользу от него. «Для успеха DevOps требуется масштабируемая автоматизация тестирования, которая генерирует огромные объемы сложных тестовых данных и требует частых изменений в тестовых сценариях», — отмечают авторы опроса. «Это идеально согласуется с возможностями ИИ для выявления закономерностей в больших наборах данных и предоставления информации, которую можно использовать для улучшения и ускорения процесса тестирования».

А также: По данным опроса, за последний год проекты в области искусственного интеллекта выросли в десять раз

Помимо потенциального снижения требований к навыкам, опрос также выявил следующие преимущества внедрения большего количества ИИ в DevOps:

• Улучшить качество обслуживания клиентов: 48%
• Снижение затрат: 45%
• Повышение эффективности команд разработчиков: 43%
• Повышение качества кода: 35%
• Диагностировать проблемы: 25%
• Увеличение скорости релизов: 22%
• Кодификация знаний: 22%
• Предотвратить дефекты: 19% 

Первые пользователи DevOps с дополненным ИИ, как правило, из крупных организаций. Это неудивительно, поскольку более крупные концерны будут иметь более развитые команды DevOps и больший доступ к передовым решениям, таким как ИИ. 

А также: Пришло время для технологических команд найти свой голос в клиентском опыте

«С точки зрения DevOps эти зрелые компании отмечены прогрессом, которого они добились в рационализации своих возможностей разработки программного обеспечения за последние пять-семь лет, а также своими зрелыми и усовершенствованными конвейерами и процессами», — отмечают авторы Techstrong и Tricentis. «Эти организации DevOps являются облачными и используют конвейеры рабочих процессов DevOps, наборы инструментов, автоматизацию и облачные технологии».

В конечном итоге внедрение ИИ для помощи в жизненно важных аспектах DevOps — разумная идея. Процесс DevOps, несмотря на всю его совместную работу и автоматизацию, становится все более утомительным, поскольку ожидается, что программное обеспечение будет вылетать за дверь все более быстрыми темпами. Оставьте машинам возможность выполнять множество обременительных аспектов, таких как тестирование и мониторинг.