隨著工程團隊嘗試以更快的速度進行創新,能夠保持應用程序的質量,性能和安全性變得更加重要。組織已經在提高整體產品質量方面取得了巨大成功,同時確保了安全控制和合規性要求得到滿足。
人工智能驅動的自動化解決方案幫助工程團隊實現關鍵流程的自動化并利用預測分析,在問題發生之前識別問題并采取糾正措施,從而提高整體產品質量。
預測分析幫助運營團隊執行實時應用程序監控,并識別應用程序安全性,性能和基礎架構問題,從而提高整體運營效率。實施AI驅動的DevOps解決方案將幫助組織在當前加速并在未來輕松適應變化。
本文將提供10種方式,任何規模的組織都可以利用人工智能和自動化的功能為他們的DevSecOps管道,并隨著業務的發展不斷改進他們的實施。
質量門或檢查門可以決定是否可以將構建推廣到更高的環境。為了實現更快速和持續的發布,在管道的每個階段自動化質量門有助于將構建的Go-No Go決策自動化到各種環境中。自動質量門可以包括單元測試、自動代碼分析、基于流水線階段的端到端測試。
DevSecOps中經常被忽視的一個領域是性能測試和工程。性能測試應該從早期階段成為管道的一部分,以便可以更早地識別問題并且可以設計代碼以更好地執行。可以在預生產環境中引入更復雜的性能方案,例如負載測試,但是通過性能工程向左移動可確保應用程序在開發時考慮到性能。
生產中發現的安全漏洞會給企業帶來巨大損失,并導致品牌價值下降,特別是對企業而言。進行安全性分析和測試DevSecOps管道的一部分可確保開發人員遵循編碼最佳實踐,避免注入安全問題,并在產品架構和設計階段將安全性作為優先事項。安全掃描必須作為管道中的作業運行,逐步分析代碼并報告問題。
連續測試經常被誤解為只是自動化測試。但是,在實現連續測試時,重要的是在開發功能時自動進行沖刺。測試自動化方法應該能夠提前啟動,更快地自動化,并行執行測試以提供更快的反饋。如果測試自動化運行超過15分鐘,則意味著功能的發布將花費更長的時間。
對于許多大型企業而言,基礎設施和應用方面的合規性要求非常重要。在自動化過程中采用整體方法是必要的,將合規性要求作為自動化的一部分。自動化合規性檢查應確保滿足所有標準,并且可以將應用程序/功能發布到生產中。自動化合規性檢查可以像專門用于檢查合規性的一組測試一樣簡單,也可以像自動化基礎架構合規性的框架一樣復雜。
許多組織在數據中心或云提供商方面都在基礎架構上投入巨資。組織還在配置管理工具上投入大量資金來創建基礎架構。重要的是利用這些工具和云提供商的強大功能,并將基礎架構作為代碼進行管理,并將其版本與應用程序代碼一樣。這將確保環境創建一致,可重復且可靠,并有助于更快地部署和回滾。
隨著組織在其DevSecOps實現中的成熟,管理端到端CI/CD管道作為代碼提供了優勢。作為代碼的管道將使各個團隊能夠更好地觸發和管理他們的部署,并幫助更好地跟蹤部署。
一旦CI/CD拼圖的所有部分組合在一起,能夠跟蹤交付的速度,從提交到發布是很重要的。為了能夠每天或每天多次發布,需要對管道的各個階段進行優化,以便更快地反饋和完成。如果對管道優化地不夠好,則很難實現持續的交付速度。
將應用程序部署到生產環境中后,能夠監視應用程序的性能和安全性非常重要。AI驅動的生產監控使預測分析能夠在問題發生之前識別問題。一些最新的AI驅動工具還支持基于應用程序負載優化云基礎架構,而無需人工干預。
人工智能驅動的聊天機器人正在進入客戶支持工具。這些聊天機器人可以幫助客戶快速找到答案,并嘗試理解客戶反饋,以便在規劃工具中自動創建缺陷或用戶故事,工程團隊可以通過這些故障或用戶故事來解決問題或實施增強功能。AI驅動的監控還有助于理解用戶行為,可用作增強應用程序功能的反饋。
在AI的驅動下,利用數據做出明智的決策可以幫助企業在實施DevSecOps時適應未來的變化,了解用戶行為并增強應用交付。持續改進是改善DevSecOps實施的關鍵,而AI驅動的工具和自動化成為流程的推動者。