Để giảm bớt các vấn đề về kỹ năng DevOps, chúng ta cần nhiều kỹ năng AI hơn, trớ trêu thay

Trí tuệ nhân tạo được cho là đang thúc đẩy trí thông minh trong các doanh nghiệp và cũng đang làm điều tương tự đối với các cửa hàng công nghệ thông tin. Ví dụ: AIOps (trí tuệ nhân tạo cho các hoạt động CNTT) áp dụng AI và học máy để truyền dữ liệu từ các quy trình CNTT, sàng lọc nhiễu để phát hiện, làm nổi bật và khắc phục sự cố. 

AI và máy học cũng đang tìm thấy ngôi nhà chung trong một lĩnh vực CNTT mới nổi khác: hỗ trợ các nhóm DevOps đảm bảo tính khả thi và chất lượng của phần mềm đang di chuyển với tốc độ ngày càng nhanh trong hệ thống và đến tay người dùng. 

Như được tìm thấy trong một cuộc khảo sát gần đây của GitHub, các nhóm phát triển và hoạt động đang chuyển sang AI theo một cách lớn để làm trôi chảy dòng mã thông qua giai đoạn kiểm tra và đánh giá phần mềm, với 31% nhóm tích cực sử dụng các thuật toán AI và ML để xem xét mã. - nhiều hơn gấp đôi con số của năm ngoái. Cuộc khảo sát cũng cho thấy 37% nhóm sử dụng AI / ML trong kiểm thử phần mềm (tăng từ 25%) và 20% có kế hoạch giới thiệu nó trong năm nay.

Ngoài ra: Hiểu được tầm nhìn lớn của Microsoft trong việc xây dựng thế hệ tiếp theo của apps

thêm Khảo sát của Techstrong Research và Tricentis xác nhận xu hướng này. Cuộc khảo sát với 2,600 học viên DevOps và các nhà lãnh đạo cho thấy 90% thuận lợi về việc đưa thêm AI vào giai đoạn thử nghiệm của các luồng DevOps và coi đó là một cách để giải quyết tình trạng thiếu kỹ năng mà họ đang phải đối mặt. (Tricentis là một nhà cung cấp thử nghiệm phần mềm, có cổ phần rõ ràng trong kết quả. Nhưng dữ liệu rất quan trọng vì nó phản ánh sự phát triển shift hướng tới các phương pháp tiếp cận DevOps tự chủ hơn.)

Thậm chí còn có một nghịch lý xuất hiện từ nghiên cứu của Techstrong và Tricentis: Doanh nghiệp cần các kỹ năng chuyên biệt để giảm bớt nhu cầu về các kỹ năng chuyên biệt. Ít nhất 47% số người được hỏi nói rằng lợi ích chính của DevOps được truyền bằng AI là giảm khoảng cách về kỹ năng và “giúp nhân viên dễ dàng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn”. 

Ngoài ra: Niết bàn của DevOps vẫn là một mục tiêu xa vời đối với nhiều người, khảo sát cho thấy

Đồng thời, việc thiếu các kỹ năng cần thiết để phát triển và chạy thử nghiệm phần mềm do AI hỗ trợ đã được các nhà quản lý cho là một trong những rào cản hàng đầu đối với các DevOps sử dụng AI, với tỷ lệ 44%. Đây là một vòng luẩn quẩn hy vọng sẽ được khắc phục khi ngày càng có nhiều chuyên gia tham gia vào các chương trình đào tạo và giáo dục tập trung vào AI và học máy.  

Một khi AI bắt đầu được đưa vào sử dụng trên các trang web CNTT, nó sẽ giúp tạo ra một bước ngoặt trong quy trình làm việc DevOps chuyên sâu về quy trình. Gần 65/XNUMX các nhà quản lý trong cuộc khảo sát (XNUMX%) nói rằng kiểm thử phần mềm chức năng rất phù hợp và sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ các DevOps tăng cường AI. “Thành công của DevOps đòi hỏi tự động hóa thử nghiệm trên quy mô lớn, tạo ra một lượng lớn dữ liệu thử nghiệm phức tạp và yêu cầu thay đổi thường xuyên đối với các trường hợp thử nghiệm,” tác giả của cuộc khảo sát chỉ ra. “Điều này hoàn toàn phù hợp với khả năng của AI để xác định các mẫu trong tập dữ liệu lớn và cung cấp thông tin chi tiết có thể được sử dụng để cải thiện và đẩy nhanh quá trình thử nghiệm”.

Ngoài ra: Các dự án trí tuệ nhân tạo đã tăng gấp XNUMX lần trong năm qua, khảo sát cho biết

Cùng với việc có thể giảm các yêu cầu về kỹ năng, cuộc khảo sát cũng xác định những lợi ích sau đây khi đưa nhiều AI hơn vào DevOps:

• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: 48%
• Giảm chi phí: 45%
• Tăng hiệu quả của nhóm nhà phát triển: 43%
• Tăng chất lượng mã: 35%
• Chẩn đoán sự cố: 25%
• Tăng tốc độ phát hành: 22%
• Mã hóa kiến ​​thức: 22%
• Ngăn ngừa khuyết tật: 19% 

Những người đầu tiên sử dụng DevOps tăng cường AI có xu hướng đến từ các tổ chức lớn hơn. Điều này không có gì đáng ngạc nhiên, vì những mối quan tâm lớn hơn sẽ có các nhóm DevOps phát triển hơn và khả năng tiếp cận nhiều hơn với các giải pháp tiên tiến như AI. 

Ngoài ra: Đã đến lúc các nhóm công nghệ tìm thấy tiếng nói của họ trong trải nghiệm khách hàng

Các tác giả Techstrong và Tricentis chỉ ra: “Về mặt DevOps, những công ty trưởng thành này được đánh dấu bởi những tiến bộ mà họ đã đạt được trong việc hợp lý hóa khả năng phát triển phần mềm của mình trong vòng XNUMX đến XNUMX năm qua cũng như các quy trình và đường ống hoàn thiện và hoàn thiện của họ”. “Các tổ chức DevOps này có nguồn gốc đám mây và sử dụng các đường ống quy trình làm việc DevOps, các công cụ, tự động hóa và công nghệ đám mây”.

Về lâu dài, sử dụng AI để hỗ trợ các khía cạnh quan trọng của DevOps là một ý tưởng thông minh. Quy trình DevOps, đối với tất cả sự cộng tác và tự động hóa của nó, chỉ ngày càng mệt mỏi hơn khi phần mềm dự kiến ​​sẽ bay ra khỏi cửa với tốc độ ngày càng nhanh. Hãy để nó cho máy móc xử lý rất nhiều khía cạnh khó khăn, chẳng hạn như kiểm tra và giám sát.