Cómo DevOps y la IA juntas maximizan la eficiencia de la entrega de software

En un seminario web reciente, expertos de la industria arrojan luz sobre escenarios que aprovechan el poder de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) para revolucionar DevOps y, por lo tanto, entrega de software. Exploremos el impacto transformador de los datos predictivos impulsados ​​por IA y cómo contribuyen a una vida más continua y eficiente. DevOps ciclo vital.

Según las ideas de “Acelerar el estado de DevOps 2023”, es evidente que la búsqueda de la mejora es un viaje. Cuando encuentre un cuello de botella, debe abordarlo rápidamente antes de pasar al siguiente desafío. Considerando esta perspectiva, mejorar la eficiencia requiere identificar de manera proactiva los obstáculos y los riesgos. Además, en caso de que falle el cambio de software, es imperativo estar bien preparado para una recuperación rápida.

Cuando hablamos de escenarios en los que la IA puede contribuir, resaltemos y exploremos los siguientes tres escenarios:

1. Predecir retrasos para acelerar la entrega de software
2. Predecir riesgos para evitar fallas en el cambio de software
3. Aprovechar los patrones de soluciones para recuperarse más rápido y crear resiliencia

1. Predecir retrasos para acelerar la entrega de software

Si bien la entrega continua de software puede ser sencilla para una sola aplicación, ampliar este proceso a miles de aplicaciones introduce una complejidad significativa. Es esencial comprender la aplicación. release dependencias e identificar y abordar proactivamente posibles retrasos para mitigar posibles complicaciones.

Análisis impulsado por IA de release dependencias, un componente vital de DevOps, no se trata sólo de mitigar riesgos; es un paso estratégico para garantizar un flujo continuo en el DevOps tubería. Las organizaciones pueden progresar sin problemas desde el desarrollo hasta deployment mediante la comprensión y gestión proactiva de las dependencias.

Ideas clave:

• Análisis impulsado por IA de release Las dependencias revelan efectos en cascada, lo que ayuda a los equipos a prever riesgos potenciales.
• La gestión proactiva de riesgos minimiza las interrupciones, lo que permite un flujo más fluido de cambios a lo largo del proceso.
• Permite una visión integral de la release oleoducto, evitando retrasos.

2. Predecir riesgos para evitar fallas en el cambio de software

Otro aspecto de la racionalización DevOps y acelerar la entrega de software es automatizar el proceso para identificar el riesgo de fallas en los cambios de software y señalar cambios críticos a los equipos para una evaluación adicional o mover cambios con bajo riesgo a una vía rápida hacia la producción.

Un enfoque proactivo para garantizar el éxito de un cambio es emplear una herramienta a la que nos referimos como "Cambiar puntaje crediticio". Así como su puntaje crediticio evalúa el riesgo asociado con las decisiones financieras, nuestro puntaje crediticio de cambio evalúa el riesgo potencial de fracaso de los cambios.

Nuestra solución, conocida como “Predicción de cambio de riesgo”, se integra en el marco del Change Credit Score. Predecir la probabilidad de éxito de un cambio puede influir sustancialmente en el release proceso. El Change Credit Score no solo pronostica la probabilidad de éxito del cambio, sino que también ofrece información valiosa para los esfuerzos de mejora continua.

Ideas clave:

• El Change Credit Score actúa como una métrica cuantificable, proporcionando un puntaje límite superior configurable por cada organización.
• Las deducciones en el puntaje crediticio están predefinidas en función de la implementación, ejecución y el impacto del cambio en los incidentes.
• De manera similar a un puntaje de crédito personal, las deducciones disminuyen con el tiempo, lo que fomenta un alto desempeño constante.

3. Aprovechar los patrones de soluciones para recuperarse más rápido y crear resiliencia

Si bien no puede evitar por completo que ocurran problemas, puede equiparse de manera proactiva con las herramientas adecuadas para identificar las causas fundamentales y acelerar rápidamente su resolución. Este enfoque es fundamental para establecer un proceso resiliente al manejar el entrega continua de cientos o incluso miles de códigos diariamente.

El enfoque impulsado por ML para la correlación releases con incidentes transforma la resolución de problemas en un proceso de aprendizaje continuo. La capacidad de predecir incidentes y sus causas en el flujo continuo del proceso permite a los equipos abordar los problemas con prontitud.

Ideas clave:

• Un panel dedicado, Detección de impacto del cambio, monitorea los incidentes posteriores a la implementación, lo que ayuda a la detección rápida de problemas.
• Los modelos de ML predicen la probabilidad de incidentes importantes en los próximos siete días, lo que permite tomar medidas proactivas.
• Una puntuación de similitud entre incidentes y cambios ayuda a identificar causas probables, agilizando el proceso de resolución.

Conclusión: continuidad impulsada por la IA en DevOps con predicción de riesgo de cambio

Integración de IA y ML en el software release Management trae un cambio de paradigma en la forma en que las organizaciones abordan sus release ciclos. La gestión proactiva de riesgos, la predicción del éxito del cambio y la correlación de incidentes permiten a los equipos optimizar sus procesos, evitar retrasos y garantizar el éxito general del software. releases.

A medida que las organizaciones sigan adoptando estas soluciones inteligentes, el futuro del software release la gestión parece preparada para la eficiencia, agilityy un éxito sin precedentes. Estén atentos para obtener más actualizaciones sobre cómo la IA y el aprendizaje automático continúan dando forma al panorama del desarrollo de software y release .

Para obtener más información sobre el impacto transformador de la predicción de riesgos de cambio y otras soluciones de software impulsadas por IA release gestión, vea el seminario web completo aquí.