Comment DevOps et l'IA maximisent ensemble l'efficacité de la livraison de logiciels

Lors d'un récent webinaire, des experts du secteur ont mis en lumière des scénarios qui exploitent la puissance de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) pour révolutionner DevOps et donc, livraison de logiciel. Explorons l'impact transformateur des données prédictives basées sur l'IA et comment elles contribuent à une gestion plus continue et plus efficace. DevOps cycle de la vie.

Selon les idées du « Accélérer l'état de DevOps 2023», il est évident que la poursuite de l’amélioration est un voyage. Lorsque vous rencontrez un goulot d’étranglement, vous devez le résoudre rapidement avant de passer au défi suivant. Dans cette perspective, l’amélioration de l’efficacité nécessite d’identifier de manière proactive les goulots d’étranglement et les risques. De plus, en cas d’échec d’une modification logicielle, il est impératif d’être bien préparé pour une récupération rapide.

Lorsque nous parlons de scénarios auxquels l’IA peut contribuer, soulignons et explorons les trois scénarios suivants :

1. Prédire les retards pour accélérer la livraison des logiciels
2. Prédire les risques pour éviter l'échec d'une modification logicielle
3. Tirer parti des modèles de solutions pour récupérer plus rapidement et créer de la résilience

1. Prédire les retards pour accélérer la livraison des logiciels

Même si la fourniture continue de logiciels peut s'avérer simple pour une seule application, l'extension de ce processus à des milliers d'applications introduit une complexité considérable. Il est essentiel de comprendre l’application release dépendances et identifier et traiter de manière proactive les retards possibles afin d’atténuer les complications potentielles.

Analyse basée sur l'IA de release dépendances, une composante essentielle de DevOps, ne concerne pas seulement l’atténuation des risques ; il s’agit d’une démarche stratégique visant à assurer un flux continu dans le DevOps pipeline. Les organisations peuvent progresser en toute transparence du développement à deployment en comprenant et en gérant de manière proactive les dépendances.

Idées clés:

• Analyse basée sur l'IA de release les dépendances révèlent des effets en cascade, aidant les équipes à prévoir les risques potentiels.
• La gestion proactive des risques minimise les perturbations, permettant un flux plus fluide des changements dans le pipeline.
• Il permet d’avoir une vision globale de release pipeline, évitant ainsi les retards.

2. Prédire les risques pour éviter l'échec d'une modification logicielle

Un autre aspect de la rationalisation DevOps et accélérer la livraison de logiciels consiste à automatiser le processus pour identifier le risque d'échec des modifications logicielles et à signaler les modifications critiques aux équipes pour une évaluation plus approfondie ou à déplacer les modifications à faible risque vers une voie rapide vers la production.

Une approche proactive pour garantir le succès d’un changement consiste à utiliser un outil que nous appelons le « changement de pointage de crédit ». Tout comme votre pointage de crédit évalue le risque associé aux décisions financières, notre pointage de crédit de changement évalue le risque potentiel d'échec des changements.

Notre solution, connue sous le nom de «Prédiction de la modification des risques», est intégré dans le cadre du Change Credit Score. Prédire la probabilité de succès d'un changement peut influencer considérablement la release processus. Le Change Credit Score prévoit non seulement la probabilité de réussite du changement, mais offre également des informations précieuses pour les efforts d’amélioration continue.

Idées clés:

• Le Change Credit Score agit comme une mesure quantifiable, fournissant un score limite supérieur configurable par chaque organisation.
• Les déductions dans la cote de crédit sont prédéfinies en fonction de la mise en œuvre, de l’exécution et de l’impact du changement sur les incidents.
• Semblables à une cote de crédit personnelle, les déductions diminuent avec le temps, encourageant des performances élevées et constantes.

3. Tirer parti des modèles de solutions pour récupérer plus rapidement et créer de la résilience

Même si vous ne pouvez pas empêcher entièrement l’apparition des problèmes, vous pouvez vous équiper de manière proactive des bons outils pour identifier les causes profondes et accélérer rapidement leur résolution. Cette approche joue un rôle déterminant dans l’établissement d’un processus résilient lors de la gestion des livraison continue de centaines, voire de milliers de codes par jour.

L'approche de corrélation basée sur le ML releaseLa gestion des incidents transforme la résolution des problèmes en un processus d'apprentissage continu. La capacité de prédire les incidents et leurs causes dans le flux continu du pipeline permet aux équipes de résoudre les problèmes rapidement.

Idées clés:

• Un tableau de bord dédié, Change Impact Detection, surveille les incidents après la mise en œuvre, facilitant ainsi une détection rapide des problèmes.
• Les modèles ML prédisent la probabilité d’incidents majeurs dans les sept prochains jours, permettant ainsi de prendre des mesures proactives.
• Un score de similarité entre les incidents et les changements permet d'identifier les causes probables, rationalisant ainsi le processus de résolution.

Conclusion : la continuité pilotée par l'IA dans DevOps avec prévision des risques de changement

Intégrer l'IA et le ML dans les logiciels release gestion apporte un changement de paradigme dans la façon dont les organisations abordent leurs release cycles. La gestion proactive des risques, la prédiction du succès des changements et la corrélation des incidents permettent aux équipes de rationaliser leurs processus, d'éviter les retards et d'assurer le succès global du logiciel. releases.

Alors que les organisations continuent d'adopter ces solutions intelligentes, l'avenir des logiciels release la direction semble prête à être efficace, agility, et un succès sans précédent. Restez à l'écoute pour plus de mises à jour sur la façon dont l'IA et le ML continuent de façonner le paysage du développement logiciel et release la gestion.

Pour en savoir plus sur l’impact transformateur de la prédiction des risques de changement et d’autres solutions logicielles basées sur l’IA release gestion, regardez le webinaire complet ici.