نکات کلیدی
-
هوش مصنوعی با سادهسازی کارها، افزایش امنیت و بهینهسازی عملیات، در حال بهبود گردشکارهای دِوسِکآپس است. استفاده از هوش مصنوعی برای پیشنهاد کد، تولید تستهای خودکار و ساخت پرسشهای گفتوگومحور، بهرهوری تیمها را افزایش میدهد.
-
آسیبپذیریهای امنیتی را میتوان با توضیحات هوش مصنوعی و اصلاحهای پیشنهادی آن سریعتر و دقیقتر برطرف کرد. از هوش مصنوعی برای تحلیل ریشهای علت، خلاصهسازی لاگها و بهینهسازی عملکرد در عملیات استفاده میشود.
-
برای استفاده مسئولانه و امن از هوش مصنوعی، باید محافظهای لازم شامل کنترل حریم خصوصی داده، مدیریت دسترسی و اعتبارسنجی ورودیها پیادهسازی شود.
-
اثر هوش مصنوعی بر گردشکارها باید با شاخصها و داشبوردها پایش و اندازهگیری شود و راهبردها بر اساس نتایج بهروزرسانی شوند.
-
برای بهینهسازی بیشتر، میتوان از تکنیکهای پیشرفته مانند تولید تقویتشده با بازیابی اطلاعات و مدلهای سفارشی استفاده کرد و تحولات حوزه عاملهای هوش مصنوعی و مهندسی پرسش را دنبال نمود.
دِوسِکآپس یک رویکرد قدرتمند در توسعه نرمافزار است که تحویل سریعتر و کارایی بالاتر را ممکن میسازد.
در این ارائه به مشکلات رایجی مانند زمان بیش از حد برای رفع خطا و گردشکارهای ناکارآمد اشاره شد و همزمان نشان داده شد که هوش مصنوعی میتواند ابزاری قدرتمند برای سادهسازی این فرآیندها و افزایش بهرهوری باشد.
دِوسِکآپس بومیِ ابر (Cloud Native – DevSecOps)
بیایید دِوسِکآپس و ارتباط آن با معماری بومی ابر را بررسی کنیم. هنگام حرکت در مسیر دِوسِکآپس، به مرحلهای که اکنون در آن قرار دارید فکر کنید.
آیا در حال استقرار نرمافزار هستید؟ تستها را خودکار کردهاید؟ از محیط پیشتولید استفاده میکنید؟ یا هنوز در ابتدای مسیر قرار دارید؟
در طول این بحث، از شما میخواهم ناکارآمدترین کاری را که اکنون با آن روبهرو هستید شناسایی کنید. آیا ایجاد درخواست مشکل است؟ کدنویسی؟ تست؟ اسکن امنیتی؟ استقرار؟ عیبیابی؟ تحلیل ریشهای علت؟ یا مسئلهای دیگر؟
حالا ظرفیت بالقوه هوش مصنوعی برای افزایش کارایی را تصور کنید. با این حال، باید به یک نکته مهم توجه داشت:
تنوع گردشکارها. هر تیم شرایط خاص خود را دارد و راهحلها یکسان نیستند.
ایجاد چارچوبهای محافظ برای هوش مصنوعی ضروری است. امنیت دادهها باید تضمین شود و از نشت اطلاعات جلوگیری گردد. علاوه بر این، اندازهگیری اثر هوش مصنوعی اهمیت بالایی دارد. نباید هوش مصنوعی را صرفاً به این دلیل که دیگران از آن استفاده میکنند پیادهسازی کرد؛ بلکه باید ارزش آن بهصورت شفاف اثبات شود.
AI در گردشکارهای توسعه
در دنیای پرشتاب توسعه نرمافزار، سادهسازی گردشکارها برای موفقیت ضروری است. در سال ۲۰۲۴، هفتاد درصد از پاسخدهندگان اعلام کردند که بیش از یک ماه طول میکشد تا توسعهدهندگان تازهوارد در سازمانشان به بهرهوری برسند؛ این عدد در سال ۲۰۲۳ شصتوشش درصد بود.
هوش مصنوعی آماده است شیوه کار ما را بازتعریف کند.
استفاده از هوش مصنوعی در گردشکارها مزایای متعددی به همراه دارد: افزایش بهرهوری، کاهش زمان صرفشده برای کارهای تکراری، درک بهتر کد، همکاری مؤثرتر و تسهیل فرآیند ورود نیروهای جدید به تیم.
در توسعه نرمافزار، هوش مصنوعی میتواند در تمام مراحل مؤثر باشد؛ از تفکیک نقشها بین توسعه، عملیات و امنیت گرفته تا کمک در برنامهریزی، مدیریت، کدنویسی، تست، مستندسازی و بازبینی کد.
قابلیتهای پیشنهاد و تولید کد مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند کارهایی مانند تکمیل خودکار کد و شناسایی وابستگیهای جاافتاده را انجام دهند و بهرهوری توسعهدهندگان را افزایش دهند.
همچنین هوش مصنوعی میتواند کد را توضیح دهد، الگوریتمها را خلاصه کند، بهبودهای عملکردی پیشنهاد دهد و کدهای طولانی را بازساخت کند؛ چه به الگوهای شیگرا و چه حتی به زبانهای دیگر.
تأثیر هوش مصنوعی به توسعه محدود نمیشود و حوزه عملیات را نیز دربر میگیرد. با تحلیل توضیحات کوتاه، هوش مصنوعی میتواند شرح کامل مشکلات را تولید کند و زمان و منابع ارزشمند را ذخیره نماید. همچنین میتواند گفتگوها و توضیحات طولانی را خلاصه کند تا اعضای تیم راحتتر در جریان امور قرار بگیرند.
نمونههای واقعی از AI در عمل
ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی میتوانند با یک پرسش ساده، راهنمایی کاملی برای شروع یک پروژه نرمافزاری ارائه دهند؛ از دستورهای خط فرمان و پیکربندی فرآیند تحویل مداوم گرفته تا تنظیم ابزارهای پایش.
این کار نیاز به جستوجو در منابع متعدد را از بین میبرد و بهویژه برای اعضای جدید تیم بسیار کارآمد است.
هوش مصنوعی همچنین میتواند توضیحات کامل و ساختیافتهای برای مشکلات ایجاد کند و یک ایده خام را به یک پیشنهاد فنی دقیق تبدیل نماید. این رویکرد برای آغاز گفتگوها و بررسی راهحلهای مختلف بسیار مفید است.
یکی دیگر از کاربردهای مهم هوش مصنوعی، خلاصهسازی برنامهها و گفتگوهای طولانی است. این کار درک سریع مسائل پیچیده را ممکن میکند و تصمیمگیری را سرعت میبخشد.
در عمل، هوش مصنوعی میتواند توضیحات طولانی مشکلات را خلاصه کند، ابزارهای خط فرمان برای پایش سیستمها بسازد، کدها را بین زبانهای مختلف بازنویسی کند و حتی افراد مناسب برای بازبینی تغییرات کد را پیشنهاد دهد.
عملیات مبتنی بر هوش مصنوعی: مدیریت رخداد، پایش و بهینهسازی هزینه
با انتقال تمرکز از توسعه به عملیات، بیایید بررسی کنیم که هوش مصنوعی چگونه میتواند تحلیل ریشهای علت، پایشپذیری، ردیابی خطا، عملکرد و بهینهسازی هزینه را متحول کند. یکی از نقاط درد رایج، متوقف شدن پایپلاین یکپارچهسازی و تحویل مداوم است؛ وضعیتی شبیه آنچه در کمیک اصلاحشدهی XKCD 303 دیده میشود.
بهجای جستوجوی دستی در میان لاگهای اجرا، هوش مصنوعی میتواند آنها را تحلیل کند و بینشهای قابل اقدام ارائه دهد و حتی راهکارهای اصلاحی پیشنهاد کند. با دقیقتر کردن پرسشها و وارد شدن به گفتوگو با هوش مصنوعی، توسعهدهندگان میتوانند بهسرعت مشکل را تشخیص داده و برطرف کنند و حتی نکتههایی برای بهینهسازی دریافت کنند.
امنیت اهمیت حیاتی دارد، بنابراین دادههای حساس مانند گذرواژهها و اطلاعات دسترسی باید پیش از تحلیل فیلتر شوند. یک پرسش درست و حسابشده میتواند به هوش مصنوعی دستور دهد ریشهی مشکل را به شکلی توضیح دهد که هر مهندس نرمافزاری آن را بفهمد و همین موضوع فرایند عیبیابی را سریعتر میکند. این رویکرد میتواند بهرهوری توسعهدهندگان را بهطور چشمگیری افزایش دهد.
با حرکت به سمت استقرارهای بومیِ ابر، شکستهای کوبرنتیز میتوانند به کابوس تبدیل شوند. با این حال، ابزارهایی مانند k8sgpt که یک پروژهی آزمایشی تحت چتر بنیاد رایانش بومی ابر است، از مدلهای زبانی بزرگ استفاده میکنند تا استقرارها را تحلیل کرده و از منظر پایداری سامانه یا کارایی پیشنهادهایی ارائه دهند. این ابزار با مدلهای زبانی مختلف کار میکند و حتی میتواند بهصورت محلی با اولاما روی یک مکبوک اجرا شود.
پایشپذیری یکی دیگر از جنبههای کلیدی عملیات است و هوش مصنوعی میتواند تحلیل لاگها را بسیار سادهتر کند. هنگام رخدادها، هوش مصنوعی میتواند حجم عظیمی از دادههای لاگ را خلاصه کند تا ریشهی مشکل سریعتر شناسایی شود و حل مسئله با سرعت بیشتری انجام گیرد. ادغام هوش مصنوعی در محصول هانیکام نمونهی خوبی از این رویکرد است که با ارائهی دستیارهای پرسوجو و قابلیتهای مبتنی بر هوش مصنوعی، انجام وظایف پیچیدهی پایشپذیری را آسانتر میکند.
در نهایت، پایش پایداری محیطهای فنی نیز در حال اهمیت یافتن است. ابزارهایی مانند کپلر با استفاده از eBPF و یادگیری ماشین، مصرف انرژی را در محیطهای کوبرنتیز پیشبینی میکنند. این موضوع به سازمانها امکان میدهد هزینهها و پایداری را بهینه کنند و ردپای کربنی خود را کاهش دهند.
این نمونهها نشان میدهند که هوش مصنوعی چگونه در حال دگرگونسازی عملیات، افزایش بهرهوری و پیشبرد نوآوری در حوزههای مختلف است.
AI در گردشکارهای امنیت
با انتقال تمرکز به گردشکارهای امنیتی، هوش مصنوعی میتواند متحدی قدرتمند برای درک و کاهش آسیبپذیریها، بهبود اسکنهای امنیتی و رسیدگی به نگرانیهای زنجیره تأمین باشد. بر اساس گزارش جهانی دِوسِکآپس گیتلب در سال ۲۰۲۴، ۶۷ درصد از توسعهدهندگان گفتهاند دستکم یکچهارم کدی که با آن کار میکنند از کتابخانههای متنباز تشکیل شده است؛ اما در حال حاضر تنها ۲۱ درصد از سازمانها از «صورتمواد نرمافزاری» (Software Bill of Materials یا SBOM) برای مستندسازی اجزای تشکیلدهنده نرمافزار خود استفاده میکنند.
با مرور یک رخداد امنیتی در گذشته که در آن یک آسیبپذیری ثبتشده (CVE) در یک ابزار متنباز به پیامدهای ناخواسته منجر شد، روشن میشود که درک عمیقتر آسیبپذیریها و راهکارهای اصلاحی بلندمدت آنها تا چه اندازه حیاتی است.
هوش مصنوعی میتواند با توضیح آسیبپذیریها به زبان ساده کمک کند و مفاهیمی مانند آسیبپذیریهای رشته قالب، تزریق فرمان، حملات زمانی و سرریز بافر را شفافسازی کند. با فهم اینکه مهاجمان چگونه از آسیبپذیریها سوءاستفاده میکنند، توسعهدهندگان میتوانند اصلاحهای مؤثری پیادهسازی کنند، بدون آنکه بازگشت خطا (regression) ایجاد شود یا کیفیت کد آسیب ببیند.
با استفاده از پرسشهایی مانند «این آسیبپذیری را مانند یک مهندس امنیت نرمافزار توضیح بده»، هوش مصنوعی میتواند قطعههای کد را تحلیل کند، نمونههایی از سوءاستفادههای احتمالی ارائه دهد و اصلاحهای مقاوم پیشنهاد کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی حتی میتواند درخواستهای ادغام یا درخواستهای کشش شامل تغییرات پیشنهادی کد را تولید کند، فرآیند رفع آسیبپذیری را خودکار سازد و اطمینان دهد که اسکنهای امنیتی و خط لولههای یکپارچهسازی و تحویل مداوم اصلاحها را اعتبارسنجی میکنند.
این رویکرد سادهسازیشده نهتنها در زمان صرفهجویی میکند، بلکه خطر خطای انسانی را نیز کاهش میدهد و مدیریت آسیبپذیریها را کارآمدتر و اثربخشتر میسازد.
AI Guardrails: حریم خصوصی، داده و عملکرد امنیت، اعتبارسنجی
با انتقال تمرکز به چارچوبهای محافظ هوش مصنوعی، پرداختن به حریم خصوصی، امنیت داده، عملکرد و در مجموع مناسببودن استفاده از هوش مصنوعی در گردشکارها حیاتی است. پیش از هر چیز، نحوه استفاده از دادهها باید با دقت بررسی شود. دادههای شما، از جمله کد منبع، نباید برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی استفاده شوند، زیرا خطر نشت اطلاعات وجود دارد. دادههای اختصاصی نیز نباید برای تحلیل به ارائهدهندگان بیرونی ارسال شوند، بهویژه در محیطهای قانونگذاریشده مانند بانکها یا نهادهای دولتی.
علاوه بر این، اگر قابلیتهای هوش مصنوعی از تاریخچه گفتگو استفاده میکنند، سیاستهای نگهداری داده و شیوههای حذف باید شفاف باشند. وجود یک بیانیه عمومی درباره استفاده از داده و حریم خصوصی ضروری است و باید از ارائهدهنده DevOps یا هوش مصنوعی خود درباره سیاستهایشان پرسوجو شود.
امنیت نگرانی اساسی دیگری است. دسترسی به قابلیتها و مدلهای هوش مصنوعی باید کنترل شود و سازوکارهای حاکمیتی برای تعیین اینکه چه کسانی مجاز به استفاده هستند وجود داشته باشد. همچنین باید محافظهایی پیادهسازی شوند تا از ارسال محتوای حساس در پرسشها جلوگیری شود.
اعتبارسنجی پاسخهای پرسشها برای جلوگیری از سوءاستفاده ضروری است. تدوین دستورالعملها و الزامات روشن برای اعضای تیم لازم است تا استفاده مسئولانه و اخلاقی از ابزارهای هوش مصنوعی تضمین شود.
شفافیت کلید موفقیت است. مستندات مربوط به استفاده، توسعه و بهروزرسانیهای هوش مصنوعی باید بهراحتی در دسترس باشد. همچنین داشتن برنامهای برای مواجهه با شکستهای هوش مصنوعی یا بهروزرسانی مدلها برای حفظ بهرهوری ضروری است. «مرکز شفافیت هوش مصنوعی»، مانند آنچه در GitLab وجود دارد، میتواند بینشها و اطلاعات ارزشمندی ارائه دهد.
پایش عملکرد نیز حیاتی است؛ چه از APIهای نرمافزار بهعنوان خدمت (SaaS)، چه از APIهای خودمدیریتشده، یا از مدلهای زبانی بزرگ محلی استفاده کنید. ابزارهای پایشپذیری مانند OpenLLMetry و LangSmith میتوانند به ردیابی رفتار و عملکرد هوش مصنوعی در گردشکارها کمک کنند.
در نهایت، اعتبارسنجی مدلهای زبانی بزرگ به دلیل احتمال تولید پاسخهای ساختگی (hallucination) ضروری است. چارچوبهای آزمون و شاخصهای ارزیابی برای تضمین کیفیت و قابلیت اتکای پاسخهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی اهمیت بالایی دارند.
با رسیدگی دقیق و نظاممند به این ملاحظات، میتوانید از توان هوش مصنوعی بهرهمند شوید، در عین حال ریسکها را به حداقل برسانید و ادغامی مسئولانه و مؤثر در گردشکارهای خود ایجاد کنید.
اثرگذاری هوش مصنوعی
با عبور از مرحلهی چارچوبهای محافظ و رسیدن به مرحلهی اثرگذاری، اندازهگیری تأثیر هوش مصنوعی بر گردشکارهای توسعه به یک چالش تازه تبدیل میشود. در این مسیر، ضروری است که فراتر از شاخصهای سنتی بهرهوری توسعهدهندگان حرکت کنیم و به سراغ رویکردهای جایگزین برویم.
میتوان شاخصهای DORA را در کنار بازخورد تیم و نظرسنجیهای میزان رضایت اعضا در نظر گرفت. علاوه بر این، پایش کیفیت کد، میزان پوشش تست و تعداد دفعات شکست خط لولههای CI/CD اهمیت بالایی دارد. همچنین باید بررسی شود که آیا زمان عرضه نرمافزار کاهش یافته است یا همچنان در سطح قبلی باقی مانده است.
ساخت داشبوردهای جامع برای ردیابی این شاخصها ضروری است؛ چه با ابزارهایی مانند Grafana و چه با سایر پلتفرمها. با تحلیل این دادهها و بینشها، میتوان درک عمیقتری از نحوه تأثیرگذاری هوش مصنوعی بر گردشکارها به دست آورد و نقاط قابل بهبود را شناسایی کرد. هرچند مسیر رسیدن به اندازهگیری دقیق همچنان ادامه دارد، اما کاوش مستمر و اصلاح پیوسته روشها در نهایت به درک جامعتری از اثر هوش مصنوعی بر بهرهوری و نتایج کلی توسعه نرمافزار منجر خواهد شد.
پذیرش هوش مصنوعی
در حالی که ادغام هوش مصنوعی در گردشکارها چشمانداز امیدوارکنندهای دارد، ضروری است همزمان چارچوبهای محافظ مربوط به امنیت، حریم خصوصی و استفاده از دادهها را در نظر بگیریم و اثر واقعی هوش مصنوعی را نیز اعتبارسنجی کنیم. در این مسیر، تکنیکهای پیشرفتهای مانند تولید تقویتشده با بازیابی اطلاعات (Retrieval Augmented Generation – RAG) میتوانند قابلیتهای هوش مصنوعی را بهطور قابل توجهی ارتقا دهند.
RAG محدودیتهای مدلهای زبانی بزرگ که با دادههای قدیمی آموزش دیدهاند را برطرف میکند، با این روش که منابع اطلاعاتی بیرونی مانند اسناد یا پایگاههای دانش را وارد فرآیند پاسخگویی میکند. با بارگذاری این منابع در یک مخزن برداری و ادغام آن با مدل زبانی، کاربران میتوانند به اطلاعات بهروز و دقیق دسترسی پیدا کنند؛ حتی درباره موضوعاتی مانند آخرین تحولات زبان Rust یا وضعیت آبوهوای لندن.
RAG کاربردهای عملی متعددی دارد، از جمله ساخت گفتوگوهای مبتنی بر پایگاه دانش برای پلتفرمهایی مانند Discord یا Slack. حتی اسناد پیچیدهای مانند راهنمای GitLab نیز میتوانند بارگذاری شوند و بهصورت مؤثر مورد پرسوجو قرار گیرند.
با استفاده از ابزارهایی مانند LangChain و ارائهدهندگان محلی مدلهای زبانی بزرگ مانند Ollama، ساخت راهحلهای مبتنی بر RAG برای خودتان بهراحتی امکانپذیر است. این رویکرد به شما اجازه میدهد از دادههای اختصاصی خود بهره ببرید، بدون آنکه به سرویسهای نرمافزاری بیرونی متکی باشید؛ در نتیجه، امنیت داده و حریم خصوصی نیز بهتر حفظ میشود.
عاملهای هوش مصنوعی
حوزهی دیگری که باید به آن توجه داشت، عاملهای هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ است که با سرعت زیادی در حال تکامل هستند. این عاملها میتوانند بهصورت پویا دادهها را جمعآوری کنند تا به پرسشهای پیچیده پاسخ دهند و در نتیجه دقت و کارایی را افزایش دهند. هرچند این فناوری هنوز در حال توسعه است، اما ظرفیت بسیار بالایی برای بهبود فرآیندهای دِوسِکآپس دارد.
علاوه بر این، باید به استفاده از پرسشها و مدلهای سفارشی برای کاربردهای مشخص فکر کرد. مدلهای زبانی بزرگ محلی که با دادههای داخلی آموزش دیدهاند، مزیتهای مهمی از نظر امنیت و حریم خصوصی ارائه میدهند. همچنین میتوان تنظیم واسطهای مدل را بهعنوان جایگزینی مقرونبهصرفه برای بازآموزی کامل در نظر گرفت. این تکنیکهای پیشرفته میتوانند گردشکارهای دِوسِکآپس را بیش از پیش بهینهسازی کنند.
جمعبندی
برای پیادهسازی کارآمد دِوسِکآپس، باید از چند زاویه به موضوع نگاه کرد. در سطح گردشکار، میتوان با استفاده از پیشنهاد کد، تولید تست و ابزارهای گفتوگومحور، کارهای تکراری و باگها را کاهش داد. در حوزه امنیت، توضیح دقیق آسیبپذیریها و افزایش دانش تیمی اهمیت دارد. در عملیات نیز، تحلیل ریشهای علت و ابزارهای هوشمند میتوانند زمان صرفشده برای استقرارهای ناموفق را کاهش دهند. با توجه به این موارد، سازمانها میتوانند دِوسِکآپس خود را بالغتر کنند و فرآیند توسعه و تحویل نرمافزار را سریعتر، امنتر و کارآمدتر سازند.
