Com o advento da IA generativa, uma nova onda de inovação permitiu que as organizações acelerassem os fluxos de trabalho do DevSecops, aliviando os aspectos tediosos, manuais e demorados do desenvolvimento e entrega de software. Para perceber o potencial total da IA, no entanto, os desenvolvedores devem incorporar IA em todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software, não apenas na criação de código.
De acordo com o de Gitlab Relatório Global DevSecopsos desenvolvedores passam apenas um quarto de tempo trabalhando na geração real de códigos. No entanto, como discutido recentemente em um Webinar Apresentando o chumbo do produto Gitlab para ai Taylor McCaslin e CTOs de campo Enterro de cremee Brian Waldexistem tantas outras partes essenciais do ciclo de vida do desenvolvimento de software – como as comissões iniciais ou os estágios finais de produção – que também podem se beneficiar do poder da IA.
A integração da IA em todo o processo de desenvolvimento de software pode garantir uma entrega de software mais rápida, de alta qualidade e mais segura desde o início. Ao automatizar as compilações de teste usando a IA, por exemplo, os desenvolvedores podem identificar rápida e facilmente uma construção com falha e entender melhor como corrigi -lo. Embora a incorporação da IA não remova inteiramente o gosto do fluxo de trabalho, aumenta em geral a produtividade e a eficiência do desenvolvedor.
Dito isto, para implementar a IA de forma responsável e sustentável, é crucial Estabeleça fortes corrimãos para mitigar quaisquer riscos introduzidos. Um bom lugar para começar é com uma troca completa dos fluxos de trabalho existentes.
Este é um artigo patrocinado da GitLab. O GitLab é uma plataforma completa do DevOps, entregue como um único aplicativo, mudando fundamentalmente a maneira como as equipes de desenvolvimento, segurança e OPS colaboram e construem software. Da idéia à produção, o GITLAB ajuda as equipes a melhorar o tempo de ciclo de semanas a minutos, reduzir os custos de desenvolvimento e o tempo para o mercado enquanto aumentam a produtividade do desenvolvedor. Saiba mais sobre Gitlab.
Iniciando a integração da IA: avaliação do fluxo de trabalho
Compreender e mapear seus fluxos de trabalho atuais é o primeiro passo para a integração adequada da IA. Isso envolve identificar e estabelecer um fluxo de trabalho que permita a melhor e mais consistente abordagem para usar a IA, definindo as salvaguardas e políticas necessárias para evitar riscos potenciais. Por exemplo, quando o código é gerado automaticamente com a IA, há um risco de vulnerabilidades de segurança estarem presentes. A implementação de um fluxo de trabalho proativo projetado para detectar e corrigir esses problemas no início do processo de desenvolvimento é fundamental para evitar lacunas de segurança, permitindo a inovação e a velocidade que a IA pode fornecer.
Principais estratégias para implantação de IA bem -sucedida
Priorize os principais desafios de desenvolvimento: concentre -se primeiro em renovar os fluxos de trabalho que abordam diretamente seus problemas mais significativos de desenvolvimento e entrega de software, seja sua modernização de sistemas herdados, aprimorando os protocolos de segurança para explicar o aumento das vulnerabilidades ou otimizar recursos e despesas gerais operacionais.
Estabelecer a IA Guardrails: Como mencionado anteriormente, é crucial reconhecer os riscos associados à IA, especialmente em termos de requisitos de proteção de dados e conformidade. Colabore com suas equipes legais, de conformidade e DevSecops, ao considerar os vários modelos de IA, bancos de dados vetoriais e grandes modelos de idiomas (LLMS) que estão sendo aproveitados e acessados. Recursos do Gitlab AI Transparency Centerjunto com específico Postagens de blog sobre a construção de uma estratégia de AI da transparênciaofereça orientações valiosas a esse respeito.
Otimize o uso da ferramenta AI: gerenciar uma única plataforma em vez de várias ferramentas pode ajudá -lo a simplificar seu conjunto de ferramentas de IA, minimizar a complexidade e reduzir os riscos potenciais de segurança. Um cenário de ferramentas superlotado pode levar a ineficiências operacionais e aumento de custos indiretos e vulmnerabilidades de segurança. Ao simplesmente fazer sua cadeia de ferramentas, você facilitará a criação de software eficiente e confiável.
Medindo o impacto da IA na produtividade
Para entender o verdadeiro impacto da IA dentro de uma organização, é crucial medir holisticamente as mudanças na Productivitiy e em outras métricas -chave. Agora, as organizações devem ir além dos indicadores tradicionais, como a frequência de implantação de código ou os tempos de remediação de bugs, a fim de obter uma visão abrangente da influência da IA na velocidade de produtividade e desenvolvimento.
O Gitlab mede o impacto da IA Ao estabelecer fluxos de trabalho padronizados dentro da hierarquia de grupos e projetos da plataforma, permitindo que as equipes agravam e analisem suas métricas e saídas diretamente na interface do usuário.
Essa estrutura, combinada com o poder da IA, mostra uma relação clara entre as funções desempenham na aceleração da velocidade e eficiência do processo de desenvolvimento – da validação da solicitação de mesclagem à resolução de vulnerabilidades.
Gitlab Duo: A-i-Assisted Recursos em uma plataforma de devSecops Unified
Com Duo Gitlabum kit de ferramentas de IA apresenta que aproveita os poderosos modelos de IA e tecnologias avançadas dos principais hiperescaladores, o Gitlab está abrindo caminho para como incorporar com sucesso a IA durante todo o ciclo de vida do desenvolvimento do softwre. Recursos como assistente de código, assistente de bate -papo de conversação e explicativo de vulnerabilidades ajudam a aumentar a velocidade e a produtividade, reduzir os tempos de ciclo e resolver os principais pontos de dor no processo de desenvolvimento de software – libertar os desenvolvedores para se concentrar na criação do melhor software possível.
O “RADAR DE MERCADO OMDIA: Desenvolvimento de software assistido pela AI, 2023–24”O relatório reconhece o GitLab Duo como uma“ solução adequada para o desenvolvimento de aplicativos de grau de empresa ”, destacando que a assistência da IA é integrada ao longo do pipeline do ciclo de vida do desenvolvimento de software incorporado ao GitLab.
Aplicações práticas de Duo Gitlab:
- Descrições de solicitação de mesclagem: gera automaticamente descrições detalhadas para solicitações de mesclagem e sua sequência de commits, além de identificar tarefas ausentes relacionadas a uma solicitação de mesclagem específica.
- Explicação de código na linguagem natural: permite que os testadores de controle de qualidade obtenham uma compreensão mais profunda do código complexo, facilitando a criação de casos de teste abrangentes.
- Análise de erro de pipeline: oferece informações sobre possíveis causas de raiz das falhas do pipeline, fornecendo soluções acionáveis que podem ser copiadas e coladas de volta em um trabalho de IC para resolução rápida.
- Resolução de vulnerabilidade: Empowers Engenharia equipes com o conhecimento para identificar, localizar e corrigir vulnerabilidades com eficiência, garantindo o desenvolvimento seguro de software desde o início.
Ao incorporar estrategicamente IA generativa ao seu ambiente DevSecops, você pode desbloquear novos níveis de produtividade e inovação, garantindo que seus processos de desenvolvimento não sejam apenas mais rápidos, mas também mais seguros e confiáveis.
