DevOps

Як AI та ML змінюють роботу DevOps

У 2022 році GitLab провели щорічне дослідження і дізналися, що штучний інтелект стає новою реальністю роботи DevOps-команд у всьому світі:

51% респондентів заявили, що вже використовують АІ для перевірки коду;
37% команд використовують АІ та ML для тестування програмного забезпечення, що на 12% більше, ніж минулого року;
20% респондентів вказали, що планують почати використовувати АІ цього року;
31% команд використовують штучний інтелект для код-ревʼю;
лише 5% команд відповіли, що не планують інтегрувати АІ в роботу DevOps.

Більше, швидше, якісніше

Мейнова задача DevOps — автоматизовувати роботу так, щоб досягнути максимальної ефективності. І для цього АІ та ML стануть ідеальними помічниками. Це колеги, що готові працювати ще до першого горнятка кави, а їх увага не розсіюється навіть після десятків годин одноманітної роботи.

Найчастіше реліз програмного забезпечення затримується через кроки, які DevOps-інженер виконує вручну: тестування ПЗ, перевірка коду, тестування безпеки. Це критичні ресурсозатратні дії, які потенційно мають велику кількість помилок. А отже потребують левової частки часу на їх виконання.

АІ допоможе DevOps автоматизувати повторювальні задачі, підвищити якість програмного забезпечення та скоротити життєвий цикл розробки. З 2021 року кількість команд, що використовують АІ та ML зростала вдвічі та продовжує збільшуватись.

Переваги використання АІ

Якщо в арсеналі DevOps-команди є АІ та ML, то спеціалісти можуть займатись стратегічними завданнями, а години пошуку помилок та вразливостей перекинути на залізні плечі штучного інтелекту.

Ось які переваги для компаній привнесе інтеграція штучного інтелекту та машинного навчання в роботу команд DevOps ↴

Автоматизація

Штучний інтелект може автоматизовувати повторювану роботу DevOps-інженера: тестування, розгортання і моніторинг. АІ вкаже на нерівномірний обсяг коду, неправильну обробку ресурсів та вповільнення процесів.

Спеціалісти зможуть одразу реагувати на проблеми та вивільнити свій час на важливіші завдання: попити чайку й обговорити новий сезон «Чорного дзеркала».

Підвищення якості та точності

Алгоритми машинного навчання можуть швидко аналізувати великі масиви інформації й знаходити закономірності, які допоможуть збільшити точність програмного забезпечення. Штучний інтелект вивчає кожну збірку ПЗ та створює комплексні тестові шаблони, на яких перевіряє якість програм.

Швидкий вихід на ринок

DevOps-інженери автоматизовують рутинну роботу, що скорочує час на реліз програмного забезпечення. Разом з АІ команди можуть випускати більше ПЗ за той же час без втрати якості самого продукту. А отже компанії можуть швидше заробляти кошти на кожному релізі.

Превентивна аналітика

Штучний інтелект вивчає та аналізує дані з попередніх релізів та попереджує, де можуть виникнути потенційні проблеми. Це дозволяє команді оперативно вносити корективи й грати наввипередки: усувати не проблеми, а причини їх виникнення.

Залученість клієнтів

АІ створює ключові шаблони та проводить порівняльний аналіз конфігурації, щоб прогнозувати поведінку користувачів. Так можна постійно перевіряти фактори, які впливають на юзер експірієнс, виявляти проблеми в клієнтському сервісі та пропонувати зміни для більшої залученості та задоволення користувачів.

Як АІ оптимізовує роботу DevOps

Штучний інтелект та машинне навчання значно покращать цикл розробки ПЗ завдяки автоматизованому тестуванню та швидкому знаходженню аномалій. Якщо замінити деякі ручні процеси на автоматизовані рішення, то команди DevOps зможуть підвищити якість продукції та більш ефективно управляти своїми системами.

Як зміниться робота команди DevOps з інтеграцією АІ ↴

Безперервне тестування

❌ As is. Потрібно постійно переглядати великі масиви даних, щоб виявляти недоліки.

✔️ To be. Алгоритми АІ знаходять помилки та недоліки на ранніх етапах розробки й надають зворотний зв’язок розробникам в режимі реального часу.

Аналіз доставлення застосунків

❌ As is. Дані з окремих технологій розрізнені та доводиться довго шукати аномалії серед їх масиву.

✔️ To be. Штучний інтелект та машинне навчання шукають аномалії в даних, які зібрані за допомогою різних технологій: Docker, Ansible, Jenkins. Команди працюють уже зі знайденими аномаліями та оптимізовують роботу програмного забезпечення.

Прокачай скіли роботи із Kubernetes, Docker та Ansible на робочих прикладах в IT Education Center!

Ansible — апгрейдни навички адміністрування та автоматизації.
Docker — навчись докеризовувати сервіси з нуля.
Kubernetes — опануй оркестрацію контейнерів.

Тривалість кожного курсу — 3 тижні, 6 занять по 1,5 години.

Отримуй не знання, а навички!

Моніторинг продуктивності

❌ As is. Потужності систем використовуються не на повну або виникають перенавантаження.

✔️ To be. АІ допомагає DevOps відстежувати показники продуктивності та визначати місця, що потребують додаткової оптимізації й швидко вносити зміни.

Аналіз причин

❌ As is. Виникає проблема, і спеціалісти витрачають від пари годин до декількох днів на вияснення причини.

✔️ To be. АІ за лічені хвилини знаходить причину та дає рекомендації щодо її швидкого усунення.

Виявлення погроз

❌ As is. Команди DevOps в авральному режимі знешкоджують загрози.

✔️ To be. Алгоритми АІ виявляють підозрілу активність, спроби фішингу та інші потенційні загрози. Команди превентивно виявляють проблеми та усувають їх.

Моніторинг відповідності

❌ As is. Програмне забезпечення не відповідає нормам безпеки й команді доводиться довго вивчати технічну документацію, щоб знайти невідповідності.

✔️ To be. АІ аналізує журнали та конфігурації на відповідність галузевим нормам. DevOps-інженери вживають заходи для забезпечення відповідності.

Проблеми інтеграції АІ

Застосування АІ та ML має безліч переваг, проте не є панацеєю від усіх проблем DevOps. Інтеграція штучного інтелекту потребує довгого та кропіткого навчання, тестування гіпотез та експериментів.

Проблеми інтеграції АІ, з якими вже сьогодні можуть зіткнутись команди ↴

Відсутність досвіду у спеціалістів

Інтеграція АІ в інструменти DevOps може спричинити збої в роботі. Щоб цього уникнути, спеціалісти повинні уміти працювати з інструментами штучного інтелекту. Проте не у всіх командах є такі професіонали. Це може спричинити додаткові витрати на навчання спеціалістів або найм нового члена команди з потрібними навичками.

Безпечне управління даними

Якісна робота АІ та ML залежить від даних, якими вони оперують. Для того, щоб алгоритми правильно їх аналізували та робили релевантні висновки, потрібно ці дані правильно маркувати, забезпечувати їх збереження та доступність при необхідності.

Інтеграція з чинними інструментами

Не всі інструменти DevOps розроблені з врахуванням використання АІ. Іноді потрібно замінювати робочі інструменти, щоб на повну використовувати потенціал машинного навчання та штучного інтелекту.

Виникнення проблем та помилок

АІ потрібно правильно інтегрувати та навчити. Якщо цього не зробити, він може приймати рішення, що будуть негативно впливати на роботу бізнесу, викликати збої та проблеми з продуктивністю систем.

АІ-інструменти для DevOps

Зібрали добірку AI-інструментів, що допоможуть DevOps перевіряти код, виявляти вразливості та проблеми продуктивності й автоматизовувати тестування ↴

// Tabnine, GitHub Copilot — допоможе перевірити код і запустити його у виробництво. Групи тестування можуть витрачати менше часу на створення тестів і більше часу на автоматизацію у середовищі тестування.

// Enterprise Project — платформа для виявлення таких проблем в коді, як витік ресурсів, потенційні умови конкуренції, цикли ЦП, що не використовуються. DevOps можуть оптимізувати свій код або інфраструктуру для усунення цих проблем.

// JFrog — ресурс, що виявляє та допомагає усунути вразливості та визначити, коли девайс працює не так, як задумано. Команди DevOps можуть приймати рішення щодо подальшої роботи девайсу: вимкнути, ізолювати або провести додаткове дослідження поведінки.

// Arize AI — платформа для виявлення основних проблем продуктивності моделі та їх усунення. Команди DevOps отримують сповіщення у реальному часі для якнайшвидшого розв’язання проблем.

// Dynatrace — ресурс для забезпечення спостереження, автоматизації та хмарної безпеки додатків. Команди DevOps можуть використовувати у своїх конвеєрах CI/CD.

// Diffblue — допомагає автоматизовувати етап тестування життєвого циклу розробки програмного забезпечення. Дозволяє практично без зусиль виконувати автоматичну регресію, покращувати робочі процеси безперервної інтеграції та виявляти проблеми регресії на ранньому етапі.

// Amazon CodeGuru — виявляє вразливості у системі безпеки. Допомагає автоматизувати перевірку коду та пропонує рекомендації щодо усунення виявлених проблем.

Ми не будемо зосереджуватись на Chat GPT. Лише залишимо посилання на публікацію Tonytruong — прибічника DevOps, який розповів, як він використовує Chat GPT у роботі.

Висновки

AI змінює DevOps, команди можуть автоматизовувати виконання завдань, удосконалювати процеси та покращувати результати. Впровадження AI та ML з DevOps призведе до швидшого та ефективнішого циклу розробки програмного забезпечення.

Компаніям необхідно враховувати інтеграцію АІ, щоб не відставати від швидкої трансформації. Якщо відмовлятись від нових інструментів та діяти традиційно, то ймовірніше команди будуть втрачати клієнтів та не зможуть конкурувати на ринку.

DevOps-спеціалістам варто вчитись працювати з інструментами зі штучним інтелектом, щоб ефективно виконувати свої завдання та бути конкурентними на ринку праці.