Разработка программного обеспечения требует создания и доставки новых продуктов с невероятной скоростью и без перебоев в непрерывной доставке. DevOps — это ответ на вызовы современности и основа современных команд разработчиков программного обеспечения. Однако спрос растёт, и начинают проявляться проблемы: выгорание сотрудников, инструменты для обеспечения наблюдаемости перегружают команды информационным шумом, а обещания повышения скорости разработки часто кажутся лишь маркетинговым ходом.
К счастью, искусственный интеллект приходит на помощь DevOps. Сочетание скорости, проницательности и простоты — вот ключ, который переломит ситуацию.
Что многие компании делают неправильно в области наблюдаемости
Спросите любого инженера DevOps об наблюдаемости, и вы услышите о панелях мониторинга, логах, трассировках и метриках. Компании часто гордятся тем, что «отслеживают всё», создавая сложные системы мониторинга, которые выдают бесконечные потоки данных.
Но проблема в том, что наблюдаемость — это не столько о том, сколько данных вы собираете, сколько о понимании истории, стоящей за этими данными.
Например, дом может быть оснащён 10 камерами безопасности, но если ни одна из них не направлена на входную дверь, вы можете пропустить злоумышленника. К сожалению, многие команды оказываются в подобной ситуации: они тонут в потоках данных, но всё равно не могут определить первопричину проблемы.
Наблюдаемость должна упрощать принятие решений, а не усложнять их. Не хватает контекста. Инструменты для обеспечения наблюдаемости должны соединять точки, помогая командам понять, что важно, и, главное, почему это происходит.
Почему команды DevOps выгорают
DevOps должен был стать ключом к гармонизации разработки и эксплуатации, но для многих команд это превратилось в титаническую задачу. От инженеров DevOps ожидают, что они будут выполнять слишком много ролей: от отправки кода до масштабирования инфраструктуры, устранения уязвимостей, реагирования на оповещения в 2 часа ночи и оптимизации скорости — и всё это при сохранении безупречного времени безотказной работы.
Вместо одной работы они выполняют пять в одной. Результат — выгорание.
Команды DevOps постоянно находятся в режиме пожаротушения, спеша потушить один пожар за другим, зная, что следующий уже не за горами. Но такая реактивная культура убивает креативность, мотивацию и долгосрочное мышление. Постоянная готовность к работе снижает способность как отдельных сотрудников, так и всей команды к инновациям и росту.
Как ИИ может облегчить нагрузку
Идея инфраструктуры, которая «обслуживает себя», давно была мечтой для DevOps. С помощью ИИ она становится реальностью. ИИ — это, по сути, помощник, о котором мечтает каждый инженер DevOps, предлагая три ключевых преимущества: обнаружение аномалий в реальном времени, моделирование прогнозируемых сбоев и автоматизированное разрешение и предложения.
С обнаружением аномалий в реальном времени ИИ может отмечать проблемы, как только они возникают, выходя за рамки типичной «усталости от оповещений», с которой сталкиваются многие команды.
Благодаря моделированию прогнозируемых сбоев ИИ может обнаружить сегодняшние проблемы и предсказать завтрашние. Анализируя исторические тенденции, ИИ может предвидеть такие проблемы, как исчерпание ресурсов или узкие места в трафике, и предложить решения до их обострения.
Наконец, автоматизированное разрешение и предложения позволяют ИИ не только оповещать, но и предпринимать действия. Например, если служба аварийно завершает работу из-за ограничений памяти, инструмент на базе ИИ может автоматически увеличить объём памяти. Или он может предложить исправления, предлагая инженерам отправную точку, а не оставляя их вслепую заниматься поиском неисправностей.
Увеличение скорости разработки без ущерба для безопасности и качества
Скорость стала святой grail для команд разработчиков. Компании хотят выпускать обновления быстрее, быстрее вносить изменения и радовать клиентов как можно скорее. Но скорость без ограничений может привести к хаосу из-за некачественных продуктов, рисков для безопасности и разочарованных пользователей. Так как же компании могут увеличить скорость, не навлекая на себя катастрофу?
Секрет заключается в устранении препятствий, а не в сокращении углов. Скорость — это не столько спешка, сколько оптимизация процессов и устранение блокировок.
Вместо того чтобы ждать, пока цикл контроля качества обнаружит ошибки, автоматизированные системы могут тестировать каждую часть кода перед слиянием. ИИ может даже выявлять закономерности в неудачных сборках, предоставляя разработчикам действенную обратную связь на раннем этапе.
Безопасность не должна быть второстепенной задачей, добавляемой в конец конвейера. Инструменты на базе ИИ могут интегрировать динамическое тестирование безопасности на каждом этапе разработки, выявляя уязвимости до того, как они попадут в продакшн.
Разработчикам не нужно получать десяток одобрений для развёртывания своего кода. ИИ может установить ограничения, гарантируя, что отправляемый код безопасен и хорошо протестирован, не обременяя команды ручными проверками.
Позволяя ИИ выполнять повторяющиеся задачи и обеспечивая качество, инженерные команды получают автономию для быстрой работы без ущерба для ценности. Скорость — это создание систем, в которых скорость и стабильность работают вместе в гармонии.
С помощью ИИ инженеры больше не копошатся в логах и не просыпаются из-за неизбежных сбоев. Они — архитекторы, проектирующие системы, которые учатся, самовосстанавливаются и масштабируются автономно. Вместо того чтобы утонуть в шуме, они работают над значимыми улучшениями, которые способствуют достижению бизнес-результатов. ИИ ускоряет DevOps и возрождает человеческий подход.
Будущее DevOps — это не спринт, а устойчивое путешествие к более умным системам. И с ИИ, расчищающим путь, команды наконец-то могут принять скорость без стресса.
В конце концов, технологии должны расширять наши возможности, а не истощать их.