Förändra mjukvaruutvecklingen med AI och DevOps

Så stöder DevOps användningen av artificiell intelligens (AI)

Att integrera DevOps och AI kan ge omvälvande resultat. DevOps spelar en avgörande roll för att öka utvecklingstakten utan att kompromissa med mjukvarans kvalitet, säkerhet eller tillförlitlighet. Utan DevOps-metoder kan den snabba takten i AI-stödd utveckling leda till fler manuella uppgifter i olika backloggar, till exempel testning, integration, säkerhetsgranskningar och driftsättning.

DevOps fungerar som ett skyddsnät för modern mjukvaruutveckling. Det säkerställer kvalitet och regelefterlevnad så att fördelarna med högre hastighet blir tydliga. Ju snabbare mjukvara levereras, desto snabbare kan företag skaffa sig en konkurrensfördel genom att vara först på marknaden med nya produkter och funktioner.

DevOps i AI-driven mjukvaruutveckling

Spårbarhet i Continuous Integration och Continuous Deployment (CI/CD)

I en AI-driven utvecklingsmiljö är spårbarheten för varje ändring, med Continuous Integration (CI) eller Continuous Deployment (CD) som automatiseringsmotor, avgörande.

AI snabbar upp produktionen av kod och automatiserad kvalitetssäkring, vilket ställer krav på effektiva CI/CD-processer. När ändringar sker snabbare och fler funktioner skapas på kortare tid spelar automatiserad testning och det skyddsnät som en sund DevOps-kultur erbjuder en avgörande roll för att säkerställa att ny kod både integreras och fungerar smidigt utan buggar eller sårbarheter.

Tip: Evaluate and adapt

Regularly evaluate and adapt quality assurance policies to meet 
evolving needs.

Den mänskliga faktorn är fortsatt oumbärlig för att övervaka och validera förändringar i kodkvaliteten. AI bör komplettera mänsklig expertis, inte ersätta den, för att undvika ett alltför stort beroende av automatiserade processer och möjliggöra mer tillförlitliga och säkra driftsättningar.

Integrera säkerhet med DevSecOps

När CI/CD-processerna utökas och förbättras blir det allt viktigare att integrera säkerhet direkt i utvecklingslivscykeln – en metod som kallas DevSecOps.

Det innebär att säkerhetsrutiner byggs in i DevOps-processen i stället för att behandlas som en eftertanke eller en separat fas, och att säkerhet blir hela utvecklingsteamets gemensamma ansvar. Det uppmuntrar också till samarbete mellan utvecklare samt säkerhets- och compliance-teamen.

DevSecOps kräver en förändring i kultur och tankesätt, vilket banar väg för regelbunden säkerhetsutbildning för utvecklare, användning av säkerhetsfokuserade automatiserade verktyg i CI/CD-pipelinen och kontinuerlig övervakning av sårbarheter. Säkerhetstestverktyg som statisk och dynamisk kodanalys, container-scanning och automatiserade compliance-kontroller blir viktiga delar av utvecklingslivscykeln.

När hotmodellering och riskbedömningar genomförs tidigt i utvecklingen kan team identifiera och hantera säkerhetsproblem innan de eskalerar. Det minskar inte bara risken för intrång, utan även kostnaden och arbetsinsatsen för att hantera potentiella problem när de hanteras kontinuerligt genom hela utvecklingsprocessen.

Under 2024 kommer det att finnas flera AI-baserade lösningar för säkerhetsverktyg och DevSecOps-processer, till exempel intelligent beroendeanalys och kodkvalitetsanalys, inklusive AI-baserade kodförslag. Därför gör arbetet med att bygga DevSecOps-processer och kapacitet inom organisationen det möjligt att dra nytta av verktygen i takt med att de mognar.

AI i Agile och DevOps: Driv Agile excellens med användbara AI-strategier för DevOps

Hur kan ett DevOps-team dra nytta av artificiell intelligens? DevOps-metoder främjar en kultur med gemensamt ansvar och öppen kommunikation, vilket är avgörande för smidiga övergångar från utveckling till driftsättning. Det handlar om mer än teknisk samordning – det krävs en kulturell förändring mot ett mer samarbetsinriktat och agilt tankesätt.

För att dra nytta av artificiell intelligens inom Agile och DevOps behöver du använda nya verktyg, arbetsflöden och metoder som kan hantera komplexiteten och innovationerna i AI-förstärkt mjukvaruutveckling. AI kommer till exempel att öka hastigheten med vilken testautomatisering och infrastruktur som kod skrivs och definieras i framtiden.

DevOps stärker AI och maskininlärning

Maskininlärningsalgoritmer kan analysera historiska data från mjukvaruutveckling och driftprocesser för att upptäcka avvikelser och identifiera mönster som ökar effektiviteten, tillförlitligheten och skalbarheten i DevOps-metoder.

Machine Learning Operations (MLOps) är avgörande i moderna mjukvaruprojekt, särskilt de som omfattar AI-modeller. Det förbättrar effektiviteten och kvaliteten i utvecklingen av AI-modeller och i den allmänna mjukvaruutveckling som rör AI. MLOps förenar DevOps-metoder med maskininlärning och data engineering samt automatiserar och optimerar hela maskininlärningens livscykel.

Kärnan i MLOps är fokus på samarbete, där experter inom datavetenskap, utvecklare och driftteam förenas. Denna samverkan är avgörande för snabb och skalbar utveckling av maskininlärningslösningar och omfattar allt från dataförberedelse till modellträning, validering, driftsättning och övervakning. MLOps följer principerna för Continuous Integration, delivery och training (CI/CD/CT), så att modeller för artificiell intelligens och maskininlärning underhålls och vidareutvecklas.

Att införa MLOps kräver en anpassad strategi eftersom varje mjukvaruprojekt har unika behov. Det är viktigt att undvika överkonstruktion; en välplanerad kombination av DevOps och MLOps kan ge optimala resultat utan att belasta utvecklingsprocessen. Genom att integrera MLOps på ett effektivt sätt kan organisationer hantera komplexiteten i utvecklingen av AI-modeller och skapa hållbara mjukvaruprodukter av hög kvalitet.

Utmaningar med att använda AI-verktyg för DevOps

Utöver fördelarna är det viktigt att förstå utmaningarna med AI i DevOps. Datakvalitet och snedvridning är viktiga frågor, eftersom AI:s prestanda är starkt beroende av kvaliteten på data.

När det gäller AI för DevOps gör bristande tolkningsbarhet det svårt för team att lita på och förstå AI:s beslutsfattande. Det finns en risk för alltför stort beroende av historiska data, vilket kan begränsa AI-modellernas anpassningsförmåga i produktionsmiljöer som förändras snabbt.

ChatGPT används ofta för dokumentation, kunskapsdelning och automatiseringsskript. Det kan generera kodfragment för uppgifter som driftsättningsskript och mallar för infrastruktur som kod (IaC), samt fungera som en källa till idéer. Du bör dock vara försiktig vid hantering av säkerhetsrelaterad och känslig information.

Stora språkmodeller som ChatGPT medför en risk för nätfiskeattacker med övertygande språk. I takt med att programvara för talsyntes förbättras blir attacker som bygger på identitetsbedrägerier mer övertygande.

Detta är sällan tydligare än inom DevOps, där det fungerar som en brygga mellan utvecklare och användare. Åtkomst till DevOps-system kan ofta användas för att ta sig vidare i miljön och utnyttjas, eftersom DevOps-lagret ofta bygger på förtroende.

Microsoft har utökat GitHub Copilot-licensen till att omfatta stöd vid rättsliga åtgärder mot utvecklare eller organisationer som använder Copilot. Kod saknar naturligt ägarskap, så mindre ändringar behövs av upphovsrättsliga skäl.

Prompt engineering är ett nyckelområde och betonar vikten av att förstå upphovsrättsliga konsekvenser vid användning av Copilot, för att undvika oavsiktlig användning av tredjepartskod.

När det gäller teamens kompetens och utbildning bör organisationer ha rätt licenser på plats för att skydda data som matas in i AI-verktyg och vägleda utvecklare så att känslig information inte läcker.

Testning och validering påverkar funktionaliteten och säkerheten i AI-drivna lösningar. Viktiga mätvärden för organisationers förbättringsarbete är ledtid för förändringar, återhämtningstid efter produktionsproblem, felfrekvens och driftsättningsfrekvens – 75 % av organisationerna driftsätter flera gånger i veckan.

Lyssna på avsnittet ”Open source, copyright, and AI” i DevOps Sauna för att lära dig mer om utmaningarna och möjligheterna med open source och AI.

Styrning inom AI

Styrning inom AI omfattar de policyer, processer och kontroller som finns för att säkerställa en ansvarsfull, etisk och effektiv användning av AI-teknik. Det innefattar principer och metoder som vägleder utveckling, driftsättning och förvaltning av AI-system.

Generativ AI och DevOps

Stora organisationer bygger egna styrningsmodeller som kopplar samman och skyddar team och verktyg för mjukvaruutveckling när de förstärker processer med AI-verktyg. Det kommer att leda till ett ökat fokus på datastyrning, datahemvist och dataplacering samt kontroller kopplade till EU-direktiv, såsom GDPR. När dessa policyer finns på plats bör organisationens verktygskedja och automatiserade processer även stödja vägledning och utbildning i hur generativ AI används.

I ett avsnitt av vår podcast diskuterar vi de vanligaste definitionerna av AI och hur begreppet har utvecklats genom åren.

Infrastrukturen som krävs för att hantera stora mängder förfrågningar måste vara robust och redo att stödja den ökande förändringstakt som generering och verifiering av kod medför.

Global styrning i kombination med lokalt ägarskap blir avgörande, och en svår balansgång, för att få ut mesta möjliga av en ny och ständigt växande uppsättning AI-verktyg. För vissa produkter kan det innebära att AI inte är tillräckligt moget, till exempel vid hantering av immateriella rättigheter med mycket höga säkerhetskrav.

Styrning för att övervaka och vägleda användningen av AI-verktyg är ett måste, men det är lika viktigt att bibehålla en positiv Developer Experience. Utvecklare bör i viss utsträckning ha frihet att välja sina verktyg. Nyckeln är att hitta en balans mellan innovation och regelefterlevnad samt skapa lokala och globala regelverk utifrån applikationernas kontext och kritikalitet.

Styrning inom AI omfattar etiska överväganden, regelefterlevnad, ansvarsskyldighet, datastyrning och åtgärder för att hantera snedvridningar, säkerhet och transparens.

• Etiska överväganden är avgörande och omfattar rättvisa, transparens och ansvarsskyldighet i algoritmer och beslutsfattande.

• Datastyrning betonar etisk och säker datahantering, inklusive integritet, samtycke och efterlevnad av regelverk som GDPR.

• Efterlevnad av lagar och regler är en integrerad del av AI-styrning och omfattar dataskydd och åtgärder för att minska snedvridningar.

• Ansvarsskyldighet tydliggör roller inom utveckling, driftsättning och underhåll av AI.

• Åtgärder för att minska snedvridningar säkerställer rättvisa resultat.

• Säkerhetsåtgärder skyddar AI-system mot skadliga attacker och obehörig åtkomst.

• Transparens betonas särskilt inom säkerhetskritiska sektorer som finans och hälso- och sjukvård.

System förändras ständigt, så vi behöver hålla koll på dem och uppdatera och justera vid behov. Samarbete mellan experter är avgörande för att säkerställa att det sker.

Prioritera säkerhet i den snabbrörliga utvecklingscykeln

När AI-drivna verktyg snabbar upp utvecklingsprocessen kan säkerheten hamna i skymundan. DevOps hanterar detta genom att integrera säkerhetsmetoder (DevSecOps) i varje steg av mjukvaruutvecklingens livscykel. Det hjälper säkerhetsarbetet att hålla jämna steg med den snabba utvecklingen och förhindrar att sårbarheter förbises.

Utnyttja AI för DevSecOps
AI inom DevSecOps fokuserar på att förbättra säkerheten inom mjukvaruutveckling och IT-drift genom intelligent automatisering, avancerad prediktiv analys och funktioner för maskininlärning.

En av de främsta funktionerna för AI inom DevSecOps är automatisering av säkerhetstester. AI-drivna verktyg kan självständigt analysera kod för sårbarheter, brister och efterlevnadsproblem. Dessutom kan AI upptäcka beroendeproblem och sårbarheter hos tredje part snabbare än traditionell automatisering. Båda dessa funktioner snabbar upp säkerhetsbedömningar, så att utvecklingsteam kan identifiera och hantera problem tidigt i livscykeln.

Feedback i realtid med hjälp av artificiell intelligens
AI-algoritmer kan analysera systemloggar, användarbeteenden och nätverksaktiviteter för att identifiera avvikande mönster som kan tyda på en säkerhetsrisk. AI-driven hotinformation förbättrar förmågan att upptäcka och hantera incidenter i realtid, vilket stärker systemens motståndskraft.

AI hjälper till att orkestrera och automatisera arbetsflöden för incidenthantering. Vid en säkerhetsincident kan AI-system hjälpa till genom att isolera berörda system, genomföra åtgärder och skicka varningar i realtid.

Trots framstegen finns fortfarande utmaningar, bland annat att AI-modeller kan vara sårbara för attacker. Att balansera användningen av AI för ökad säkerhet med hanteringen av dessa utmaningar är avgörande för att framgångsrikt integrera AI i DevSecOps-paradigmet.

Det behövs en kulturell förändring, samarbete, automatisering och kontinuerliga förbättringar av säkerhetsarbetet genom hela mjukvaruutvecklingens livscykel, vilket vi diskuterar i vår podcast.

Använd AI i DevOps-verktyg

Att integrera AI i DevOps revolutionerar mjukvaruutveckling, driftsättning och underhåll. Ett av de första stegen är att välja rätt verktygskedja och prioritera processer, kompetens och implementeringsmetoder.

Att vara oberoende av verktyg och kunna använda dem omväxlande, i stället för att vara bunden till en enda leverantör, främjar anpassningsförmåga – något som är viktigt i ett föränderligt landskap.

AI-drivna verktyg, som GitHub Copilot, har förändrat hur utvecklare skriver kod och ökat hastigheten och effektiviteten avsevärt. Enligt experter på GitHub är utvecklare 55 % snabbare med AI Copilot.

Ledande AI-verktyg inom DevOps

GitHub Copilot

GitHub Copilot har utvecklats i samarbete med OpenAI och är ett AI-drivet verktyg för kodkomplettering som hjälper utvecklare genom att föreslå kod utifrån sammanhang och befintliga mönster.

Inom DevOps och artificiell intelligens påskyndar GitHub Copilot kodningsuppgifter, minskar fel och främjar konsekvens, vilket gör Continuous Integration- och Continuous Delivery-processer mer effektiva.

GitLab Duo

En uppsättning AI-funktioner som förbättrar arbetsflöden för utveckling och driftsättning. Bland de viktigaste funktionerna finns kodförslag, hantering av issues och epics, ökad produktivitet, stöd vid onboarding och säkerhet. GitLab Duo innehåller verktyg för sammanfattningar av kod och merge requests, information om sårbarheter och hur de åtgärdas samt testgenerering för att bygga säker mjukvara snabbare.

ChatOps

Många har redan vant sig vid att använda appar som ChatGPT för hjälp med vardagliga uppgifter. Med GitHub Copilot Chat ser vi framväxten av kontextdrivna chattar. Det fungerar på GitHub.com och i andra kodverktyg, som Visual Studio Code. Du kan ställa frågor och diskutera kodrelaterade ämnen, till exempel få kod förklarad eller generera tester, och få snabba svar.

I framtiden kommer AI-funktioner att förbättra kommunikationen och samarbetet i utvecklingsflödet. Med dessa funktioner främjar ChatOps samarbete mellan teammedlemmar genom att dela insikter och samordna driftsättningsaktiviteter.

Atlassian Intelligence

AI-funktioner finns nu tillgängliga i Jira Software, Confluence, Jira Service Management med flera. Den första uppsättningen funktioner i Atlassian Intelligence bidrar till att öka den individuella produktiviteten och använder organisationens data för att göra insikter direkt tillgängliga för datadrivet beslutsfattande.

"Utöver AI-svar och sammanfattningar av issues har användningen av Atlassian Intelligence för att minska störningsmoment förbättrat vår Developer Experience.” Martin Brignall, Developer Tooling Specialist

I vårt blogginlägg berättar vi om vikten av mänsklig expertis tillsammans med AI när du bygger och förbättrar CI/CD-pipelines.

Infrastructure as Code (IaC)

Verktyg som Terraform och AWS CloudFormation gör det möjligt att skapa och hantera resurser i datorsystem – som servrar, databaser och nätverk – genom att skriva kod i stället för att göra det manuellt via ett grafiskt gränssnitt.

Det är som att ge din infrastruktur instruktioner på ett språk som datorn förstår, varefter verktygen automatiskt konfigurerar och hanterar dina resurser. Det gör det enklare att hantera och skala din infrastruktur på ett konsekvent sätt. IaC är centralt för modern mjukvaruutveckling, och eftersom det uttrycks i kod kan AI-verktyg även ge fördelar inom detta område.

Det är viktigt att hålla sig uppdaterad om den senaste tekniken och de senaste verktygen inom DevOps och AI när nya framsteg sker. Håll koll på officiella webbplatser som den här, communityforum och branschpublikationer för den senaste informationen.