AI はプラットフォーム エンジニアリングと DevEx をどのように強化するのでしょうか?

著者 | Heather Joslyn

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DevOps を導入している多くの企業にとって、開発者の生産性を向上させて価値を拡張し創造することは大きな課題です。この記事では、プラットフォーム エンジニアリングにおける最新の AI 主導のアプローチについて説明します。

1. AI 主導の DevOps プラットフォーム

Digital.ai は、世界企業のデジタル変革の実現を支援することに専念する、業界をリードする AI 主導のテクノロジー企業です。その顧客には、金融機関、保険会社、ゲーム会社などの大企業が含まれます。彼らが直面する最大の問題の 1 つは規模です。

今日は、AI 主導の企業における DevOps プラットフォームがどのように実装されているかを明らかにしたいと思います。

もちろん、Digital.ai バリュー ストリーム配信プラットフォームと DevOps エンジニアリング担当副社長によると、 DevOpsゼネラルマネージャーのWing To氏は海外メディアのポッドキャストで、アジャイルDevOpsなどの最新の開発手法をすべて採用していると述べた。ただし、大規模な組織 (例: 数千人の開発者) が直面する本当の課題は、迅速な配信のメリットを享受し、エンド ユーザーとの関連性を維持しながら、これを大規模に実行できるようにする方法を拡張する方法です

この記事では、プラットフォーム エンジニアリングの最新の進歩と、人工知能が自動化の強化にどのように役立つかについて説明します。

Wing To 氏は次のように述べています:「もちろん、それらはすべてアジャイル DevOps などの最新の開発手法を使用しています。」Digital.ai のバリュー ストリーム デリバリー プラットフォームおよび DevOps エンジニアリング担当バイスプレジデントを追加

大規模組織の場合特に、何万人もの開発者を組織している場合、私たちが直面する本当の課題は、スケーリングしながら迅速な配信を実現し、エンド ユーザーの近くにいて、それを大規模に実行できるようにする方法です。 Makers の今号では、TNS の To と Heather Joslyn が、プラットフォーム エンジニアリングの最新の進歩と、人工知能が自動化の強化と生産性の向上にどのように役立つかについて議論します。

DevOps プラクティスを促進するという課題に加えて、考慮すべきもう 1 つの疑問があります。これらのプラクティスが開発者により多くのコードを作成し、より頻繁にリリースするのに役立つとしたら、それは良いことなのでしょうか?

新たな課題もあると彼は付け加えた。 「特に大企業では、誰もが AI 支援または AI 拡張の開発について話しており、生産性向上の可能性を認識していると思います。しかし、これを組織全体にどのように実装すればよいでしょうか?」

企業に生産性の高い開発者がいるにもかかわらず、ソフトウェアの構築後に何が起こるかという点で彼らに匹敵できない場合はどうすればよいでしょうか? To 氏は次のように述べています。「ご存知のとおり、コードの提供は単にコードを書くだけではありません。その後にも多くのプロセスがあります。」「フォローアップも同じペースで行う必要があります。」

3.自動化と人工知能を組み合わせる

プラットフォーム エンジニアリングは、開発者が Kubernetes とインフラストラクチャについて心配しすぎたり、運用エンジニアが開発者にサービスを提供する際の反復的なタスクを引き受けたりすることから解放されるように設計された一連のプラクティスとツールです。 「チームの規模が大きくなるにつれて、私たちが直面する課題は、新しいジュニア開発者（および）中堅開発者のスキルがあまり高くないことです。また、上級開発者にはインフラストラクチャにすべての時間を費やしてほしくないのです。」と To 氏は述べました。

digital.ai は、開発者がコードを作成して提供できるように、また組織がソフトウェア制作からより多くのビジネス価値を獲得できるようにするために、自動化に人工知能を組み込むことに重点を置いています。では、どのようにスケールするのでしょうか?再利用可能な共通のオーケストレーションを実現するには、どのように調整すればよいでしょうか?

Digital.ai の現在の作業には、組織のソフトウェア配信プロセスの変更が難しい部分をキャプチャして複製するためのテンプレートの適用が含まれます。さらに、人工知能テクノロジーも使用して、開発者環境のセットアップを迅速に自動化し、開発者向けツールを作成します。

私の理解によれば、この文の意味は、Digital.ai が「」を改善するために懸命に取り組んでいることです。内部開発者プラットフォーム」を使用しており、パイプラインの作成、個々のタスクの実行、

のセットアップなど、これを実現するためにさまざまなツールを使用しています。

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