Wie DevOps und KI maximieren gemeinsam die Effizienz der Softwarebereitstellung

In einem kürzlich durchgeführten Webinar beleuchten Branchenexperten Szenarien, die die Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) nutzen, um die Welt zu revolutionieren DevOps und damit Softwarelieferung. Lassen Sie uns die transformative Wirkung von KI-gestützten prädiktiven Daten untersuchen und wie sie zu einer kontinuierlicheren und effizienteren DevOps Lebenszyklus.

Gemäß den Erkenntnissen aus dem „Beschleunigen Sie den Zustand von DevOps 2023Laut dem Bericht ist es offensichtlich, dass das Streben nach Verbesserung eine Reise ist. Wenn Sie auf einen Engpass stoßen, müssen Sie ihn umgehend beheben, bevor Sie mit der nächsten Herausforderung fortfahren. Aus dieser Perspektive erfordert die Steigerung der Effizienz die proaktive Identifizierung von Engpässen und Risiken. Darüber hinaus ist es im Falle eines Scheiterns einer Softwareänderung unerlässlich, gut auf eine schnelle Wiederherstellung vorbereitet zu sein.

Wenn wir über Szenarien sprechen, zu denen KI beitragen kann, wollen wir die folgenden drei Szenarien hervorheben und untersuchen:

1. Vorhersage von Verzögerungen zur Beschleunigung der Softwarebereitstellung
2. Vorhersage von Risiken, um Fehler bei Softwareänderungen zu vermeiden
3. Nutzen Sie Lösungsmuster, um eine schnellere Wiederherstellung zu ermöglichen und Resilienz zu schaffen

1. Vorhersage von Verzögerungen, um die Softwarebereitstellung zu beschleunigen

Während die kontinuierliche Bereitstellung von Software für eine einzelne Anwendung möglicherweise unkompliziert ist, bringt die Skalierung dieses Prozesses auf Tausende von Anwendungen eine erhebliche Komplexität mit sich. Es ist wichtig, die Anwendung zu verstehen release Abhängigkeiten erkennen und mögliche Verzögerungen proaktiv identifizieren und angehen, um potenzielle Komplikationen abzumildern.

KI-gesteuerte Analyse von release Abhängigkeiten, ein wesentlicher Bestandteil von DevOpsDabei geht es nicht nur um Risikominderung; Es ist ein strategischer Schritt zur Gewährleistung eines kontinuierlichen Flusses in der DevOps Pipeline. Organisationen können nahtlos von der Entwicklung zur nächsten übergehen deploydurch proaktives Verstehen und Verwalten von Abhängigkeiten.

Wichtige Erkenntnisse:

• KI-gesteuerte Analyse von release Abhängigkeiten offenbaren Kaskadeneffekte und helfen Teams, potenzielle Risiken vorherzusehen.
• Proaktives Risikomanagement minimiert Störungen und ermöglicht einen reibungsloseren Änderungsfluss durch die Pipeline.
• Es ermöglicht einen umfassenden Überblick über die release Pipeline und verhindert so Verzögerungen.

2. Vorhersage von Risiken, um Fehler bei Softwareänderungen zu vermeiden

Ein weiterer Aspekt der Rationalisierung DevOps Und die Beschleunigung der Softwarebereitstellung bedeutet, den Prozess zu automatisieren, um das Risiko von Softwareänderungsfehlern zu erkennen und kritische Änderungen den Teams zur weiteren Bewertung zu kennzeichnen oder Änderungen mit geringem Risiko auf die Überholspur in die Produktion zu verlagern.

Ein proaktiver Ansatz, um den Erfolg einer Änderung sicherzustellen, ist der Einsatz eines Tools, das wir als „Change Credit Score“ bezeichnen. So wie Ihr Kredit-Score das mit Finanzentscheidungen verbundene Risiko bewertet, bewertet unser Change Credit Score das potenzielle Risiko des Scheiterns von Änderungen.

Unsere Lösung, bekannt als „Change Risk Prediction”, ist im Rahmen des Change Credit Score integriert. Die Vorhersage der Erfolgswahrscheinlichkeit einer Veränderung kann die release Verfahren. Der Change Credit Score prognostiziert nicht nur die Wahrscheinlichkeit des Veränderungserfolgs, sondern bietet auch wertvolle Erkenntnisse für kontinuierliche Verbesserungsbemühungen.

Wichtige Erkenntnisse:

• Der Change Credit Score fungiert als quantifizierbare Metrik und bietet eine von jeder Organisation konfigurierbare Obergrenze für den Score.
• Abzüge bei der Kreditwürdigkeit werden auf der Grundlage der Implementierung, Ausführung und Auswirkung der Änderung auf Vorfälle vordefiniert.
• Ähnlich wie bei der persönlichen Kreditwürdigkeit verringern sich die Abzüge im Laufe der Zeit und fördern so eine gleichbleibend hohe Leistung.

3. Lösungsmuster nutzen, um eine schnellere Wiederherstellung zu ermöglichen und Resilienz zu schaffen

Obwohl Sie das Auftreten von Problemen nicht vollständig verhindern können, können Sie sich proaktiv mit den richtigen Werkzeugen ausstatten, um die Grundursachen zu identifizieren und ihre Lösung schnell voranzutreiben. Dieser Ansatz ist entscheidend für die Etablierung eines belastbaren Prozesses im Umgang mit kontinuierliche lieferung von Hunderten oder sogar Tausenden von Codes täglich.

Der ML-gesteuerte Ansatz zur Korrelation releases mit Vorfällen verwandelt die Problemlösung in einen kontinuierlichen Lernprozess. Die Fähigkeit, Vorfälle und ihre Ursachen im kontinuierlichen Fluss der Pipeline vorherzusagen, versetzt Teams in die Lage, Probleme umgehend zu beheben.

Wichtige Erkenntnisse:

• Ein spezielles Dashboard, Change Impact Detection, überwacht Vorfälle nach der Implementierung und hilft so bei der schnellen Problemerkennung.
• ML-Modelle sagen die Wahrscheinlichkeit schwerwiegender Vorfälle in den nächsten sieben Tagen voraus und ermöglichen so proaktive Maßnahmen.
• Ein Ähnlichkeitswert zwischen Vorfällen und Änderungen hilft dabei, wahrscheinliche Ursachen zu identifizieren und den Lösungsprozess zu optimieren.

Fazit: KI-gesteuerte Kontinuität in DevOps mit Änderungsrisikovorhersage

Integration von KI und ML in Software release Management bringt einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie Organisationen ihre release Fahrräder. Proaktives Risikomanagement, Vorhersage des Erfolgs von Änderungen und Korrelation von Vorfällen ermöglichen es Teams, ihre Prozesse zu optimieren, Verzögerungen zu verhindern und den Gesamterfolg der Software sicherzustellen releases.

Da Unternehmen diese intelligenten Lösungen weiterhin nutzen, liegt die Zukunft der Software release Das Management scheint auf Effizienz ausgerichtet zu sein, agilityund beispielloser Erfolg. Bleiben Sie dran für weitere Updates darüber, wie KI und ML weiterhin die Landschaft der Softwareentwicklung prägen release Management.

Erfahren Sie mehr über die transformativen Auswirkungen der Vorhersage von Änderungsrisiken und anderen KI-gesteuerten Lösungen in der Software release Management, schauen Sie sich das vollständige Webinar an wenn sie hier klicken.