Como funciona o dobrador de carta de canal DevOps e IA juntas maximizam a eficiência da entrega de software

Em um webinar recente, especialistas do setor lançaram luz sobre cenários que aproveitam o poder da Inteligência Artificial (IA) e do Aprendizado de Máquina (ML) para revolucionar DevOps e, por conseguinte, entrega de software. Vamos explorar o impacto transformador dos dados preditivos alimentados por IA e como eles contribuem para um ambiente mais contínuo e eficiente. DevOps ciclo da vida.

De acordo com os insights do “Acelerar o estado de DevOps 2023”Relatório, fica evidente que a busca pela melhoria é uma jornada. Ao encontrar um gargalo, você deve resolvê-lo imediatamente antes de passar para o próximo desafio. Considerando esta perspetiva, aumentar a eficiência requer a identificação proativa de estrangulamentos e riscos. Além disso, no caso de falha na alteração do software, é fundamental estar bem preparado para uma recuperação rápida.

Quando falamos sobre cenários com os quais a IA pode contribuir, vamos destacar e explorar os três cenários a seguir:

1. Preveja atrasos para acelerar a entrega de software
2. Preveja riscos para evitar falhas na alteração de software
3. Aproveitando padrões de solução para recuperar mais rapidamente e criar resiliência

1. Preveja atrasos para acelerar a entrega de software

Embora a entrega contínua de software possa ser simples para um único aplicativo, dimensionar esse processo para milhares de aplicativos apresenta uma complexidade significativa. É essencial compreender a aplicação release dependências e identificar e resolver proativamente possíveis atrasos para mitigar possíveis complicações.

Análise baseada em IA de release dependências, um componente vital DevOps, não se trata apenas de mitigação de riscos; é um movimento estratégico para garantir o fluxo contínuo no DevOps gasoduto. As organizações podem progredir perfeitamente do desenvolvimento para o deploymento, compreendendo e gerenciando proativamente as dependências.

Principais percepções:

• Análise baseada em IA de release dependências revela efeitos em cascata, ajudando as equipes a prever riscos potenciais.
• O gerenciamento proativo de riscos minimiza interrupções, permitindo um fluxo mais suave de mudanças no pipeline.
• Permite uma visão abrangente do release pipeline, evitando atrasos.

2. Preveja riscos para evitar falhas na alteração de software

Outro aspecto da racionalização DevOps e acelerar a entrega de software é automatizar o processo para identificar o risco de falha na alteração de software e sinalizar alterações críticas para as equipes para avaliação adicional ou mover alterações com baixo risco para uma via rápida para a produção.

Uma abordagem proativa para garantir o sucesso de uma mudança é empregar uma ferramenta que chamamos de “Pontuação de Crédito de Mudança”. Assim como sua pontuação de crédito avalia o risco associado às decisões financeiras, nossa pontuação de crédito de mudança avalia o risco potencial de falha nas mudanças.

Nossa solução, conhecida como “Previsão de Risco de Mudança”, está integrado no âmbito do Change Credit Score. Preveja a probabilidade de sucesso de uma mudança pode influenciar substancialmente o release processo. O Change Credit Score não apenas prevê a probabilidade de sucesso da mudança, mas também oferece insights valiosos para esforços de melhoria contínua.

Principais percepções:

• O Change Credit Score atua como uma métrica quantificável, fornecendo uma pontuação limite superior configurável por cada organização.
• As deduções na pontuação de crédito são predefinidas com base na implementação, execução e impacto da mudança nos incidentes.
• Semelhante a uma pontuação de crédito pessoal, as deduções diminuem com o tempo, incentivando um alto desempenho consistente.

3. Aproveite padrões de solução para recuperar mais rapidamente e criar resiliência

Embora não seja possível evitar totalmente a ocorrência de problemas, você pode se equipar proativamente com as ferramentas certas para identificar as causas raízes e agilizar sua resolução. Esta abordagem é fundamental para estabelecer um processo resiliente ao lidar com o entrega contínua de centenas ou mesmo milhares de códigos diariamente.

A abordagem orientada por ML para correlacionar releases com incidentes transforma a resolução de problemas em um processo de aprendizagem contínuo. A capacidade de prever incidentes e suas causas no fluxo contínuo do pipeline capacita as equipes a resolver os problemas prontamente.

Principais percepções:

• Um painel dedicado, Change Impact Detection, monitora incidentes pós-implementação, auxiliando na detecção rápida de problemas.
• Os modelos de ML prevêem a probabilidade de incidentes graves nos próximos sete dias, permitindo medidas proativas.
• Uma pontuação de similaridade entre incidentes e mudanças ajuda a identificar causas prováveis, agilizando o processo de resolução.

Conclusão: Continuidade orientada por IA em DevOps com previsão de risco de mudança

Integrando IA e ML em software release de grupos traz uma mudança de paradigma na forma como as organizações abordam seus release ciclos. O gerenciamento proativo de riscos, a previsão de sucesso de mudanças e a correlação de incidentes capacitam as equipes a agilizar seus processos, evitar atrasos e garantir o sucesso geral do software releases.

À medida que as organizações continuam a adotar estas soluções inteligentes, o futuro do software release a gestão parece preparada para a eficiência, agilitye um sucesso incomparável. Fique ligado para mais atualizações sobre como a IA e o ML continuam a moldar o cenário do desenvolvimento de software e release gestão.

Para saber mais sobre o impacto transformador da previsão de riscos de mudanças e outras soluções orientadas por IA em software release gestão, assista ao webinar completo SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA.