Wie wird KI das Plattform-Engineering und DevEx verbessern?

Autorin |. Heather Joslyn

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Für viele Unternehmen, die DevOps einführen, ist die Skalierung und Wertschöpfung durch Steigerung der Entwicklerproduktivität eine große Herausforderung. In diesem Artikel diskutieren wir die neuesten KI-gesteuerten Ansätze im Plattform-Engineering.

1. KI-gesteuerte DevOps-Plattform

Digital.ai ist ein branchenführendes KI-gesteuertes Technologieunternehmen, das sich der Unterstützung globaler Unternehmen bei der digitalen Transformation verschrieben hat. Zu den Kunden zählen große Unternehmen: Finanzinstitute, Versicherungsorganisationen und Glücksspielunternehmen. Eines der größten Probleme, mit denen sie konfrontiert sind, ist die Größe.

Heute möchte ich Ihnen verraten, wie die DevOps-Plattform in einem KI-gesteuerten Unternehmen implementiert wird

Natürlich, so die Digital.ai Value Stream Delivery Platform und DevOps Engineering Vice President und DevOps General Manager Wing To, in a Ausländische Medien-Podcasts Der Aussage zufolge übernehmen sie alle moderne Entwicklungsmethoden wie agiles DevOps. In großen Organisationen (wie Tausenden von Entwicklern) besteht die eigentliche Herausforderung jedoch darin, wie sie skalieren können, um die Vorteile einer schnellen Bereitstellung zu nutzen und nahe an den Endbenutzern zu bleiben, während sie dies dennoch in großem Maßstab tun können

Dieser Artikel wird mit besprochen Sie informieren sich über die neuesten Fortschritte im Plattform-Engineering und darüber, wie künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Automatisierung beitragen kann.

Wing To sagte: „Natürlich nutzen sie alle moderne Entwicklungsmethoden wie agile DevOps.“ VP of Value Stream Delivery Platform und DevOps Engineering bei Digital.ai fügte hinzu: „In großen Organisationen, insbesondere Tausenden, sind wir die eigentliche Herausforderung.“ Bei der Organisation von Entwicklern geht es darum, bei der Skalierung schnell zu liefern, nah am Endbenutzer zu bleiben und dies dann trotzdem in großem Maßstab tun zu können. In dieser Ausgabe von Makers diskutieren To und Heather Joslyn von TNS die neuesten Fortschritte in der Plattformtechnik und wie künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Automatisierung beitragen kann

2. Produktivität verbessern, wo liegt der Wert?

Zusätzlich zu den Herausforderungen bei der Förderung von DevOps-Praktiken gibt es noch eine weitere Frage zu berücksichtigen: Wenn diese Praktiken Entwicklern helfen können, mehr Code zu schreiben und häufiger zu veröffentlichen, ist das eine gute Sache?

Es gibt auch eine neue Herausforderung, fügte er hinzu. „Ich glaube, alle reden über die Entwicklung von KI-gestützter oder KI-erweiterter Technologie, insbesondere in großen Unternehmen, wo sie das Potenzial sehen, die Produktivität zu verbessern. Aber wie setzt man dies im gesamten Unternehmen um?“ Das Unternehmen verfügt über hochproduktive Entwickler, kann aber nicht mit ihnen mithalten, wenn es darum geht, was passiert, nachdem die Software erstellt wurde? Zu sagen: „Wie wir alle wissen, geht es bei der Codebereitstellung nicht nur um das Schreiben von Code. Es gibt auch viele weitere Prozesse, die im gleichen Rhythmus bleiben müssen.“

3 Intelligenz

Plattform-Engineering ist eine Reihe von Praktiken und Tools, die entwickelt wurden, um Entwickler davon zu befreien, sich so viele Sorgen um Kubernetes und die Infrastruktur zu machen und Betriebsingenieure mit sich wiederholenden Aufgaben bei der Betreuung dieser Entwickler zu belasten. „Die Herausforderung, vor der wir stehen, wenn das Team wächst, besteht darin, dass die neuen Junior-Entwickler (und) Entwickler auf mittlerer Ebene nicht sehr kompetent sind und wir nicht möchten, dass unsere Senior-Entwickler ihre ganze Zeit mit der Infrastruktur verbringen“, sagte To. „

Digital.ai konzentriert sich auf die Integration künstlicher Intelligenz in die Automatisierung, um Entwicklern bei der Erstellung und Bereitstellung von Code zu helfen und Organisationen dabei zu helfen, mehr Geschäftswert aus der Softwareproduktion zu ziehen. Wie skalieren wir also? Wie ordnen wir die Dinge so an, dass wir eine wiederverwendbare, gemeinsame Orchestrierung erreichen können? Die aktuelle Arbeit von

Digital.ai umfasst Folgendes: Anwenden von Vorlagen zur Erfassung und Replikation schwer zu ändernder Teile des Softwarebereitstellungsprozesses einer Organisation. Darüber hinaus nutzen sie auch die Technologie der künstlichen Intelligenz, um dabei zu helfen, die Entwicklerumgebung schnell und automatisch einzurichten und Tools für Entwickler zu erstellen

Nach meinem Verständnis bedeutet dieser Satz, dass Digital.ai hart daran arbeitet, seine „interne Entwicklerplattform“ zu verbessern. Und sie nutzen dazu eine Vielzahl unterschiedlicher Tools, wie zum Beispiel das Erstellen von Pipelines, das Ausführen einzelner Aufgaben oder das Einrichten von

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