ظهور هوش مصنوعی مولد قرار است با پرداختن به جنبه های دستی و کار فشرده چرخه عمر توسعه، شیوه های سنتی DevSecOps را متحول کند. هدف این نوآوری نه تنها ساده‌سازی جریان‌های کاری، بلکه افزایش کیفیت و امنیت نرم‌افزار است که منجر به زمان تحویل سریع‌تر می‌شود. با این حال، کلید ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی در کل فرآیند توسعه، نه فقط در هنگام ایجاد کد، نهفته است.

گزارش "وضعیت هوش مصنوعی در توسعه نرم افزار 2023" آمار شگفت انگیزی را نشان می دهد: تنها یک چهارم از زمان توسعه دهندگان به کدنویسی واقعی اختصاص می یابد. باقیمانده صرف پیمایش در میان یک سری وظایف ضروری اما وقت گیر، از تعهد اولیه تا مراحل نهایی تولید می شود. این حوزه از توسعه نرم‌افزار فرصتی مناسب برای هوش مصنوعی فراهم می‌کند تا تأثیر قابل‌توجهی داشته باشد، همانطور که توسط تیلور مک‌کاسلین، مدیر ارشد فناوری GitLab Field، همراه با رهبران سازمان، لی فاوس و برایان والد، در وبینار روشن‌گر «کاوش در قدرت هوش مصنوعی و GitLab Duo» بحث شد. ” (در صورت درخواست موجود است).

این بحث مزایای چندوجهی هوش مصنوعی را در سرعت بخشیدن به خط لوله DevSecOps، از خودکارسازی ساخت‌های آزمایشی گرفته تا تشخیص و تعمیر ساخت‌های ناموفق، برجسته کرد. با این حال، استقرار هوش مصنوعی به یک رویکرد استراتژیک نیاز دارد، با این حال، با ارزیابی کامل جریان های کاری موجود و ایجاد نرده های محافظ قوی برای کاهش خطرات معرفی شده شروع می شود.

این یک مقاله حمایت شده توسط Gitlab است. GitLab یک پلت فرم کامل DevOps است که به عنوان یک برنامه کاربردی ارائه شده است و اساساً نحوه همکاری و ساخت نرم افزار تیم های توسعه، امنیت و Ops را تغییر می دهد. از ایده تا تولید، GitLab به تیم ها کمک می کند تا زمان چرخه را از هفته ها به دقیقه بهبود بخشند، هزینه های توسعه و زمان ورود به بازار را کاهش دهند و در عین حال بهره وری توسعه دهندگان را افزایش دهند. درباره GitLab بیشتر بدانید.

آغاز یکپارچه سازی هوش مصنوعی: ارزیابی گردش کار

درک و ترسیم گردش کار فعلی اولین گام به سوی یکپارچه سازی هوش مصنوعی است. این فرآیند شامل شناسایی سودمندترین حوزه‌ها برای کاربرد هوش مصنوعی و ایجاد یک رویکرد ثابت است که حفاظت‌های لازم در برابر خطرات احتمالی را در بر می‌گیرد. به عنوان مثال، پرداختن به چالش کدهای تولید شده به صورت خودکار که به طور بالقوه شامل آسیب‌پذیری‌های امنیتی است، نیازمند یک گردش کاری فعال است که برای شناسایی و اصلاح چنین مسائلی در مراحل اولیه توسعه طراحی شده است.

استراتژی های کلیدی برای استقرار موفقیت آمیز هوش مصنوعی

تمرکز بر چالش‌های اصلی توسعه: اصلاح جریان‌های کاری که مستقیماً به اصلی ترین موانع توسعه نرم‌افزار شما می‌پردازد، خواه شامل مدرن‌سازی سیستم‌های قدیمی، افزایش پروتکل‌های امنیتی یا بهینه‌سازی منابع باشد، اولویت‌بندی کنید.

ایجاد AI Guardrails: درک خطرات مرتبط با هوش مصنوعی، به ویژه از نظر تعامل داده ها و الزامات انطباق، بسیار مهم است. برای تحلیل دقیق مدل‌ها و روش‌های هوش مصنوعی مورد استفاده، با تیم‌های قانونی، سازگاری، و DevSecOps خود همکاری کنید. منابع مرکز شفافیت هوش مصنوعی GitLab، همراه با پست های وبلاگ خاص در مورد ایجاد یک استراتژی هوش مصنوعی شفاف، راهنمایی های ارزشمندی در این زمینه ارائه می دهد.

ساده سازی استفاده از ابزار هوش مصنوعی: مجموعه ابزار هوش مصنوعی خود را در طول چرخه عمر توسعه ساده کنید تا پیچیدگی را به حداقل برسانید و خطرات امنیتی احتمالی را کاهش دهید. منظره ابزار پر ازدحام می تواند منجر به ناکارآمدی عملیاتی و افزایش هزینه های سربار شود.

اندازه گیری تاثیر هوش مصنوعی بر بهره وری

کمی کردن سهم هوش مصنوعی در سازمان شما برای درک ارزش واقعی آن ضروری است. این شامل فراتر از معیارهای سنتی مانند فرکانس استقرار کد یا زمان رفع اشکال برای ایجاد یک دید جامع از تأثیر هوش مصنوعی بر بهره‌وری و سرعت توسعه است.

در GitLab، تأثیر هوش مصنوعی با استانداردسازی گردش‌های کاری در ساختار سازمانی اندازه‌گیری می‌شود که امکان تجمیع و تجزیه و تحلیل معیارها را از تیم‌های مختلف به طور مستقیم در رابط کاربری فراهم می‌کند. این ساختار تجسم واضحی از نقش هوش مصنوعی در افزایش سرعت و کارایی فرآیند توسعه، از وضوح آسیب‌پذیری تا اعتبارسنجی درخواست ادغام را تسهیل می‌کند.

GitLab Duo: یک راه حل یکپارچه DevSecOps مبتنی بر هوش مصنوعی

GitLab با توسعه GitLab Duo پیشتاز ادغام هوش مصنوعی مولد در DevSecOps است، ابزاری که مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی و فناوری‌های پیشرفته از فروشندگان پیشرو ابر را در خود جای داده است. GitLab Duo از دستیاران کد گرفته تا ربات‌های گفتگوی مکالمه و توضیح‌دهنده آسیب‌پذیری‌ها برای کاهش قابل توجه زمان چرخه و بهبود کارایی عملیاتی طراحی شده است.

گزارش "رادار بازار Omdia: توسعه نرم افزار به کمک هوش مصنوعی، 2023-24" GitLab Duo را به عنوان یک راه حل برجسته برای توسعه برنامه های کاربردی در سطح سازمانی می شناسد و ادغام یکپارچه آن را در خط لوله SDLC برجسته می کند.

کاربردهای عملی GitLab Duo :

توضیحات درخواست ادغام: به طور خودکار توضیحات مفصلی را برای درخواست های ادغام، شناسایی و رسیدگی به وظایف گمشده ایجاد می کند.

توضیح کد به زبان طبیعی: آزمایش‌کنندگان QA را قادر می‌سازد تا درک عمیق‌تری از کدهای پیچیده به دست آورند و ایجاد موارد آزمون جامع را تسهیل می‌کند.

تجزیه و تحلیل خطای خط لوله: بینش هایی را در مورد علل ریشه ای احتمالی شکست خط لوله ارائه می دهد و راه حل های عملی برای حل سریع ارائه می دهد.

وضوح آسیب‌پذیری: به تیم‌های مهندسی برای شناسایی، مکان‌یابی و رفع آسیب‌پذیری‌ها به طور مؤثر، قدرت می‌دهد و جنبه امنیتی توسعه نرم‌افزار را ساده‌تر می‌کند.

با ترکیب استراتژیک هوش مصنوعی مولد در محیط DevSecOps خود، می‌توانید سطوح جدیدی از بهره‌وری و نوآوری را باز کنید و اطمینان حاصل کنید که فرآیندهای توسعه شما نه تنها سریع‌تر، بلکه ایمن‌تر و قابل اعتمادتر هستند.

خبرکاو