Atsiradus generatyviajam AI, nauja inovacijų banga leido organizacijoms paspartinti „DevSecOps“ darbo eigą, palengvinant varginančius, rankinius ir daug laiko reikalaujančius programinės įrangos kūrimo ir pristatymo aspektus. Tačiau norėdami išnaudoti visą AI potencialą, kūrėjai turi integruoti AI per visą programinės įrangos kūrimo ciklą, o ne tik kurdami kodą.
Pasak GitLab's Pasaulinė DevSecOps ataskaita, kūrėjai skiria tik ketvirtadalį savo laiko dirbdami su tikruoju kodo generavimu. Tačiau, kaip neseniai aptarta a internetinis seminaras su „GitLab“ produkto vadovu, skirtu AI Tayloras McCaslinas ir lauko CTO Lee Fausasir Brianas Waldasyra tiek daug kitų esminių programinės įrangos kūrimo ciklo dalių, tokių kaip pradiniai įsipareigojimai arba galutiniai gamybos etapai, kurioms taip pat gali būti naudinga dirbtinio intelekto galia.
AI integravimas visame programinės įrangos kūrimo procese gali užtikrinti greitesnį, kokybiškesnį ir saugesnį programinės įrangos pristatymą nuo pat pradžių. Pavyzdžiui, automatizuodami bandomąsias versijas naudodami AI, kūrėjai gali greitai ir lengvai nustatyti nepavykusią kūrimą ir geriau suprasti, kaip jį ištaisyti. Nors AI įterpimas visiškai nepanaikina darbo eigos skonio, jis padidina kūrėjo produktyvumą ir bendrą efektyvumą.
Tačiau norint atsakingai ir tvariai diegti AI, labai svarbu nustatyti tvirtus apsauginius turėklus sumažinti bet kokią atsiradusią riziką. Gera vieta pradėti yra nuodugniai įvertinti esamas darbo eigas.
Tai yra Gitlab remiamas straipsnis. „GitLab“ yra visa „DevOps“ platforma, pateikiama kaip viena programa, iš esmės keičianti kūrimo, saugos ir operacijų komandų bendradarbiavimo ir programinės įrangos kūrimo būdus. Nuo idėjos iki gamybos, „GitLab“ padeda komandoms pailginti ciklo trukmę nuo kelių savaičių iki minučių, sumažinti kūrimo išlaidas ir pateikimo į rinką laiką, kartu didinant kūrėjo produktyvumą. Išmokti daugiau apie GitLab.
AI integravimo inicijavimas: darbo eigos įvertinimas
Dabartinių darbo eigų supratimas ir planavimas yra pirmasis žingsnis tinkamo AI integravimo link. Tai apima darbo eigos nustatymą ir sukūrimą, leidžiantį geriausiai ir nuosekliausiai naudoti dirbtinį intelektą, kartu nustatant būtinas apsaugos priemones ir politiką, kad būtų išvengta galimos rizikos. Pavyzdžiui, kai kodas automatiškai generuojamas naudojant AI, kyla saugumo spragų rizika. Norint išvengti saugos spragų, būtina įgyvendinti iniciatyvią darbo eigą, skirtą šioms problemoms aptikti ir ištaisyti ankstyvame kūrimo procese, kartu leidžiant dirbtinio intelekto teikiamas naujoves ir greitį.
Pagrindinės sėkmingo AI diegimo strategijos
Suteikite pirmenybę dideliems plėtros iššūkiams: pirmiausia sutelkite dėmesį į darbo eigos, kurios tiesiogiai sprendžia svarbiausias programinės įrangos kūrimo ir pristatymo problemas, atnaujinimą, nesvarbu, ar jos modernizuojamos senos sistemos, tobulinami saugos protokolai, siekiant atsižvelgti į padidėjusius pažeidžiamumus, ar optimizuojami ištekliai ir veiklos sąnaudos.
Sukurkite AI apsaugos priemones: kaip minėta anksčiau, labai svarbu atpažinti su AI susijusią riziką, ypač duomenų apsaugos ir atitikties reikalavimų atžvilgiu. Bendradarbiaukite su teisinėmis, atitikties ir „DevSecOps“ komandomis, atsižvelgdami į įvairius AI modelius, vektorines duomenų bazes ir didelių kalbų modelius (LLM), kurie yra naudojami ir pasiekiami. Ištekliai iš GitLab AI skaidrumo centraskartu su konkrečiais tinklaraščio įrašai apie AI strategijos kūrimą, pirmiausia skaidrumąpateikia vertingų patarimų šiuo klausimu.
Supaprastinkite AI įrankio naudojimą: valdydami vieną platformą, o ne kelis įrankius, galite supaprastinti AI įrankių rinkinį, sumažinti sudėtingumą ir sumažinti galimą saugumo riziką. Perpildytas įrankių kraštovaizdis gali lemti veiklos neefektyvumą ir padidinti pridėtines išlaidas bei saugumo spragas. Suprasdami įrankių grandinę, kūrėjams bus lengviau kurti veiksmingą ir patikimą programinę įrangą.
AI įtakos produktyvumui vertinimas
Norint suprasti tikrąjį AI poveikį organizacijoje, labai svarbu visapusiškai įvertinti produktyvumo ir kitų pagrindinių metrikų pokyčius. Organizacijos dabar turi peržengti tradicinius rodiklius, tokius kaip kodo diegimo dažnis ar klaidų ištaisymo laikas, kad gautų išsamų vaizdą apie AI įtaką produktyvumui ir plėtros greičiui.
„GitLab“ matuoja AI poveikis platformos grupių ir projektų hierarchijoje nustatant standartizuotas darbo eigas, leidžiančias komandoms kaupti ir analizuoti savo metrikas ir rezultatus tiesiogiai vartotojo sąsajoje.
Ši struktūra, kartu su AI galia, rodo aiškų ryšį tarp vaidmenų, kuriuos abu vaidina pagreitinant kūrimo proceso greitį ir efektyvumą – nuo sujungimo užklausos patvirtinimo iki pažeidžiamumo sprendimo.
„GitLab Duo“: AI palaikomos funkcijos visoje vieningoje „DevSecOps“ platformoje
Su „GitLab Duo“.AI funkcijų įrankių rinkinys, kuriame naudojami galingi AI modeliai ir pažangios pirmaujančių hiperskalerių technologijos, „GitLab“ paruošia kelią sėkmingai integruoti AI per visą programinės įrangos kūrimo ciklą. Tokios funkcijos kaip kodo asistentas, pokalbių pokalbių asistentas ir pažeidžiamumo paaiškinimo priemonė padeda padidinti greitį ir produktyvumą, sumažinti ciklo laiką ir išspręsti pagrindines programinės įrangos kūrimo proceso problemas, todėl kūrėjai gali sutelkti dėmesį į geriausios įmanomos programinės įrangos kūrimą.
„„Omdia Market Radar“: AI padedamas programinės įrangos kūrimas, 2023–2024 m“ ataskaitoje pripažįstama, kad „GitLab Duo“ yra „tinkamas sprendimas įmonės lygio taikomųjų programų kūrimui“, pabrėžiant, kad AI pagalba yra integruota visame programinės įrangos kūrimo gyvavimo cikle, integruotame į „GitLab“.
Praktiniai pritaikymai „GitLab Duo“.:
- Sujungimo užklausų aprašai: automatiškai generuoja išsamius sujungimo užklausų ir jų įsipareigojimų eilučių aprašymus, taip pat nustato trūkstamas užduotis, susijusias su konkrečia sujungimo užklausa.
- Kodo paaiškinimas natūralia kalba: leidžia kokybės užtikrinimo testuotojams giliau suprasti sudėtingą kodą, palengvinant išsamių bandymų atvejų kūrimą.
- Dujotiekio klaidų analizė: suteikia įžvalgų apie galimas pagrindines dujotiekio gedimų priežastis, pateikia veiksmingus sprendimus, kuriuos galima nukopijuoti ir įklijuoti atgal į CI užduotį, kad būtų galima greitai išspręsti problemą.
- Pažeidžiamumo sprendimas: suteikia inžinierių komandoms žinių, kad jos galėtų efektyviai nustatyti, rasti ir ištaisyti pažeidžiamumą, užtikrinant saugų programinės įrangos kūrimą nuo pat pradžių.
Strategiškai įtraukę generatyvųjį AI į savo DevSecOps aplinką galite atverti naujus produktyvumo ir naujovių lygius, užtikrindami, kad jūsų kūrimo procesai būtų ne tik greitesni, bet ir saugesni bei patikimesni.
