За іронією долі, щоб полегшити проблеми з навичками DevOps, нам потрібно більше навичок ШІ

Повідомляється, що штучний інтелект підвищує рівень інтелекту в бізнесі, а також робить те саме для магазинів інформаційних технологій. Наприклад, AIOps (штучний інтелект для ІТ-операцій) застосовує штучний інтелект і машинне навчання для потокової передачі даних з ІТ-процесів, просіюючи шум, щоб виявляти, висвітлювати та запобігати проблемам. 

Штучний інтелект і машинне навчання також знаходять свій дім в іншій новітній галузі ІТ: допомога командам DevOps у забезпеченні життєздатності та якості програмного забезпечення, яке все швидше переміщується системою до користувачів. 

Згідно з результатами нещодавнього опитування GitHub, команди розробників і операторів активно використовують штучний інтелект, щоб згладити потік коду на етапі перевірки та тестування програмного забезпечення. 31% команд активно використовують алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання для перевірки коду. — більше ніж удвічі порівняно з минулим роком. Опитування також виявило, що 37% команд використовують AI/ML для тестування програмного забезпечення (порівняно з 25%), а ще 20% планують запровадити його цього року.

А також: Розуміння великого бачення Microsoft щодо створення наступного покоління apps

Додатково огляд Techstrong Research і Tricentis підтверджують цю тенденцію. Опитування 2,600 практиків і лідерів DevOps виявило, що 90% схвальних ставляться до впровадження більшої кількості штучного інтелекту на етапі тестування потоків DevOps і бачать це як спосіб вирішити проблему нестачі навичок, з якою вони також стикаються. (Tricentis є постачальником тестування програмного забезпечення, який, очевидно, зацікавлений у результатах. Але ці дані важливі, оскільки вони відображають зростаючу shift до більш автономних підходів DevOps.)

Існує навіть парадокс, який випливає з дослідження Techstrong і Tricentis: підприємствам потрібні спеціальні навички, щоб зменшити потребу в них. Принаймні 47% респондентів стверджують, що основною перевагою DevOps на основі штучного інтелекту є зменшення розриву в навичках і «полегшення для співробітників виконання більш складних завдань». 

А також: Опитування показує, що нірвана DevOps все ще є далекою метою для багатьох

Водночас відсутність навичок, необхідних для розробки та проведення тестування програмного забезпечення на основі штучного інтелекту, була названа керівниками однією з головних перешкод для DevOps із застосуванням штучного інтелекту (44%). Це порочне коло, яке, сподіваюся, буде виправлено, оскільки більше професіоналів братиме участь у тренінгах і освітніх програмах, зосереджених на ШІ та машинному навчанні.  

Щойно штучний інтелект почне впроваджуватися на ІТ-сайти, він допоможе зробити пролом у процесах DevOps, які інтенсивно працюють. Майже дві третини керівників в опитуванні (65%) стверджують, що функціональне тестування програмного забезпечення добре підходить для DevOps, доповненого штучним інтелектом, і принесе значну користь від нього. «Для успіху DevOps необхідна масштабна автоматизація тестування, яка генерує величезну кількість складних тестових даних і потребує частих змін у тестових випадках», — зазначають автори опитування. «Це ідеально узгоджується з можливостями штучного інтелекту визначати шаблони у великих наборах даних і пропонувати інформацію, яку можна використовувати для покращення та прискорення процесу тестування».

А також: Згідно з опитуванням, кількість проектів штучного інтелекту за останній рік зросла в десять разів

Разом із потенційним зниженням вимог до навичок опитування також виявило наступні переваги впровадження більшої кількості ШІ в DevOps:

• Покращити взаємодію з клієнтами: 48%
• Зменшити витрати: 45%
• Підвищення ефективності команд розробників: 43%
• Підвищення якості коду: 35%
• Діагностика проблем: 25%
• Збільшення швидкості випуску: 22%
• Знання кодування: 22%
• Запобігання дефектам: 19% 

Перші користувачі DevOps з доповненим штучним інтелектом, як правило, походять із великих організацій. Це не дивно, оскільки більші концерни мали б більш розвинені команди DevOps і більший доступ до передових рішень, таких як AI. 

А також: Настав час для технологічних команд знайти свій голос у взаємодії з клієнтами

«З точки зору DevOps, ці зрілі компанії відзначаються прогресом, якого вони досягли в оптимізації своїх можливостей розробки програмного забезпечення за останні п’ять-сім років, а також їхніми зрілими та вдосконаленими конвеєрами та процесами», – зазначають автори Techstrong і Tricentis. «Ці організації DevOps є «хмарними» та використовують конвеєри робочих процесів DevOps, ланцюжки інструментів, автоматизацію та хмарні технології».

У довгостроковій перспективі використання ШІ для підтримки життєво важливих аспектів DevOps є розумною ідеєю. Процес DevOps, незважаючи на всю його співпрацю та автоматизацію, стає все більш виснажливим, оскільки програмне забезпечення, як очікується, вилітає з дверей пришвидшеними темпами. Доручіть машинам виконувати багато обтяжливих аспектів, таких як тестування та моніторинг.