AI w DevOps: Jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje praktyki CI/CD?

DevOps to dzisiaj standard branży – badania pokazują, że w praktyki z zakresu rozwoju i eksploatacji zaangażowanych jest 83% programistów. Co trzeci z nich wykorzystuje ciągłą integrację (CI) do automatycznego kompilowania i testowania zmian w kodzie. Z kolei 29% wskazuje, że automatyzuje wdrożenia kodu dzięki ciągłemu dostarczaniu (CD)[1]. Zupełnie nowe możliwości w tych i innych aspektach związanych z praktykami CI/CD przyniósł rozwój sztucznej inteligencji. Jak nowe narzędzia wpłyną na pracę deweloperów i specjalistów DevOps? 

Analiza wpływu AI na potoki CI/CD wykazała, że sztuczna inteligencja zmniejsza czas kompilacji średnio o 40%, współczynnik niepowodzeń zmian – o 53%, z kolei średni czas odzyskiwania – o 67%[2]. Dane te pokazują, że głównymi korzyściami wynikającymi z zastosowania sztucznej inteligencji w praktykach CI/CD są oszczędność czasu i zmniejszenie ryzyka wystąpienia błędów w kodzie.

„Korzyści te są zasługą nie tylko poprawy współpracy pomiędzy obszarami development i operations – to także efekt automatyzacji wielu procesów. DevOps i CI/CD pomagają organizacjom ograniczyć koszty związane z wytwarzaniem i utrzymaniem oprogramowania, przy jednoczesnym zwiększeniu jego jakości. Pozwala to na szybsze wprowadzanie na rynek nowych produktów, łatwiejsze wykrywanie luk w kodzie, wdrażanie poprawek i sprawne dostarczanie nowych wersji oprogramowania” – komentuje Dariusz Świąder, prezes Linux Polska.

Wdrożenie DevOps i CI/CD w organizacji jest jednak procesem, który wymaga konkretnej wiedzy i umiejętności. Dobrze jest więc rozpocząć go od oceny wyjściowej firmy i wskazania obszarów, które wymagają usprawnienia. Dopiero na tej podstawie można opracowywać standardy związane z wytwarzaniem i wdrażaniem oprogramowania, a także rekomendować zastosowanie konkretnych praktyk branżowych.

AI ułatwia ocenę jakości kodu

Sztuczna inteligencja znalazła szerokie zastosowanie w procesie tworzenia i analizy jakości kodu, usprawniając i przyspieszając pracę deweloperów. Narzędzia AI skanują kod pod względem błędów, luk w zabezpieczeniach czy zgodności ze standardami. Są wykorzystywane również w fazie testowania potoków CI/CD – tworzą zróżnicowanie przypadki testowe na podstawie zmian w kodzie, identyfikują niewiarygodne testy, a także priorytetyzują przypadki testowe ze względu na ich znaczenie i wpływ. Nie powinno zatem dziwić, że według badań zastosowanie narzędzi opartych na uczeniu maszynowym zwiększa częstotliwość wdrażania średnio o 300%[3]. Wszystkie te aspekty przekładają się na skrócenie procesu dostarczania oprogramowania i zwiększenie zaufania klientów.

Modele oparte na AI pomagają też  podjęciu wielu decyzji projektowych – nie tylko tych związanych z jakością i bezpieczeństwem kodu. Narzędzia AI są wsparciem dla człowieka w zakresie priorytetyzacji poprawek na etapie powdrożeniowym, czego przykładem jest zautomatyzowana analiza nastrojów użytkowników. Działanie to dostarcza szybkiej informacji o obszarach, które wymagają ulepszenia.

Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja będzie wyznaczała kierunek rozwoju CI/CD. Jak wskazują eksperci, nie zabierze jednak pracy specjalistom – umożliwi im skupienie się na innych działaniach związanych z tworzeniem i utrzymaniem oprogramowania.

„Sztuczna inteligencja to jeden z kilku wiodących trendów w obszarze CI/CD – innymi są przykładowo rosnące znaczenie chmury obliczeniowej w wytwarzaniu oprogramowania oraz nacisk na bezpieczeństwo związane z rosnącą liczbą cyberataków. Nie należy obawiać się rosnącej roli automatyzacji i AI – to właśnie dzięki nim deweloperzy zyskują czas, który mogą przeznaczyć na stworzenie jak najlepszej architektury systemowej i struktury komponentów, a administratorzy mają szansę bardziej zaangażować się w zarządzanie infrastrukturą informatyczną. Usprawnienie procesów, optymalizacja wykorzystania zasobów czy ułatwienie wdrożenia zmian w dostarczanych rozwiązaniach to aspekty, na których organizacja i jej pracownicy mogą tylko skorzystać” – podsumowuje Tomasz Dziedzic.

[1] CF Foundation, DATA, State of CI/CD Report 2024: The Evolution of Software Delivery Performance

[2] Irjet,Purushotham Reddy K., 2021, The Role of AI in Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD) Pipelines: Enhancing Performance and Reliability

[3] Hivez L., Ayuns L., Shalom J., 2024, Impact of Emerging AI Techniques on CI/CD Deployment Pipelines