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Incorpore a IA ao modelo de maturidade do DevOps para uma navegação tranquila

by testcodewp
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O DevOps aprimorado por IA visa simular a inteligência humana com sistemas de computador e aplicá-la a cadeias de ferramentas e processos de DevOps.

UMA DevOps A equipe pode aproveitar a IA para tarefas comuns de automação e monitoramento, como verificação de contêineres, verificações de qualidade de código e melhorias de observabilidade e relatórios. Assim como os modelos de maturidade de DevOps podem ajudar as empresas a navegar em suas transformações de DevOps, manter certos marcos em mente pode facilitar a integração de IA em pipelines de DevOps.

Fase 1: Pré-IA

Antes de adotar uma ferramenta DevOps com tecnologia de IA, realize a devida diligência nas opções disponíveis e eduque as partes interessadas internas e as equipes de TI sobre Benefícios da IA.

Faça pesquisas internas e externas

Tal como acontece com muitas tecnologias promissoras, alguns fornecedores de ferramentas tomam liberdade na definição de IA. Para cortar o discurso de marketing, concentre-se em alguns dos casos de uso do mundo real para IA em DevOps:

  • Sugestão automática de trechos de código em tempo real para melhorar a produtividade do desenvolvedor.
  • Gere e execute casos de teste automaticamente com base nos atributos de uma base de código.
  • Avalie proativamente a saúde Pipelines CI/CD com análise preditiva.
  • Melhore o feedback e o gerenciamento de alertas em pipelines.
  • Use o aprendizado profundo e a mineração de dados para acelerar os fluxos de trabalho de DevOps.

Separe os fatos do hype pesquisando os canais normais da sua organização, analisando estudos de caso de clientes e entrevistando equipes internas de DevOps para entender seus requisitos de IA. Documente esses requisitos em um resumo técnico para distribuir às partes interessadas e às equipes de TI que trabalham na transformação da IA.

Além disso, considere as posições sobre IA nas equipes de DevOps e em toda a organização. Apesar das implicações positivas da IA ​​quando se trata de qualidade de código e produtividade do desenvolvedor, também há controvérsias – por exemplo, as preocupações dos engenheiros de que o ferramenta de conclusão de código GitHub Copilot poderia propagar erros de programação aprendendo com os erros dos desenvolvedores.

Lista de 5 casos de uso corporativos comuns de AIOps

Identifique casos de uso para IA em DevOps

A fase de análise e pesquisa deve resultar em um caso de uso – como monitorar pipelines de DevOps com análise preditiva – que atenda aos requisitos da organização e possa ditar o foco na produção.

Explicar os benefícios da IA ​​para equipes e executivos de TI

Os principais provedores de serviços em nuvem e outros fornecedores, como a Digital.ai, estão começando a integrar a IA em suas ferramentas de DevOps. No entanto, ainda é importante transmitir as vantagens da IA às equipes de TI.

Mesmo que uma organização tenha alguns adotantes iniciais de IA, nem todos estarão a bordo imediatamente. Defina expectativas com as equipes de TI sobre o potencial da IA ​​para afetar positivamente o ciclo de vida do DevOps, enfatizando o aumento da produtividade e a redução do trabalho manual e mecânico.

Lançar a adoção da IA ​​para a liderança executiva requer um tom diferente. Aqui estão algumas dicas para ajudar um modelo de maturidade de DevOps aprimorado por IA a ressoar com a alta administração:

  • Certifique-se de que os executivos entendam o básico. Forneça um explicador de alto nível sobre o que a IA no DevOps é – e o que não é.
  • Descreva o potencial da IA ​​para fortalecer as práticas de segurança e conformidade da organização.
  • Descreva algumas possíveis métricas e melhorias de relatórios que a IA pode trazer para as cadeias de ferramentas de DevOps.

Fase 2: adoção de IA em estágio inicial

Para começar a executar a IA em ambientes DevOps, escolha um projeto piloto e refinar a colaboração da equipe de TI à luz de novos dados.

Projetos-piloto – uma parte padrão de Transformações de DevOps — também são marcos significativos ao adicionar IA aos pipelines de DevOps. Escolha um pequeno projeto piloto projetado para testar os requisitos dos desenvolvedores para IA e DevOps. Considere algum tempo de aprendizado no cronograma para colocar as ferramentas de IA em prática.

Refinar a colaboração de dados e informações

Adicionar IA às cadeias de ferramentas de DevOps pode melhorar a colaboração nas equipes de TI e oferecer uma abundância de informações em desenvolvimento, operações e segurança.

Em alguns casos, adicionar novas ferramentas exige que as equipes de TI configurem novos relatórios para atender aos requisitos organizacionais. Aproveite o tempo para explorar e repetir todas as novas opções de relatórios que a IA oferece – e não hesite em obter feedback das partes interessadas e membros da equipe.

Desafie suas medições de progresso preconcebidas

A adoção da IA ​​pode desafiar as suposições das organizações sobre como medir o progresso de suas iniciativas de DevOps. As equipes de TI podem obter novos dados de qualidade e operações relacionados à qualidade do software, integridade do pipeline ou gerenciamento de alertas de que não tinham pré-IA.

Durante esta fase, reúna-se com as pessoas envolvidas para analisar os dados que as ferramentas de IA produzem e relatam. Determine o que esses dados significam para as partes interessadas e trabalhem juntos para eliminar o ruído.

Fase 3: Implementação completa da IA ​​na produção

O trabalho não termina quando uma organização integra a IA ao DevOps com sucesso; essas iniciativas exigem melhorias contínuas e iterativas com base nas lições aprendidas. À medida que as organizações avançam para o estágio de operações e otimização contínua, as equipes de TI devem continuar aprendendo e refinando o uso da IA ​​– e buscar novos casos de uso de DevOps para ela.

À medida que surgem mais ferramentas de DevOps apoiadas por IA, é apenas uma questão de tempo até que a IA se torne parte integrante das avaliações de maturidade de DevOps. As equipes de TI que entendem como aproveitar seus dados podem obter uma vantagem em segurança, conformidade e velocidade de desenvolvimento, aumentando suas cadeias de ferramentas de DevOps com IA.

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