AI w procesach CI/CD: jak usprawnić dostarczanie oprogramowania dzięki sztucznej inteligencji
2024-05-29 11:33:05Adopcja generatywnej AI (GenAI) postępuje w szybkim tempie. Według IBM Global AI Adoption Index, 38% firm już korzysta z GenAI, a 42% aktywnie bada tę technologię.
Ten trend sugeruje, że adoptujemy sztuczną inteligencję znacznie szybciej niż smartfony!
Nic dziwnego, że od czasu, gdy GenAI zdobyła popularność, świat DevOps również podjął próby wykorzystania algorytmów do przyspieszenia czy automatyzacji dotychczasowych działań. W tym artykule omówiliśmy niektóre z trendów.
Procesy ciągłej integracji i dostarczania (CI/CD) są sercem DevOps. Usprawniając budowanie, testowanie i wdrażanie aplikacji na produkcję, pipeline'y CI/CD przyspieszają dostarczanie oprogramowania i czynią je bardziej niezawodnymi, powtarzalnymi i audytowalnymi.
Jeśli pipeline'y CI/CD wydaje się być idealnymi kandydatami do optymalizacji za pomocą AI, to dlatego, że tak jest!
Dlatego dziś skupiamy się na AI w CI/CD i możliwości, jakie ta technologia przynosi DevOps.
CI/CD to konieczność w dzisiejszym biznesie
Cyfrowy biznes jest bezlitosny. Użytkownicy oczekują, że ich potrzeby zostaną zaspokojone szybko i bezproblemowo, więc jedna usterka może kosztować nas klienta. Ta sytuacja wymaga doskonałych procesów dostarczania i wdrażania oprogramowania.
Dobrze zaprojektowane pipeline’y CI/CD pomagają firmom unikać awarii kodu, utrzymując ciągły cykl rozwoju i aktualizacji. W miarę jak aplikacje stają się większe, pipeline’y CI/CD mogą zmniejszyć złożoność, zwiększyć wydajność i usprawnić przepływy pracy.
Dzięki automatyzacji ręcznej interwencji niezbędnej do wprowadzenia nowego kodu z commitu do produkcji, dobrze przygotowane pipeline’y CI/CD minimalizują przestoje, a wydania kodu odbywają się szybciej. W rezultacie można szybciej uwzględniać opinie użytkowników, lepiej zaspokajając ich potrzeby i pozytywnie wpływając na wyniki finansowe.
Dlaczego GenAI i automatyzacja doskonale pasują do CI/CD
Powtarzalny charakter i kluczowa rola pipeline’ów CI/CD w dostarczaniu oprogramowania naturalnie czynią je idealnymi kandydatami do optymalizacji za pomocą AI i automatyzacji. Jest kilka powodów, które przemawiają za tym połączeniem.
Po pierwsze, korzystając z historycznych i bieżących danych, GenAI może przewidywać potencjalne awarie, oferować głębokie wglądy w wydajność i pomóc w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji.
Dzięki rozwiązaniom opartym na AI można wybrać optymalną kombinację strategii testowania, integracji i wdrażania, aby pipeline dynamicznie dostosowywał się do zmieniających się potrzeb.
Po drugie, narzędzia optymalizacyjne oparte na AI mogą wykrywać i rozwiązywać wąskie gardła. Należy je traktować jak dodatkową parę oczu, która eliminuje wszelkie problemy, zanim wpłyną one na dostarczanie oprogramowania, zmniejszając czas i zasoby potrzebne na rozwiązywanie problemów.
Po trzecie, AI może zwiększyć spójność pipeline’ów CI/CD poprzez szybkie i automatyczne stosowanie reguł i standardów. Koniec z błędami ludzkimi, opóźnieniami czy rozbieżnościami, które mogą kosztować firmę.
Wreszcie, narzędzia monitorujące AI zapewniają wgląd w czasie rzeczywistym w wydajność systemów, zapewniając, że pozostają one optymalnie funkcjonalne i wydajne. Ciągłe śledzenie i analiza ułatwiają szybkie i łatwe wykrywanie i rozwiązywanie problemów.
Przejdźmy teraz do omówienia etapów procesu CI/CD, w których GenAI przynosi najwięcej wartości, oraz wspomnienia odpowiednich narzędzi.
Cztery kluczowe obszary zastosowania AI w CI/CD
1. Testy bezpieczeństwa
Obszarem, w którym narzędzia GenAI są używane od jakiegoś czasu, są testy bezpieczeństwa kodu.
Istnieje wiele rodzajów testów, od bazowania na znanych podatnościach, po statyczną analizę kodu w poszukiwaniu znanych błędów, takich jak zapytania do bazy danych podatne na ataki SQL injection.
Jednak te testy głównie używają znanych wzorców i zazwyczaj nie mogą znaleźć błędów w logice aplikacji, które potencjalny atakujący mógłby wykorzystać.
Tutaj z pomocą przychodzi AI, analizując kod i znajdując jego słabe punkty. Jednym z pionierów w tej dziedzinie jest narzędzie DeepCode AI firmy Snyk, które można zintegrować z procesami budowania i testowania aplikacji.
2. Testowanie jakości kodu
Testowanie jakości kodu to kolejny obszar, w którym AI może przynieść wielką wartość do pipeline’ów CI/CD.
Tradycyjnie testowanie jakości kodu polega na generowaniu różnych typów metryk i badaniu parametrów takich jak pokrycie kodu testami, wielkość klas i funkcji czy złożoność cyklomatyczna. Czynniki te pomagają ocenić, jak skomplikowany jest kod i ile przypadków testowych potrzeba, aby pokryć wszystkie możliwe ścieżki, jakie może podjąć aplikacja.
Niestety, nawet najlepsze narzędzia do analizy statycznej kodu nie powiedzą Ci, czy struktura kodu jest optymalna, logiczna i zrozumiała.
AI może być w tym zakresie ogromną pomocą. Istnieje już cała kategoria narzędzi asystentów kodowania AI. Pomagając tworzyć dobry kod szybko, często pojawiają się jako wtyczki do popularnych środowisk IDE, takich jak GitLab Duo i Github Copilot.
To kwestia czasu, zanim te narzędzia będą mogły rozszerzyć tradycyjne procesy analizy jakości kodu, dostarczane przez oprogramowanie takie jak Sonar, o dogłębną analizę wspieraną przez inteligentne algorytmy analizy.
3. Wdrażanie kodu na produkcję
AI może również zrewolucjonizować proces wdrażania kodu na produkcję.
Na przykład Harness oferuje interesujące rozwiązanie obejmujące analizę po wdrożeniu. Korzystając z uczenia maszynowego, narzędzie analizuje logi z systemów takich jak Sumo Logic i statystyki z New Relic, aby zobaczyć, jak zmienia się wydajność aplikacji po wdrożeniu nowej wersji.
Algorytmy wykrywania anomalii mogą natychmiast określić, czy liczba błędów znacznie wzrasta i czy wydajność aplikacji zauważalnie się pogarsza.
4. Budowanie kodu
AI może być również użyteczna w ocenie procesów budowania kodu.
Można użyć AI do analizy historii buildów i wdrożeń w celu wygenerowania raportu i zlokalizowania miejsc wymagających uwagi lub poprawy. Jeśli w procesie CI/CD pojawią się anomalie, algorytmy AI mogą pomóc je wykryć i powiadomić, zanim incydent przerodzi się w awarię.
Kolejne obiecujące rozwiązanie pochodzi od Grafana Labs, firmy stojącej za popularnym oprogramowaniem do analizy i interaktywnej wizualizacji danych o nazwie Grafana.
Oparte na modelach LLM narzędzie może automatycznie generować raporty o incydentach i korzystać z danych monitorujących, aby przygotować podsumowanie po zdarzeniu. Takie narzędzia mogą dostarczać nieocenionych informacji do analizy post-mortem.
AI w CI/CD: potencjalne wyzwania
Chociaż AI i automatyzacja niewątpliwie przynoszą korzyści procesom CI/CD, to ich wdrożenie nie jest pozbawione potencjalnych przeszkód. Oto niektóre z najczęstszych wyzwań, z jakimi mogą się spotkać zespoły:
Wdrożenie AI w CI/CD wymaga głębokiej wiedzy na temat mocnych i słabych stron tej technologii oraz najlepszych praktyk. Zespół musi być przeszkolony w zakresie prawidłowego korzystania z narzędzi opartych na AI, aby zapewnić płynną integrację i wdrożenie.
Warto również zasięgnąć profesjonalnej konsultacji CI/CD przed aktualizacją istniejących procesów za pomocą rozwiązań opartych na AI.
Korzystanie z narzędzi AI wymaga inwestycji finansowych. Firmy powinny ocenić ROI przed wdrożeniem AI, aby sprawdzić, czy korzyści przewyższają koszty konfiguracji i utrzymania.
Integracja AI z istniejącymi pipeline’ami CI/CD może być trudna, szczególnie gdy trzeba zapewnić, że narzędzia działają bezproblemowo i nie zakłócają bieżących procesów.
Prywatność i bezpieczeństwo danych używanych do trenowania modeli AI również są ważnymi kwestiami. Narzędzia AI polegają na analizie dużych ilości danych, które mogą zawierać wrażliwe informacje.
Dlatego firmy muszą wykluczyć możliwość naruszenia przepisów dotyczących prywatności i bezpieczeństwa danych poprzez wdrożenie rozwiązań CI/CD opartych na AI.
Jeśli masz wątpliwości, nie wahaj się zasięgnąć profesjonalnej konsultacji. Lepiej dmuchać na zimne niż wydać pieniądze na rozwiązanie, które nie jest zgodne z wymogami i regulacjami Twojej branży.
Przyszłość optymalizacji CI/CD z AI
Wciąż jesteśmy na wczesnym etapie wdrażania modeli AI w produkcji, ale bez wątpienia będą miały one znaczący wpływ na rozwój oprogramowania.
Zakres narzędzi wykorzystujących GenAI w CI/CD ciągle rośnie, a tempo tworzenia i wydawania oprogramowania już się zwiększa. To kwestia czasu, zanim ręczne zadania spowalniające tempo budowania aplikacji zostaną wyeliminowane.
Przyszłość AI w optymalizacji pipeline’ów CI/CD obiecuje jeszcze większą wydajność i niezawodność, dzięki analizie danych z cyklu życia rozwoju. Analizy predykcyjne staną się jeszcze bardziej precyzyjne w przewidywaniu problemów przed ich wystąpieniem i sugerowaniu proaktywnych rozwiązań.
AI ma moc pozwolić pipeline’om CI/CD na dynamiczne dostosowywanie się do zmieniających się wymagań w różnych środowiskach, zwiększając produktywność i jakość oprogramowania.
Twój ruch
Zespoły DevOps muszą ocenić, jak GenAI może wpłynąć nie tylko na ich zadania, ale również na cały cykl życia rozwoju oprogramowania.
Ostatecznie każda organizacja musi zdecydować, jak najlepiej osiągnąć swoje cele za pomocą AI. Im dłużej zajmie Twojemu zespołowi dostosowanie się, tym trudniej będzie przezwyciężyć wyzwania związane z wdrażaniem automatyzacji opartej na AI w pipeline’ach CI/CD.
Zmiany są nieuniknione, więc nie odkładaj tego w swojej firmie. Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się, jak rozwiązania oparte na AI mogą usprawnić i zabezpieczyć przyszłość pipeline’ów CI/CD.