เพื่อบรรเทาปัญหาด้านทักษะ DevOps เราต้องการทักษะ AI มากขึ้น อย่างแดกดัน

มีรายงานว่าปัญญาประดิษฐ์กำลังส่งเสริมปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจต่างๆ และทำเช่นเดียวกันกับร้านค้าเทคโนโลยีสารสนเทศ ตัวอย่างเช่น AIOps (ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการดำเนินงานด้านไอที) ใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องในการสตรีมข้อมูลจากกระบวนการไอที กรองผ่านสัญญาณรบกวนเพื่อตรวจจับ สปอตไลท์ และแก้ไขปัญหา 

AI และแมชชีนเลิร์นนิงกำลังค้นหาที่อยู่อาศัยในพื้นที่เกิดใหม่อีกด้านของไอที: การช่วยเหลือทีม DevOps ในการประกันความอยู่รอดและคุณภาพของซอฟต์แวร์ที่เคลื่อนที่ด้วยความเร็วที่เร็วขึ้นกว่าเดิมผ่านระบบและออกไปยังผู้ใช้ 

จากผลสำรวจล่าสุดของ GitHub พบว่าทีมพัฒนาและทีมปฏิบัติการกำลังหันมาใช้ AI อย่างมากเพื่อทำให้การไหลของโค้ดราบรื่นตลอดขั้นตอนการตรวจสอบและทดสอบซอฟต์แวร์ โดย 31% ของทีมใช้อัลกอริธึม AI และ ML อย่างแข็งขันในการตรวจทานโค้ด — มากกว่าสองเท่าของจำนวนปีที่แล้ว การสำรวจยังพบว่า 37% ของทีมใช้ AI/ML ในการทดสอบซอฟต์แวร์ (เพิ่มขึ้นจาก 25%) และอีก 20% วางแผนที่จะเปิดตัวในปีนี้

นอกจากนี้: ทำความเข้าใจวิสัยทัศน์อันยิ่งใหญ่ของ Microsoft ในการสร้าง . รุ่นต่อไป apps

ส่วนเพิ่มเติม การสำรวจ จาก Techstrong Research และ Tricentis ยืนยันแนวโน้มนี้ การสำรวจผู้ปฏิบัติงานและผู้นำ DevOps 2,600 คนพบว่า 90% พอใจในการเพิ่ม AI เข้าไปในขั้นตอนการทดสอบของกระแส DevOps และมองว่าเป็นวิธีแก้ไขปัญหาการขาดแคลนทักษะที่พวกเขาเผชิญเช่นกัน (Tricentis เป็นผู้ให้บริการทดสอบซอฟต์แวร์โดยมีส่วนได้ส่วนเสียในผลลัพธ์ที่ชัดเจน แต่ข้อมูลมีความสำคัญเนื่องจากสะท้อนให้เห็นถึงการเติบโต shift ไปสู่แนวทาง DevOps ที่เป็นอิสระมากขึ้น)

มีแม้กระทั่งความขัดแย้งที่เกิดขึ้นจากการศึกษาของ Techstrong และ Tricentis: องค์กรต่างๆ ต้องการทักษะเฉพาะทางเพื่อบรรเทาความต้องการทักษะเฉพาะทาง อย่างน้อย 47% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าประโยชน์หลักของ DevOps ที่ใช้ AI คือการลดช่องว่างทักษะ และ "ทำให้พนักงานทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ง่ายขึ้น" 

นอกจากนี้: นิพพาน DevOps ยังคงเป็นเป้าหมายที่ห่างไกลสำหรับหลาย ๆ คนการสำรวจแนะนำ

ในเวลาเดียวกัน การขาดทักษะที่จำเป็นในการพัฒนาและเรียกใช้การทดสอบซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI นั้น ผู้จัดการอ้างว่าเป็นหนึ่งในอุปสรรคสำคัญต่อ DevOps ที่ใช้เทคโนโลยี AI ที่ 44% นี่เป็นวงจรอุบาทว์ที่หวังว่าจะได้รับการแก้ไข เนื่องจากผู้เชี่ยวชาญจำนวนมากขึ้นมีส่วนร่วมในโปรแกรมการฝึกอบรมและการศึกษาที่เน้นเรื่อง AI และการเรียนรู้ของเครื่อง  

เมื่อ AI เริ่มทำงานกับไซต์ไอทีแล้ว จะช่วยให้เวิร์กโฟลว์ DevOps ที่เน้นกระบวนการลดน้อยลง เกือบสองในสามของผู้จัดการในการสำรวจ (65%) กล่าวว่าการทดสอบซอฟต์แวร์ที่ใช้งานได้เหมาะสมและจะได้รับประโยชน์อย่างมากจาก DevOps ที่เสริมด้วย AI “ความสำเร็จของ DevOps นั้นต้องการระบบอัตโนมัติในการทดสอบในวงกว้าง ซึ่งจะสร้างข้อมูลการทดสอบที่ซับซ้อนจำนวนมหาศาล และจำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงกรณีทดสอบบ่อยครั้ง” ผู้เขียนแบบสำรวจชี้ให้เห็น “สิ่งนี้สอดคล้องอย่างสมบูรณ์กับความสามารถของ AI ในการระบุรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้เพื่อปรับปรุงและเร่งกระบวนการทดสอบ”

นอกจากนี้: โครงการปัญญาประดิษฐ์เติบโตขึ้นสิบเท่าในปีที่ผ่านมา การสำรวจกล่าว

นอกจากความต้องการทักษะที่ลดลงแล้ว แบบสำรวจยังระบุถึงประโยชน์ต่อไปนี้ในการรวม AI เข้ากับ DevOps มากขึ้น:

• ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า: 48%
• ลดค่าใช้จ่าย: 45%
• เพิ่มประสิทธิภาพของทีมนักพัฒนา: 43%
• เพิ่มคุณภาพโค้ด: 35%
• วินิจฉัยปัญหา: 25%
• เพิ่มความเร็วของการปล่อย: 22%
• การเข้ารหัสความรู้: 22%
• ป้องกันข้อบกพร่อง: 19% 

ผู้ที่นำ DevOps ที่เสริม AI มาใช้ในช่วงแรกๆ มักจะมาจากองค์กรขนาดใหญ่ ไม่น่าแปลกใจเลย เนื่องจากข้อกังวลที่มากขึ้นจะทำให้ทีม DevOps พัฒนาขึ้นและเข้าถึงโซลูชันขั้นสูง เช่น AI ได้มากขึ้น 

นอกจากนี้: ถึงเวลาที่ทีมเทคโนโลยีจะค้นหาเสียงของพวกเขาในประสบการณ์ของลูกค้า

“ในแง่ของ DevOps บริษัทที่เติบโตเต็มที่เหล่านี้มีความก้าวหน้าในการปรับปรุงความสามารถในการพัฒนาซอฟต์แวร์ของพวกเขาในช่วง XNUMX-XNUMX ปีที่ผ่านมา ตลอดจนขั้นตอนและกระบวนการที่ครบถ้วนและสมบูรณ์แบบ” ผู้เขียน Techstrong และ Tricentis ชี้ให้เห็น “องค์กร DevOps เหล่านี้เป็นคลาวด์เนทีฟและใช้ไปป์ไลน์เวิร์กโฟลว์ DevOps, toolchains, ระบบอัตโนมัติ และเทคโนโลยีคลาวด์”

ในระยะยาว การผสมผสาน AI เข้ากับส่วนสำคัญของ DevOps ถือเป็นแนวคิดที่ชาญฉลาด กระบวนการ DevOps สำหรับการทำงานร่วมกันและระบบอัตโนมัติทั้งหมดนั้นเริ่มเหนื่อยมากขึ้นเนื่องจากซอฟต์แวร์คาดว่าจะออกไปนอกประตูด้วยความเร็วที่รวดเร็ว ปล่อยให้เครื่องจักรจัดการด้านที่ยุ่งยากมากมาย เช่น การทดสอบและการตรวจสอบ