Як оптимізувати конвеєри в Azure DevOps за допомогою ШІ
Конкуренція у технологічній сфері невпинно зростає. Тому бізнеси шукають нові шляхи для зростання та процвітання. Один з варіантів — це використовувати штучний інтелект, який вже змінює процеси розробки програмного забезпечення. Компанії, які впроваджують AI, можуть автоматизувати рутинні задачі, зменшуючи витрати часу та ресурсів, та підвищити якість свого продукту.
У цьому тексті ми розглядаємо, як штучний інтелект може пришвидшити та полегшити процес створення якісного ПЗ на прикладі конвеєрів у Azure DevOps.
Що таке Azure DevOps
Azure DevOps — це хмарне рішення компанії Microsoft, яке дозволяє компаніям ефективно планувати, розробляти та деплоїти програмне забезпечення.
До його складу входять такі компоненти:
- Azure Pipelines — займається автоматизацією процесів, підтримує CI/CD, підключається до будь-якого сховища Git;
- Azure Repos — система контролю версій, що дозволяє керувати вихідним кодом, працювати одночасно над кодом з іншими членами команди та відстежувати зміни;
- Azure Artifacts — репозиторій для зберігання артефактів білда, як, наприклад, пакунки NuGet, npm, Maven. Він дозволяє організувати та поширювати артефакти між командами;
- Azure Boards — інструмент для управління проєктами, що містить трекер задач та багів, Kanban-дошку та інші функції для планування та відстеження прогресу;
- Azure Test Plans — сервіс для управління тестуванням, створення та аналізування тестів і відстеження якості продукту.
Пайплайни або конвеєри Azure DevOps — це основа сучасної розробки ПЗ. Пайплайни виконують роль автоматизованих воркфлоу, які координують увесь процес доставки програмного забезпечення. Це такі цифрові конвеєри, на яких весь код компілюється, тестується й упаковується в артефакти, які придатні для розгортання.
Пайплайни впорядковують і стандартизують кроки, що пов’язані зі створенням, тестуванням і деплойментом застосунків. Таким чином конвеєри забезпечують узгодженість і надійність у різних середовищах розробки.
Для конвеєра визначаються такі етапи:
- build — створення вихідного коду, мінімізація залежностей та остаточне створення пакетів;
- test — конвеєри Azure DevOps можуть інтегруватися з різними інструментами тестування, тому у цьому хмарному рішенні можна проводити різні види тестів: юніт-тестування, інтеграційне, користувацьке тощо;
- deploy — конвеєр розгортає проєкт на різних об’єктах: віртуальних машинах, хмарній інфраструктурі, кластерах Kubernetes.
Труднощі з оптимізацією конвеєрів традиційними методами
Конвеєри Azure пропонують надійну основу для автоматизації процесів, проте для великих проєктів оптимізація пайплайнів звичайними методами може бути доволі складною через декілька причин.
- Налаштування конвеєрів вручну: обслуговування складних конвеєрів часто вимагає ручної конфігурації, тому може зайняти багато часу та призвести до помилок.
- Довгий цикл отримання фідбеку: виявлення та виправлення багів у пайплайні може тривати багато часу, якщо покладатися тільки на ручне тестування та деплоймент.
- Обмежена кількість інформації: може бути складно отримати уявлення про продуктивність конвеєра, потенційні збої та місця з обмеженою пропускною здатністю, якщо не використовувати передові інструменти моніторингу.
- Проблеми з масштабуванням: чим складніше та масштабніше проєкт, тим важче ним керувати та оптимізувати конвеєри. На цьому етапі пайплайни вимагають додаткових ресурсів та можливостей.
Автоматизувати та оптимізувати складні пайплайни можливо, проте для цього необхідно залучити штучний інтелект.
Оптимізація пайплайнів Azure DevOps з використанням ШІ
Розглянемо, як можна розв’язати вищезазначені проблеми за допомогою штучного інтелекту.
Безперервне розгортання та доставка
Організація релізів за допомогою ШІ
ШІ можна використовувати для автоматизації процесу організації релізу з урахуванням затвердженням розгортання, перевіркою середовища та процедурами відкату. Це спрощує процес розгортання, мінімізує ручне втручання та знижує вплив людського фактора на пайплайн.
Щоб дізнатися більше про різновиди CI/CD-пайплайнів, рекомендуємо прочитати наш матеріал про 7 кращих моделей конвеєрів CI/CD для розгортання ПЗ. У цій статті ти знайдеш короткий опис різних підходів, що допоможе вибрати ті моделі, які відповідають потребам твого проєкту.
Canary Deployment
Canary Deployment або канаркове розгортання — це такий тип деплойменту, коли нові функції або зміни коду поступово розгортаються для підгрупи користувачів. Своєю чергою, ШІ може аналізувати вплив таких змін на продуктивність, UX та інші ключові показники. На основі цих даних команда може прийняти рішення про ширше розгортання на основі даних.
Автоматизація відкатів
Якщо після розгортання будуть помічені збої, ШІ може запустити автоматичний відкат до попередньої стабільної версії ПЗ. Перевагами цієї можливості є швидке відновлення та мінімальний вплив на користувачів.
Для досягнення таких цілей з Azure DevOps можна використовувати такі інструменти, як Opsera та Harness. Ці платформи використовують ШІ для автоматизації доставки та розгортання ПЗ, оптимізації витрат і аналітики розгортання.
Моніторинг та аналіз
Видимість у режимі реального часу
Належна оцінка стану, продуктивності та ключових показників конвеєра має важливе значення для безперебійного воркфлоу. Microsoft має власну платформу — Azure Application Insights, що допомагає отримати повну інформацію стосовно функціонування конвеєра.
Виявлення аномалій
Алгоритми машинного навчання допомагають з виявленням незвичної поведінки в конвеєрі, наприклад, обмеження ресурсів і непройдені тести. Найбільша перевага такого моніторингу — це можливість раннього втручання для усунення знайденої проблеми. Microsoft має окремий сервіс ML — Azure Machine Learning.
Аналіз причини виникнення проблеми
Після того, як ШІ виявив аномалію, він переходить до визначення першопричини. Це набагато легше, аніж шукати вручну, оскільки ШІ може легко перевірити великі обсяги даних і логів. Це також допомагає скоротити час реагування на несправності та запускає процеси їх усунення.
Адаптивне навчання
Деякі алгоритми штучного інтелекту можуть навчатися на основі попередніх запусків конвеєра і з часом почати автоматично коригувати параметри для підвищення продуктивності та надійності пайплайну.
Опанувати роботу з моніторингом ти можеш на нашому курсі Системи моніторингу. Під час навчання ти отримаєш досвід у базовому моніторингу Linux, а також дізнаєшся, як працювати з системами Zabbix, Prometheus та Grafana.
Розумне тестування та автоматизація
Створення тест-кейсів за допомогою ШІ
Використовуючи подібні інструменти, тест-кейси можна генерувати після будь-якої зміни коду. Це зменшує кількість часу, необхідного для планування тестування.
Автоматизація виконання тестів
Фреймворки для тестування на базі штучного інтелекту можуть виконувати тестування в різних конфігураціях. Автоматизація тестування підвищує швидкість і ефективність цього процесу та зменшує вплив людських помилок.
Аналіз результатів тестування
Штучний інтелект також може аналізувати результати тестування і збирати корисну інформацію, наприклад, про схожі патерни та неочікувані результати.
Azure DevOps має багато розширень, які можуть допомогти з автоматизацією тестування, аналізом коду, управлінням релізами тощо. Функція розумного тестування також доступна у сервісі Azure Machine Learning.
Висновок
Інтеграція штучного інтелекту в CI/CD-пайплайни змінює процес розробки та доставки програмного забезпечення на краще. Використовуючи ШІ, компанії можуть досягти кращої ефективності, якості та гнучкості, що впливає на отримання конкурентної переваги у розробці програмного забезпечення.
Хочеш навчитися працювати з пайплайнами? Наш курс CI/CD. Практикум створений для того, щоб за 6 занять опанувати конвеєри та вміти застосовувати їх на практиці. Наш викладач — DevOps-інженер з досвідом понад 10 років, і він навчить тебе працювати з пайплайнами у GitLab, GitHub, Bitbucket та Jenkins.