Yapay zeka, şirketler içindeki zekayı artıracak ve BT atölyeleri için de aynısını yapacaktı. Örneğin, AIOps (BT operasyonları için yapay zeka), sorunları algılamak, vurgulamak ve önlemek için gürültüyü eleyerek BT süreçlerinden gelen verilere yapay zeka ve makine öğrenimi uygular.
Yapay zeka ve makine öğrenimi, BT’nin gelişmekte olan başka bir alanında da kendine yer buluyor: DevOps ekiplerinin sistem üzerinden ve kullanıcılara sürekli artan hızlarda hareket eden yazılımın uygulanabilirliğini ve kalitesini sağlamalarına yardımcı olmak.
GitHub tarafından yakın zamanda yapılan bir anketin gösterdiği gibi, geliştirme ve operasyon ekipleri, yazılım inceleme ve test aşamasında kod akışını kolaylaştırmak için büyük ölçüde yapay zekaya yöneliyor. Ekiplerin %31’i, kod incelemesi için aktif olarak yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor, geçen yıla göre iki kattan fazla. Anket ayrıca ekiplerin %37’sinin yazılım testlerinde AI/ML kullandığını (önceki %25’ten) ve %20’sinin bu yıl kullanmayı planladığını ortaya koyuyor.
Özel beceriler arıyorum
Bir diğeri soruşturma Techstrong Research ve Tricentis tarafından yürütülen bu eğilimi doğrulamaktadır. 2.600 DevOps uygulayıcısı ve lideriyle yapılan anket, bunların %90’ının DevOps akışlarının test aşamasına daha fazla yapay zeka enjekte etmekten yana olduğunu ve bunu aynı zamanda karşılaştıkları beceri eksikliklerini çözmenin bir yolu olarak gördüklerini ortaya koyuyor. (Tricentis, sonuçlara gösterilen ilgiyi açıklayan bir yazılım test sağlayıcısıdır. Ancak veriler önemlidir, çünkü daha özerk DevOps yaklaşımlarına doğru artan bir hareketi yansıtmaktadır.)
Techstrong ve Tricentis’in çalışmasında bile bir paradoks ortaya çıktı: Şirketler, özel becerilere olan ihtiyacı azaltmak için özel becerilere ihtiyaç duyuyor. Ankete katılanların en az %47’si, yapay zeka destekli DevOps’un önemli bir yararının beceri açığını azaltmak ve “çalışanların daha karmaşık görevleri gerçekleştirmesini kolaylaştırmak” olduğunu söylüyor. »
Aynı zamanda, AI destekli yazılım testlerini geliştirmek ve çalıştırmak için gereken becerilerin eksikliği, yöneticiler tarafından %44 ile AI destekli DevOps’un önündeki en büyük engellerden biri olarak gösterildi. Bu, yapay zeka ve makine öğrenimine odaklanan eğitim ve öğretim programlarına daha fazla profesyonel katıldıkça umarım düzeltilecek bir kısır döngüdür.
AI, BT sitelerinde uygulanmaya başladığında, süreç açısından yoğun DevOps iş akışlarının azaltılmasına 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. Anket yazarları, “DevOps’un başarısı, büyük miktarlarda karmaşık test verileri üreten ve test senaryolarında sık sık değişiklik yapılmasını gerektiren ölçekte test otomasyonu 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. »
Birçok somut avantaj
Anket, gerekli becerilerdeki olası azalmanın yanı sıra, DevOps’a yapay zekayı dahil etmenin aşağıdaki faydalarını da belirledi:
- Müşteri deneyimini iyileştirin: %48
- Maliyet azaltma: %45
- Geliştirici ekiplerinin verimliliğini artırın: %43
- Kod kalitesini iyileştirin: %35
- Sorunları teşhis edin: %25
- Serbest bırakma hızını artırın: %22
- Bilgiyi kodlama: %22
- Kusurları önleyin: %19
Yapay zeka destekli DevOps’u ilk benimseyenler büyük kuruluşlar olma eğilimindedir. Daha büyük işletmelerin daha gelişmiş DevOps ekiplerine ve yapay zeka gibi gelişmiş çözümlere daha fazla erişime sahip olması nedeniyle bu şaşırtıcı değildir.
Techstrong ve Tricentis’ten yazarlar, “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 daha hızlı bir şekilde piyasaya sürülmesi beklendiğinden giderek daha yorucu hale geliyor. Test etme ve izleme gibi pahalı işlerin çoğunu makinelere bırakın.
Kaynak : ZDNet.com