Beschleunigung von DevOps-Pipelines mit KI-gestütztem Testing
Das Streben nach Geschwindigkeit in der DevOps-Entwicklung und das schnelle Voranschreiten mit CI/CD-Pipelines bedeuten, dass Builds schneller durchgeführt, häufiger bereitgestellt und Änderungen schneller vorgenommen werden müssen, um den Anforderungen der Benutzer gerecht zu werden. Dies ist jedoch äußerst schwierig, da die älteren Testmethoden, die manuelle Arbeit oder Automatisierung, die leicht versagt, ein Engpass sind, der den gesamten Entwicklungsprozess beeinträchtigt. Dies führt oft dazu, dass Teams darüber nachdenken, wie sie ihre DevOps beschleunigen können, ohne bei wichtigen Tests Abstriche zu machen.
KI-gestütztes Testing verändert dies signifikant. Laut Shahid Ali Khan, Principal Engineer bei LambdaTest, einer plattformübergreifenden Testplattform, geht es nicht nur darum, einige KI-Elemente in bestehende Testwerkzeuge zu integrieren; es geht darum, generative KI und prädiktive KI zusammen zu verwenden, um vollständig zu verändern, wie wir über Tests denken, sie erstellen und während des gesamten DevOps-Prozesses ausführen. Die Verwendung von KI im Testing ermöglicht es Teams, Dinge zu automatisieren und Intelligenz auf eine Weise hinzuzufügen, die sie zuvor nicht konnten. Die Ermöglichung von kontinuierlichem Testing, das tatsächlich mit der Geschwindigkeit der kontinuierlichen Bereitstellung übereinstimmt, ist eindeutig der richtige Weg.
Es geht nicht nur um einen kleinen Schritt nach vorne; es ist, als würde man die Uhr zurückdrehen, wie wir Softwarequalität mit Geschwindigkeit angehen. Michael Kwok, Ph.D., VP bei IBM Watsonx Code Assistant und Direktor des IBM Canada Lab, sieht KI-gestütztes Testing als "Revolutionierung der Softwareentwicklung" an. Es verspricht, Geschwindigkeit und Qualität zusammenzubringen, nicht als Dinge, die gegeneinander arbeiten, sondern als integrierte Bestandteile der DevOps-Pipeline.
Indem wir uns mit Branchenführern austauschen, werden wir die Haupt-KI-Funktionen untersuchen, die die Beschleunigung vorantreiben, ihren greifbaren Einfluss auf DevOps-Metriken und die Produktivität von Entwicklern und was zu beachten ist, wenn Sie KI-gestütztes Testing in Ihren eigenen Prozess für den Aufbau schneller, sicherer Software in der Zukunft integrieren.
Quelle: https://devops.com/accelerating-devops-pipelines-with-ai-native-testing/
