DevOps beceri sorunlarını hafifletmek için ironik bir şekilde daha fazla AI becerisine ihtiyacımız var

Yapay zekanın işletmelerde zekayı artırdığı ve bilgi teknolojisi mağazaları için de aynı şeyi yaptığı bildiriliyor. Örneğin, AIOps (BT operasyonları için yapay zeka), AI ve makine öğrenimini BT süreçlerinden veri akışına uygular, gürültüyü eleyerek sorunları tespit eder, öne çıkarır ve sorunları giderir. 

Yapay zeka ve makine öğrenimi, BT'nin gelişmekte olan başka bir alanında da kendine yer buluyor: DevOps ekiplerine, sistem içinde ve kullanıcılara her zamankinden daha yüksek hızlarda hareket eden yazılımın uygulanabilirliğini ve kalitesini sağlamada yardımcı olmak. 

GitHub'da yakın zamanda yapılan bir ankette görüldüğü gibi, geliştirme ve operasyon ekipleri, yazılım incelemesi ve test aşaması boyunca kod akışını kolaylaştırmak için büyük bir şekilde yapay zekaya yöneliyor ve ekiplerin %31'i kod inceleme için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını aktif olarak kullanıyor. - geçen yılki sayının iki katından fazla. Anket ayrıca ekiplerin %37'sinin yazılım testlerinde AI/ML kullandığını (%25'ten fazla) ve %20'sinin bu yıl tanıtmayı planladığını ortaya koyuyor.

Ayrıca: Microsoft'un yeni nesil bilgisayarları oluşturmaya yönelik büyük vizyonunu anlamak apps

Ek olarak anket Techstrong Research ve Tricentis'ten bu eğilimi doğruluyor. 2,600 DevOps uygulayıcısı ve liderinin katıldığı anket, %90'ının DevOps akışlarının test aşamasına daha fazla yapay zeka enjekte etme konusunda olumlu olduğunu ve bunu onların da karşılaştıkları beceri eksikliklerini çözmenin bir yolu olarak gördüğünü ortaya koyuyor. (Tricentis, sonuçlarda bariz bir payı olan bir yazılım test satıcısıdır. shift daha özerk DevOps yaklaşımlarına doğru.)

Techstrong ve Tricentis çalışmasından ortaya çıkan bir paradoks bile var: İşletmeler, özel becerilere olan ihtiyacı hafifletmek için özel becerilere ihtiyaç duyuyor. Ankete katılanların en az %47'si, yapay zeka destekli DevOps'un en büyük yararının beceri açığını azaltmak ve "çalışanların daha karmaşık görevleri gerçekleştirmesini kolaylaştırmak" olduğunu belirtiyor. 

Ayrıca: Ankete göre DevOps nirvana birçokları için hala uzak bir hedef

Aynı zamanda, yöneticiler tarafından yapay zeka destekli DevOps'un önündeki en büyük engellerden biri olarak %44 ile yapay zeka destekli yazılım testi geliştirmek ve çalıştırmak için gereken becerilerin eksikliği gösterildi. Bu, yapay zeka ve makine öğrenimine odaklanan eğitim ve öğretim programlarına daha fazla profesyonel katıldıkça umarım çözülecek bir kısır döngüdür.  

Yapay zeka, BT sitelerinde yer almaya başladığında, süreç yoğun DevOps iş akışlarında bir adım atılmasına yardımcı olacaktır. Ankete katılan yöneticilerin yaklaşık üçte ikisi (%65), işlevsel yazılım testinin yapay zeka destekli DevOps için çok uygun olduğunu ve bundan büyük fayda sağlayacağını söylüyor. Anketin yazarları, "DevOps'un başarısı, büyük miktarlarda karmaşık test verileri üreten ve test senaryolarında sık sık değişiklik yapılmasını gerektiren ölçekte test otomasyonunu gerektiriyor" diyor. "Bu, AI'nın büyük veri kümelerindeki kalıpları belirleme ve test sürecini iyileştirmek ve hızlandırmak için kullanılabilecek içgörüler sunma yetenekleriyle mükemmel bir uyum içindedir."

Ayrıca: Anket, yapay zeka projelerinin geçen yıl on kat arttığını söylüyor

Anket, potansiyel olarak azaltılmış beceri gereksinimlerinin yanı sıra DevOps'a daha fazla yapay zeka yerleştirmenin aşağıdaki yararlarını da belirledi:

• Müşteri deneyimini iyileştirin: %48
• Maliyetleri azaltın: %45
• Geliştirici ekiplerinin verimliliğini artırın: %43
• Kod kalitesini artırın: %35
• Sorunları teşhis edin: %25
• Sürümlerin hızını artırın: %22
• Kodlama bilgisi: %22
• Kusurları önleyin: %19 

Yapay zeka destekli DevOps'u ilk benimseyenler daha büyük kuruluşlardan olma eğilimindedir. Bu şaşırtıcı değil, çünkü daha büyük endişeler daha gelişmiş DevOps ekiplerine ve yapay zeka gibi gelişmiş çözümlere daha fazla erişime sahip olacaktı. 

Ayrıca: Teknoloji ekiplerinin müşteri deneyiminde seslerini bulmasının zamanı geldi

Techstrong ve Tricentis yazarları, "DevOps açısından, bu olgun şirketler, son beş ila yedi yıl içinde yazılım geliştirme yeteneklerini düzene sokma konusunda kaydettikleri ilerleme ve olgun ve rafine boru hatları ve süreçleri ile dikkat çekiyor" diyor. "Bu DevOps kuruluşları bulutta yereldir ve DevOps iş akışı ardışık düzenlerini, araç zincirlerini, otomasyonu ve bulut teknolojilerini kullanır."

Uzun vadede, DevOps'un hayati yönlerine yardımcı olmak için yapay zekayı kullanmak akıllıca bir fikirdir. DevOps süreci, tüm işbirliği ve otomasyonu için, yazılımın kapıdan hızlı bir şekilde uçması beklendiğinden yalnızca daha yorucu hale geliyor. Test etme ve izleme gibi birçok zahmetli yönün üstesinden gelmeyi makinelere bırakın.