DevOps на базе AI з GitHub

Тэхнічныя характарыстыкі

• Назва прадукту: DevOps з GitHub на базе AI
• Характарыстыкі: павышэнне эфектыўнасці, павышэнне бяспекі, дастаўка каштоўнасці хутчэй

Што такое DevOps?

Пры эфектыўным укараненні DevOps можа змяніць тое, як ваша арганізацыя пастаўляе праграмнае забеспячэнне - паскорыць
цыклы выпуску, павышэнне надзейнасці і прасоўванне інавацый.
Сапраўдная магчымасць заключаецца ў тым, як DevOps дазваляе вам заставацца гнуткімі на рынку, які хутка развіваецца. Стварыўшы культуру супрацоўніцтва, бесперапыннага ўдасканалення і стратэгічнага прыняцця тэхналогій, вы можаце апярэдзіць канкурэнтаў, хутчэй выходзячы на ​​рынак і мацней адаптавацца да зменаў.

DevOps фарміруецца розным вопытам, тэхнічнымі навыкамі і культурнымі перспектывамі. Гэта разнастайнасць стварае мноства інтэрпрэтацый і развіваюцца практык, што робіць DevOps дынамічнай і міждысцыплінарнай сферай. Каманда DevOps шматфункцыянальная і ўключае ў сябе ключавых гульцоў з каманд, якія з'яўляюцца часткай жыццёвага цыкла пастаўкі праграмнага забеспячэння (SDLC).
У гэтай электроннай кнізе мы вывучым каштоўнасць стварэння моцнай каманды DevOps і практыку, а таксама тое, як прымяняць штучны інтэлект для аўтаматызацыі руцінных задач, абароны кода і дасягнення аптымальнага скразнога кіравання жыццёвым цыклам.

DevOps вызначаны

Донаван Браўн, давераны голас у супольнасці DevOps, падзяліўся вызначэннем DevOps, якое было шырока прызнана практыкамі DevOps:

DevOps - гэта аб'яднанне людзей, працэсаў і прадуктаў, каб забяспечыць бесперапынную дастаўку каштоўнасці вашым канчатковым карыстальнікам».

Донаван Браўн

Менеджэр партнёрскай праграмы // Microsoft1
У многіх тэхналагічных асяроддзях каманды ізалююцца сваімі тэхнічнымі навыкамі, кожная з якіх засяроджваецца на ўласных паказчыках, KPI і выніках. Гэтая фрагментацыя часта запавольвае прадукцыю, выклікае неэфектыўнасць і прыводзіць да супярэчлівых прыярытэтаў, што ў канчатковым выніку перашкаджае прагрэсу.
Каб пераадолець гэтыя праблемы, арганізацыі павінны працаваць над развіццём супрацоўніцтва, заахвочваць канструктыўную зваротную сувязь, аўтаматызаваць працоўныя працэсы і пастаянна ўдасканальвацца. Гэта дапамагае забяспечыць больш хуткую дастаўку праграмнага забеспячэння, большую эфектыўнасць, паляпшэнне прыняцця рашэнняў, эканомію сродкаў і больш моцную канкурэнтную перавагу.
Як каманды могуць пачаць эфектыўна ўкараняць новыя практыкі DevOps? Яны могуць пачаць з ліквідацыі найбольш значных болевых момантаў, такіх як працэсы ручнога разгортвання, працяглыя цыклы зваротнай сувязі, неэфектыўная аўтаматызацыя тэсціравання і затрымкі, выкліканыя ручным умяшаннем у канвееры выпуску.

Ліквідацыя кропак трэння можа здацца надзвычай цяжкай, але хуткі рост ІІ у апошнія гады стварыў новыя магчымасці для распрацоўшчыкаў павысіць хуткасць і якасць сваёй працы. Наша даследаванне паказала, што якасць аўтарскага і паўторнага кодаviewed было лепш ва ўсіх напрамках з уключаным GitHub Copilot Chat, нават калі ніхто з распрацоўшчыкаў раней не выкарыстоўваў гэтую функцыю.
85% распрацоўшчыкаў адчувалі сябе больш упэўненымі ў якасці свайго кода пры стварэнні кода з дапамогай GitHub Copilot і GitHub Copilot Chat

85%

Код рэviewбылі больш эфектыўнымі і выкананы на 15% хутчэй, чым без GitHub Copilot Chat

15%

DevOps + generative AI: Выкарыстанне AI для павышэння эфектыўнасці
Прасоўваючы культуру сумеснай адказнасці, DevOps заахвочвае супрацоўніцтва і разбурае раз'яднанасць. AI ідзе яшчэ далей, аўтаматызуючы паўтаральныя задачы, аптымізуючы працоўныя працэсы і дазваляючы больш хуткія цыклы зваротнай сувязі, што дазваляе камандам засяродзіцца на важнай працы.
Ключавой праблемай у пастаўцы праграмнага забеспячэння з'яўляецца неэфектыўнасць і недакладнасць - праблемы, якія AI дапамагае вырашыць шляхам аптымізацыі кіравання рэсурсамі і атрымання паслядоўных і больш дакладных вынікаў. Эфектыўнасць, кіраваная штучным інтэлектам, можа не толькі павысіць прадукцыйнасць прыкладанняў і аптымізаваць інфраструктуру, але і павысіць бяспеку і знізіць выдаткі.
Высокапрадукцыйныя каманды могуць ідэнтыфікаваць і аўтаматызаваць паўтаральныя задачы, якія перашкаджаюць прадукцыйнасці і падоўжыць цыклы дастаўкі. Канчатковая мэта складаецца ў тым, каб даць кліентам і канчатковым карыстальнікам тое, што найбольш важна, адначасова спрыяючы росту арганізацыі, паскараючы час выхаду на рынак і павышаючы прадукцыйнасць і задаволенасць распрацоўшчыкаў.

Аўтаматызацыя паўсядзённага
Распрацоўшчыкі часта вырашаюць штодзённыя задачы, якія паўтараюцца.
Іх звычайна называюць «выкрадальнікамі часу» і ўключаюць у сябе такія рэчы, як ручная праверка сістэмы, наладжванне новага кодавага асяроддзя або выяўленне і ліквідацыя памылак. Гэтыя задачы адымаюць час ад асноўнай адказнасці распрацоўшчыка: забеспячэння новых функцый.
DevOps - гэта групавое ўзгадненне і аўтаматызацыя ў роўных частках.
Галоўная мэта складаецца ў тым, каб зняць нагрузку і перашкоды з SDLC і дапамагчы распрацоўшчыкам паменшыць ручныя і паўсядзённыя задачы. Давайце паглядзім, як вы можаце выкарыстоўваць штучны інтэлект для вырашэння гэтых праблем.

Аптымізуйце жыццёвы цыкл распрацоўкі з дапамогай GitHub
Давайце аб'яднаем DevOps, штучны інтэлект і магутнасць GitHub, каб убачыць, як вашыя каманды могуць забяспечыць скразную каштоўнасць. GitHub
шырока прызнана як радзіма праграмнага забеспячэння з адкрытым зыходным кодам, але яна таксама прапануе функцыі карпаратыўнага ўзроўню праз рашэнне GitHub Enterprise.
GitHub Enterprise аптымізуе жыццёвы цыкл DevOps, забяспечваючы ўніфікаваную платформу для кантролю версій, адсочвання праблем, перапрацоўкі кодаview, і многае іншае. Гэта памяншае разрастанне інструментальных ланцугоў, мінімізуе неэфектыўнасць і памяншае рызыкі бяспекі за кошт скарачэння колькасці паверхняў, на якіх працуюць вашы каманды.

З доступам да GitHub Copilot, вядучага інструмента распрацоўкі штучнага інтэлекту, цыклы распрацоўкі можна паскорыць за кошт скарачэння часу, затрачанага на выкананне паўтаральных задач, і ліквідацыі памылак. Гэта можа прывесці да больш хуткай дастаўкі і скарачэння часу выхаду на рынак.
Убудаваная аўтаматызацыя і працоўныя працэсы CI/CD на GitHub таксама дапамагаюць спрасціць перапрацоўку кодаviews, тэставанне і разгортванне. Гэта памяншае колькасць ручных задач, адначасова скарачаючы час зацвярджэння і паскараючы распрацоўку. Гэтыя інструменты забяспечваюць бясшвоўнае супрацоўніцтва, разбураючы раз'яднанасць і дазваляючы камандам эфектыўна кіраваць кожным аспектам сваіх праектаў - ад планавання да выканання.

Працуйце разумней, а не больш
Аўтаматызацыя ляжыць у аснове DevOps, што дазваляе пазбавіцца ад крадзяжоў часу і засяродзіцца на больш хуткім забеспячэнні каштоўнасці. Аўтаматызацыя - гэта вельмі шырокі тэрмін, які ўключае розныя элементы з SDLC. Аўтаматызацыя можа ўключаць у сябе такія рэчы, як канфігураванне CI/CD для бесперашкоднай інтэграцыі змяненняў кода ў ваша вытворчае асяроддзе. Гэта таксама можа ўключаць аўтаматызацыю вашай інфраструктуры ў выглядзе кода (IaC), тэставанне, маніторынг і абвесткі, а таксама бяспеку.
У той час як большасць інструментаў DevOps забяспечваюць магчымасці CI/CD, GitHub ідзе яшчэ далей з GitHub Actions, рашэннем, якое пастаўляе праграмнае забеспячэнне карпаратыўнага ўзроўню для
ваша асяроддзе — у воблаку, лакальна або ў іншым месцы. З GitHub Actions вы можаце не толькі размясціць свой CI/
Канвееры кампакт-дыскаў, а таксама аўтаматызуюць практычна ўсё ў вашых працоўных працэсах.
Гэтая бесперашкодная інтэграцыя з платформай GitHub пазбаўляе ад неабходнасці дадатковых інструментаў, упарадкоўвае працоўныя працэсы і павышае прадукцыйнасць. Вось як GitHub Actions можа змяніць вашы працоўныя працэсы:

• Больш хуткі CI/CD: аўтаматызуйце канвееры зборкі, тэставання і разгортвання для больш хуткіх выпускаў.
• Палепшаная якасць кода: прымяняйце стандарты фарматавання кода і рана выяўляйце праблемы бяспекі.
• Палепшанае супрацоўніцтва: аўтаматызацыя апавяшчэнняў і сувязі вакол працэсаў распрацоўкі.
• Спрошчаная адпаведнасць патрабаванням: дапамагае ўзгадніць сховішчы з арганізацыйнымі стандартамі.
• Падвышаная эфектыўнасць: аўтаматызуйце паўтаральныя задачы, каб вызваліць час распрацоўшчыкаў.

GitHub Copilot можна выкарыстоўваць, каб прапаноўваць код і прапаноўваць, якія дзеянні выкарыстоўваць для стварэння лепшых працоўных працэсаў. Ён таксама можа прапанаваць лепшыя практыкі кадавання, адаптаваныя да вашай арганізацыі, якія вашыя каманды могуць хутка ўкараніць, каб дапамагчы забяспечыць захаванне кіравання і канвенцый. GitHub Copilot таксама працуе з рознымі мовамі праграмавання і можа выкарыстоўвацца для стварэння дзеянняў і працоўных працэсаў для лёгкай аўтаматызацыі задач.

Каб даведацца больш пра GitHub Copilot, глядзіце:

• Атрыманне прапаноў кода ў вашай IDE з GitHub Copilot
• Выкарыстанне GitHub Copilot у вашай IDE: парады, рэкамендацыі і лепшыя практыкі
• 10 нечаканых спосабаў выкарыстання GitHub Copilot

Паменшыце колькасць паўтаральных задач
Засяродзьцеся на аўтаматызацыі руцінных працэсаў і выкарыстанні такіх інструментаў, як GitHub Copilot, для аптымізацыі працоўнага працэсу. Напрыкладample, Copilot можа дапамагчы ў стварэнні адзінкавых тэстаў - гэта працаёмкая, але важная частка распрацоўкі праграмнага забеспячэння. Ствараючы дакладныя падказкі, распрацоўшчыкі могуць накіроўваць Copilot для стварэння комплексных набораў тэсціравання, якія ахопліваюць як асноўныя сцэнарыі, так і больш складаныя гранічныя выпадкі. Гэта памяншае ручныя намаганні, захоўваючы высокую якасць кода.

Вельмі важна давяраць вынікам, якія дае Copilot, але правяраць іх — гэтак жа, як і з любым генератыўным інструментам на базе штучнага інтэлекту. Вашы каманды могуць разлічваць на Copilot для выканання простых і складаных задач, але важна заўсёды правяраць яго вынікі шляхам дбайнага тэсціравання перад разгортваннем любога кода. Гэта не толькі дапамагае забяспечыць надзейнасць, але і прадухіляе памылкі, якія маглі б запаволіць ваш працоўны працэс.
Калі вы будзеце працягваць карыстацца Copilot, удасканаленне вашых падказак дапаможа вам максімальна выкарыстоўваць яго магчымасці, дазваляючы разумнейшую аўтаматызацыю і мінімізуючы паўторныя задачы.
Для атрымання дадатковай інфармацыі аб стварэнні модульных тэстаў з GitHub Copilot глядзіце:

• Распрацоўвайце модульныя тэсты з дапамогай інструментаў GitHub Copilot
• Напісанне тэстаў з GitHub Copilot

Аператыўная інжынерыя і кантэкст
Інтэграцыя GitHub Copilot у вашу практыку DevOps можа змяніць спосаб працы вашай каманды. Стварэнне дакладных, кантэкстных падказак для Copilot можа дапамагчы вашай камандзе адкрыць новыя ўзроўні эфектыўнасці і аптымізаваць працэсы.
Гэтыя перавагі могуць ператварыцца ў вымяральныя вынікі для вашай арганізацыі, такія як:

• Падвышаная эфектыўнасць: аўтаматызуйце паўтаральныя задачы, звядзіце да мінімуму ручное ўмяшанне і дазвольце больш хуткае і разумнае прыняцце рашэнняў з дзейнай інфармацыяй.
• Эканомія сродкаў: аптымізуйце працоўныя працэсы, паменшыце колькасць памылак і знізіце выдаткі на распрацоўку за кошт інтэграцыі штучнага інтэлекту ў працэсы, якія паўтараюцца і схільныя да памылак.
• Дабіцеся вынікаў: выкарыстоўвайце Copilot для дасягнення стратэгічных мэтаў, паляпшэння ўражання ад кліентаў і падтрымання канкурэнтнай перавагі на рынку.

Навучыўшыся пісаць дакладныя і падрабязныя падказкі, каманды могуць значна палепшыць рэлевантнасць і дакладнасць прапаноў Copilot. Як і любы новы інструмент, правільная адаптацыя і навучанне вельмі важныя, каб дапамагчы вашай камандзе максымізаваць перавагі Copilot у маштабе.

Вось як вы можаце выхоўваць у сваёй камандзе культуру эфектыўнай аператыўнай распрацоўкі:

• Стварыце ўнутраную супольнасць: наладзьце каналы чата для абмену думкамі, наведвайце і праводзіце мерапрыемствы, а таксама стварайце магчымасці для навучання, каб стварыць прастору для навучання вашых каманд.
• Падзяліцеся дзіўнымі момантамі: выкарыстоўвайце такія інструменты, як Copilot, каб ствараць дакументацыю, якая дапаможа іншым у іх падарожжы.
• Падзяліцеся парадамі і рэкамендацыямі, якія вы падабралі: арганізуйце сеансы абмену ведамі і выкарыстоўвайце свае ўнутраныя камунікацыі (рассылкі, Teams, Slack і г.д.), каб дзяліцца думкамі.

Эфектыўныя падказкі дапамагаюць наладзіць штучны інтэлект з мэтамі вашай каманды, што можа прывесці да лепшага прыняцця рашэнняў, больш надзейных вынікаў і павышэння прадукцыйнасці. Укараняючы гэтыя аператыўныя інжынерныя метады, вы можаце не толькі зэканоміць выдаткі, але і забяспечыць больш хуткую дастаўку, пашыраныя прапановы прадуктаў і лепшы вопыт кліентаў.

DevOps + бяспека: абарона кода знутры

Уніфікаваная стратэгія кіравання вашым SDLC значна больш эфектыўная, калі яна падтрымліваецца аптымізаваным наборам інструментаў. У той час як разрастанне інструментаў з'яўляецца звычайнай праблемай для многіх дысцыплін DevOps, бяспека прыкладанняў часта адчувае найбольшы ўплыў. Каманды часта дадаюць новыя інструменты для ліквідацыі прабелаў, але гэты падыход часта выпускае з-пад увагі асноўныя праблемы, звязаныя з людзьмі і працэсамі. У выніку ландшафты бяспекі могуць стаць загрувашчанымі ўсім: ад сканераў для аднаго прыкладання да складаных карпаратыўных рызыкоўных платформаў.
Спрашчаючы набор інструментаў, вы дапамагаеце распрацоўшчыкам заставацца засяроджанымі, памяншаеце пераключэнне кантэксту і падтрымліваеце паток кадавання. Платформа, дзе бяспека інтэграваная на кожным этапе - ад кіравання залежнасцямі і абвестак аб уразлівасцях да прэвентыўных мер, якія абараняюць канфідэнцыйную інфармацыю - забяспечвае стабільнасць бяспекі праграмнага забеспячэння вашай арганізацыі. Акрамя таго, пашыральнасць мае вырашальнае значэнне, што дазваляе выкарыстоўваць існуючыя інструменты разам з убудаванымі магчымасцямі платформы.

Абараніце кожны радок кода
Калі вы думаеце пра распрацоўку праграмнага забеспячэння, на розум, хутчэй за ўсё, прыходзяць такія мовы, як Python, C#, Java і Rust. Аднак код прымае розныя формы, і спецыялісты ў розных галінах — навукоўцы па апрацоўцы даных, аналітыкі бяспекі і бізнес-аналітыкі — таксама займаюцца кадзіраваннем па-свойму. У далейшым ваша патэнцыйная рызыка ўразлівасці бяспекі павялічваецца - часам неўсвядомлена. Прадастаўленне поўнага набору стандартаў і метадалогій для ўсіх распрацоўшчыкаў, незалежна ад іх ролі або пасады, дазваляе ім інтэграваць бяспеку на кожным этапе цыкла.

Статычны аналіз і сакрэтнае сканаванне
Выкарыстанне інструментаў тэсціравання бяспекі прыкладанняў (AST) стала больш распаўсюджаным, калі справа даходзіць да інтэграцыі падчас зборкі. Адным з мінімальна інвазіўных метадаў з'яўляецца сканіраванне зыходнага кода як ёсць, у пошуках момантаў складанасці, магчымых эксплойтаў і захавання стандартаў. Выкарыстанне аналізу кампазіцыі праграмнага забеспячэння (SCA) пры кожнай фіксацыі і кожным націсканні дапамагае распрацоўшчыкам засяродзіцца на пастаўленай задачы, адначасова забяспечваючы механізм для запытаў на выцягванне і паўторнага кодаviewкаб быць больш прадуктыўнымі і значнымі.
Сакрэтнае сканіраванне - гэта сакрэтная зброя супраць патэнцыяльнага раскрыцця сакрэтаў або ключоў для кантролю крыніц. Пры канфігурацыі сакрэтнае сканаванне бярэцца са спісу з больш чым 120 розных пастаўшчыкоў праграмнага забеспячэння і платформаў, у тым ліку AWS, Azure і GCP. Гэта дазваляе ідэнтыфікаваць пэўныя сакрэты, якія адпавядаюць гэтым праграмам або платформам. Вы таксама можаце праверыць, ці актыўны сакрэт або ключ, непасрэдна з інтэрфейсу GitHub, што робіць выпраўленне простым.

Пашыраны аналіз кода з CodeQL
CodeQL - гэта магутная ўтыліта ў GitHub, якая аналізуе код для выяўлення ўразлівасцяў, памылак і іншых праблем з якасцю. Ён стварае базу дадзеных з вашай кодавай базы шляхам кампіляцыі або інтэрпрэтацыі, а затым выкарыстоўвае мову запытаў для пошуку ўразлівых шаблонаў. CodeQL таксама дазваляе ствараць індывідуальныя варыянты баз дадзеных, адаптаваных да канкрэтных выпадкаў або ўласных выпадкаў выкарыстання, якія маюць дачыненне да вашага бізнесу. Гэтая гібкасць дазваляе распрацоўваць шматразовыя базы дадзеных аб уразлівасцях, якія можна выкарыстоўваць падчас сканавання для іншых прыкладанняў на вашым прадпрыемстве.
У дадатак да надзейных магчымасцей CodeQL хутка дае вынікі сканавання і выяўлення ўразлівасцей для падтрымоўваных моў, што дазваляе распрацоўшчыкам эфектыўна вырашаць праблемы без шкоды для якасці. Такое спалучэнне магутнасці і хуткасці робіць CodeQL каштоўным актывам для падтрымання цэласнасці і бяспекі кода ў розных праектах. Гэта таксама дае лідэрам маштабаваны падыход да паляпшэння арганізацыйнай устойлівасці і ўкаранення бяспечных метадаў распрацоўкі праграмнага забеспячэння.

хвілін
Ад выяўлення ўразлівасці да паспяховага выпраўлення3

больш дакладна
Знаходзіць уцечкі сакрэтаў з меншай колькасцю ілжывых спрацоўванняў4

пакрыццё
Copilot Autofix дае прапановы кода для амаль 90% тыпаў абвестак на ўсіх падтрымоўваных мовах5

1. У цэлым сярэдні час, неабходны распрацоўшчыкам для выкарыстання Copilot Autofix для аўтаматычнай фіксацыі выпраўлення для абвесткі PR-time, склаў 28 хвілін у параўнанні з 1.5 гадзінамі для вырашэння тых жа папярэджанняў уручную (у 3 разы хутчэй). Для ўразлівасцяў SQL-ін'екцый: 18 хвілін у параўнанні з 3.7 гадзінамі (у 12 разоў хутчэй). На падставе новых абвестак сканавання кода, знойдзеных CodeQL у запытах на выцягванне (PR) у сховішчах з уключанай пашыранай бяспекай GitHub. Гэта эксampлес; вашы вынікі будуць адрознівацца.
2. Параўнальнае даследаванне паведамленняў аб сакрэтах праграмнага забеспячэння з дапамогай інструментаў выяўлення сакрэтаў,
   Сету Кумар Басак і інш., Універсітэт штата Паўночная Караліна, 2023 г
3. https://github.com/enterprise/advanced-security

Дэмістыфікацыя графіка залежнасці

Сучасныя прыкладанні могуць мець дзесяткі пакетаў з прамымі спасылкамі, якія, у сваю чаргу, могуць мець дзесяткі дадатковых пакетаў у якасці залежнасцей. Гэты выклік ёсць amplified, паколькі прадпрыемствы сутыкаюцца з кіраваннем сотнямі сховішчаў з рознымі ўзроўнямі залежнасцей. Гэта робіць бяспеку складанай задачай, бо зразумець, якія залежнасці выкарыстоўваюцца ў арганізацыі, становіцца складана. Прыняцце стратэгіі кіравання залежнасцямі, якая адсочвае залежнасці сховішчаў, уразлівасці і тыпы ліцэнзій OSS, зніжае рызыкі і дапамагае выяўляць праблемы да таго, як яны дасягнуць вытворчасці.
GitHub Enterprise дае карыстальнікам і адміністратарам імгненнае ўяўленне аб графіках залежнасцей, а таксама абвесткі аб выкарыстанні ад Dependabot, якія пазначаюць састарэлыя бібліятэкі, якія ўяўляюць патэнцыйную небяспеку для бяспекі.

Граф залежнасцей рэпазітара складаецца з

• Залежнасці: поўны спіс залежнасцей, выяўленых у рэпазітары
• Залежныя: Любыя праекты або сховішчы, якія залежаць ад сховішча
• Dependabot: любыя высновы ад Dependabot адносна абноўленых версій вашых залежнасцей

Для ўразлівасцяў на ўзроўні рэпазітара ўкладка "Бяспека" на панэлі навігацыі паказвае вынікі для ідэнтыфікаваных уразлівасцей, якія могуць быць звязаны з залежнасцямі, звязанымі з базай кода. Дэпендабот view пералічвае абвесткі, звязаныя з выяўленымі ўразлівасцямі, і дазваляе view любыя наборы правілаў, якія могуць дапамагчы аўтаматычна сартаваць пэўныя абвесткі для агульнадаступных сховішчаў.

GitHub Enterprise і арганізацыйныя views
З GitHub Enterprise вы можаце view і кіраваць залежнасцямі, уразлівасцямі і ліцэнзіямі OSS ва ўсіх сховішчах вашай арганізацыі і прадпрыемства. Графік залежнасцяў дазваляе ўбачыць усёабдымны view залежнасцей ва ўсіх зарэгістраваных рэпазітарах.

Гэтая прыборная панэль з першага погляду дае выдатны здымак не толькі вызначаных рэкамендацый па бяспецы, але і размеркавання ліцэнзій, звязаных з залежнасцямі
выкарыстоўваецца на вашым прадпрыемстве. Выкарыстанне ліцэнзіі OSS можа быць асабліва рызыкоўным, асабліва калі вы кіруеце прапрыетарным кодам. Некаторыя больш абмежавальныя ліцэнзіі з адкрытым зыходным кодам, такія як GPL і LGPL, патэнцыйна могуць зрабіць ваш зыходны код уразлівым для прымусовай публікацыі. Кампаненты з адкрытым зыходным кодам патрабуюць пошуку адзінага спосабу вызначэння таго, дзе вы можаце парушыць патрабаванні, і, магчыма, пажадаеце знайсці іншыя альтэрнатывы для пакетаў, якія ўцягваюцца з гэтымі ліцэнзіямі.

Захаванне вашай бяспекі

Многія сістэмы кіравання зыходным кодам карпаратыўнага класа даюць вам магчымасці абараніць ваш код з дапамогай палітык, перахопаў перад фіксацыяй і функцыянальных магчымасцей для канкрэтнай платформы. Наступныя меры могуць быць выкарыстаны для планавання ўсебаковай пазіцыі бяспекі:

• Прафілактычныя меры:
  GitHub дазваляе наладжваць і выкарыстоўваць розныя тыпы набораў правілаў для захавання паводзін і абароны ад непажаданых змяненняў у пэўных галінах. Напрыкладampль:
  • Правілы, якія патрабуюць запытаў на выцягванне да зліцця змяненняў
  • Правілы, якія абараняюць пэўныя галіны ад непасрэднага ўнясення змяненняў

Дадатковую праверку на баку кліента можна выканаць з дапамогай хукаў перад фіксацыяй. Git, як сістэма кіравання зыходным кодам, падтрымлівае хукі перад фіксацыяй для выканання розных задач, такіх як фарматаванне паведамленняў фіксацыі або запуск працэдур фарматавання і праверкі перад фіксацыяй змяненняў. Гэтыя зачэпкі могуць выкарыстоўваць перадавыя ўтыліты, каб гарантаваць узгодненасць і якасць кода на мясцовым узроўні.

• Ахоўныя меры: GitHub таксама дазваляе наладжваць ахоўныя меры, у тым ліку выкарыстанне праверак, якія можна ўсталяваць падчас запыту на выцягванне або зборкі CI. Да іх адносяцца:
  • Праверкі залежнасці
  • Тэставыя чэкі
  • Праверкі якасці кода
  • Якасныя вароты
  • Ручное ўмяшанне/вароты дазволу чалавекам

GitHub Enterprise дазваляе групам распрацоўшчыкаў праграмнага забеспячэння вельмі хутка выяўляць і рэагаваць на ўразлівасці, ад састарэлых залежнасцей і зарэгістраваных сакрэтаў да вядомых моўных эксплойтаў. З дадатковымі магчымасцямі viewПры дапамозе графа залежнасцей кіраўнікі груп і адміністратары маюць неабходныя інструменты, каб заставацца на вышыні, калі справа даходзіць да рэкамендацый па бяспецы. Уключыце бачнасць тыпаў ліцэнзій, якія выкарыстоўваюцца, і вы атрымаеце комплексную платформу кіравання рызыкамі, накіраваную на бяспеку.

Забеспячэнне канвеера DevOps з GitHub Enterprise
Цяпер можна сказаць, што канцэпцыя DevOps шырока знаёмая тым, хто працуе ў індустрыі тэхналогій. Аднак па меры з'яўлення новых інструментаў і метадалогій для разгортвання прыкладанняў гэта можа выклікаць нагрузку на пастаянна расце арганізацыю ў плане эфектыўнага кіравання і вымярэння вынікаў.
Задаволіць патрабаванні рынку да ўстойлівых, маштабуемых і эканамічна эфектыўных прыкладанняў можа быць няпроста. Выкарыстанне воблачных рэсурсаў можа дапамагчы скараціць час выхаду на рынак, паскорыць унутраны цыкл для распрацоўшчыкаў і дазволіць маштабаванае тэсціраванне і разгортванне з дапамогай сродкаў кіравання, якія ўлічваюць выдаткі.

Уключэнне воблачных праграм
Падобна таму, як парадыгма зруху налева наблізіла бяспеку, тэсціраванне і зваротную сувязь да ўнутранага цыкла распрацоўкі, тое ж самае можна сказаць і пра распрацоўку прыкладанняў для воблака. Прыняцце метадаў распрацоўкі, арыентаваных на воблака, дапамагае распрацоўшчыкам пераадолець разрыў паміж традыцыйнымі падыходамі і сучаснымі воблачнымі рашэннямі. Гэты зрух дазваляе камандам перайсці ад простага стварэння воблачных прыкладанняў да стварэння сапраўды воблачных прыкладанняў.

Распрацоўка ў воблаку, разгортванне ў воблаку
IDE, якая спрыяе бясшвоўнай распрацоўцы, цяпер з'яўляецца стандартным чаканнем. Тым не менш, ідэя партатыўнасці ў гэтым асяроддзі адносна новая, асабліва калі ўлічыць нядаўнія дасягненні ў воблачных IDE. З запускам GitHub Codespaces і ляжачай у аснове тэхналогіі DevContainers распрацоўшчыкі цяпер могуць распрацоўваць код у партатыўным інтэрнэт-асяроддзі. Гэтая ўстаноўка дазваляе ім выкарыстоўваць канфігурацыю files, што дазваляе адаптаваць іх асяроддзе распрацоўкі ў адпаведнасці з патрабаваннямі канкрэтнай каманды.

Спалучэнне шматразовага выкарыстання і партатыўнасці прапануе арганізацыям значныя перавагіtagэс. Каманды могуць
цяпер цэнтралізаваць свае спецыфікацыі канфігурацыі і асяроддзя, дазваляючы кожнаму распрацоўшчыку — пачаткоўцу або дасведчанаму — працаваць у адной і той жа наладзе. Наяўнасць гэтых цэнтралізаваных канфігурацый дазваляе членам каманды ўносіць свой уклад у гэтыя канфігурацыі. Па меры развіцця патрэб асяроддзе можна абнаўляць і падтрымліваць у стабільным стане для ўсіх распрацоўшчыкаў.

Кіраванне працоўнымі працэсамі ў маштабе
Рабочы працэс распрацоўшчыка і час выхаду на рынак сапраўды вызначаюць паказчыкі прадукцыйнасці. Кіраванне гэтым у маштабе, аднак, можа быць складанай задачай, асабліва калі шмат розных каманд распрацоўшчыкаў выкарыстоўваюць працоўныя працэсы і разгортванне ў розных воблаках, воблачных сэрвісах або нават лакальных устаноўках. Вось некалькі спосабаў, як GitHub Enterprise бярэ на сябе цяжар кіравання працоўнымі працэсамі ў маштабе:

• Спрасціце з дапамогай шматразовых дзеянняў і працоўных працэсаў
• Наёмнае кіраванне выкарыстоўваючы
  Палітыкі дзеянняў
• Выкарыстоўвайце дзеянні, апублікаваныя
  правераныя выдаўцы
• Выкарыстоўвайце палітыкі філіялаў і наборы правілаў, каб забяспечыць узгодненасць і абараніць асноўны код
• Наладзьце тое, што мае сэнс на ўзроўні прадпрыемства і арганізацыі

Скразное кіраванне жыццёвым цыклам праграмнага забеспячэння
Кіраванне запланаванай працай і працай у палёце з'яўляецца важным краевугольным каменем гнуткай распрацоўкі праграмнага забеспячэння. GitHub Enterprise забяспечвае лёгкую канструкцыю кіравання праектамі, якая дазваляе карыстальнікам ствараць праекты, звязваць адну або некалькі каманд і сховішчаў з гэтым праектам, а затым выкарыстоўваць праблемы, якія адкрываюцца ў звязаных сховішчах, для адсочвання працоўных элементаў у рамках праекта ў цэлым. Меткі можна выкарыстоўваць для адрознення розных тыпаў праблем.

Напрыкладample, некаторыя па змаўчанні
Меткі, якія могуць быць выкарыстаны з праблемамі, - гэта паляпшэнне, памылка і функцыя. Для любога элемента, які мае звязаны спіс задач, звязаных з праблемай, можна выкарыстоўваць Markdown, каб вызначыць гэты спіс задач як кантрольны і ўключыць яго ў тэкст праблемы. Гэта дазваляе адсочваць завяршэнне на аснове гэтага кантрольнага спісу і дапамагае ўзгадніць яго з этапамі праекта, калі яны вызначаны.

Кіраванне цыклам зваротнай сувязі 
Не сакрэт, што чым раней распрацоўшчык атрымае зваротную сувязь аб пэўнай функцыянальнасці, тым прасцей выправіць магчымыя праблемы і выпусціць абнаўленні ў параўнанні з праверкай змен. Кожная арганізацыя мае свой уласны пераважны метад сувязі, няхай гэта будзе праз абмен імгненнымі паведамленнямі, электронную пошту, каментарыі да білетаў або праблем або нават тэлефонныя званкі. Адной з дадатковых функцый GitHub Enterprise з'яўляюцца Абмеркаванні, якія прапануюць распрацоўшчыкам і карыстальнікам магчымасць узаемадзейнічаць у асяроддзі на форуме, паведамляючы пра змены, любыя тыпы праблем у дачыненні да функцыянальнасці або прапановы па новай функцыянальнасці, якія затым могуць быць пераведзены ў працоўныя элементы.

Набор функцый вакол Абмеркавання быў папулярны ў праектах з адкрытым зыходным кодам на працягу даволі доўгага часу. Некаторым арганізацыям можа быць складана ўбачыць перавагі выкарыстання Абмеркаванняў, калі ўжо ёсць інструменты камунікацыі на ўзроўні прадпрыемства. Па меры сталення арганізацыі магчымасць раздзяляць камунікацыі, якія маюць дачыненне да пэўных функцый і функцыянальнасці праграмнага забеспячэння, а затым перадаваць іх праз Абмеркаванні, звязаныя з пэўным сховішчам, можа даць распрацоўшчыкам, уладальнікам прадуктаў і канчатковым карыстальнікам магчымасць цесна ўзаемадзейнічаць у асяроддзі, якое спецыфічна для функцый, у рэалізацыі якіх яны зацікаўлены.

Жыццёвыя цыклы артэфактаў
Кіраванне артэфактамі - гэта адна рэч, якая займае цэнтральнае месца ва ўсіх жыццёвых цыклах распрацоўкі праграмнага забеспячэння. Няхай гэта будзе ў выглядзе выкананых файлаў, двайковых файлаў, дынамічна звязаных бібліятэк, статычных web кода або нават праз выявы кантэйнераў Docker або дыяграмы Helm, вельмі важна мець цэнтральнае месца, дзе ўсе артэфакты можна каталагізаваць і здабываць для разгортвання. Пакеты GitHub дазваляюць распрацоўшчыкам захоўваць стандартызаваныя фарматы пакетаў для распаўсюджвання ўнутры арганізацыі або прадпрыемства.
Пакеты GitHub падтрымліваюць наступнае:

• Мэйвэн
• Gradle
• npm
• Рубін
• NET
• Вобразы докераў

Калі ў вас ёсць артэфакты, якія не адносяцца да гэтых катэгорый, вы ўсё яшчэ можаце захоўваць іх з дапамогай функцыі "Выпускі" ў рэпазітары. Гэта дазваляе далучаць неабходныя двайковыя файлы ці іншае files па меры неабходнасці.

Кіраванне якасцю
Тэставанне з'яўляецца неад'емнай часткай распрацоўкі праграмнага забеспячэння, няхай гэта будзе выкананне модульных або функцыянальных тэстаў падчас бесперапыннай зборкі інтэграцыі або правядзенне аналітыкамі па забеспячэнні якасці тэставых сцэнарыяў для праверкі функцыянальнасці ў межах web прымяненне. GitHub Actions дазваляе вам інтэграваць мноства розных тыпаў тэсціравання ў вашы канвееры, каб гарантаваць, што якасць ацэньваецца.
Акрамя таго, GitHub Copilot можа прапанаваць прапановы аб тым, як лепш ствараць модульныя тэсты, здымаючы з распрацоўшчыкаў цяжар стварэння модульных або іншых тыпаў тэстаў і дазваляючы ім больш засяродзіцца на бізнес-праблеме.

Магчымасць лёгка інтэграваць розныя ўтыліты тэсціравання дапамагае забяспечыць ацэнку якасці на працягу ўсяго жыццёвага цыкла распрацоўкі. Як згадвалася раней, вы можаце выкарыстоўваць праверкі ў працоўных працэсах GitHub Actions для праверкі пэўных сцэнарыяў. Гэта ўключае ў сябе магчымасць паспяхова правесці поўны набор тэстаў, перш чым дазволіць аб'яднаць запыт. У залежнасці ад сtagУ працэсе разгортвання вы таксама можаце задаць праверкі, якія ўключаюць інтэграцыйныя тэсты, нагрузачныя і стрэс-тэсты і нават хаос-тэсты, якія дапамогуць пераканацца, што прыкладанні, якія праходзяць праз канвеер разгортвання, праходзяць адпаведную праверку і пацверджаны перад вытворчасцю.

Заключэнне
Калі вы плануеце наступныя крокі на сваім шляху, важна падумаць аб тым, каб працягваць прыўносіць перавагі штучнага інтэлекту і бяспекі ў працэс DevOps, каб прадастаўляць высакаякасны код, бяспечны з самага пачатку. Ухіляючы вузкія месцы ў прадукцыйнасці і пазбаўляючы ад крадзяжоў часу, вы можаце даць сваім інжынерам магчымасць працаваць больш эфектыўна. GitHub гатовы дапамагчы вам пачаць працу, незалежна ад таго, якія рашэнні вы ствараеце або на якой фазе даследавання вы знаходзіцеся. Будзь гэта выкарыстанне GitHub Copilot для паляпшэння вопыту распрацоўшчыка, забеспячэнне вашай бяспекі або маштабаванне з выкарыстаннем воблачнай распрацоўкі, GitHub гатовы дапамагчы вам на кожным этапе шляху.

Наступныя крокі
Каб даведацца больш пра GitHub Enterprise або пачаць бясплатную пробную версію, наведайце https://github.com/enterprise

FAQ

Пытанне: Як штучны інтэлект можна выкарыстоўваць у DevOps?
A: ШІ ў DevOps можа аўтаматызаваць руцінныя задачы, павысіць бяспеку шляхам абароны кода і аптымізаваць скразное кіраванне жыццёвым цыклам праграмнага забеспячэння.

Пытанне: Якія перавагі выкарыстання штучнага інтэлекту ў DevOps?
A: Выкарыстанне штучнага інтэлекту ў DevOps можа прывесці да павышэння эфектыўнасці, паляпшэння якасці кода, больш хуткіх цыклаў зваротнай сувязі і лепшага супрацоўніцтва паміж членамі каманды.

Пытанне: Як DevOps дапамагае арганізацыям заставацца канкурэнтаздольнымі?
A: DevOps дазваляе арганізацыям паскараць цыклы выпуску, павышаць надзейнасць і стымуляваць інавацыі, дазваляючы ім хутка адаптавацца да змен рынку і апярэджваць канкурэнцыю.

Дакументы / Рэсурсы

GitHub DevOps на аснове AI з GitHub [pdfКіраўніцтва карыстальніка DevOps на базе AI з GitHub, на базе AI, DevOps з GitHub, з GitHub, GitHub

Спасылкі

• Кіраўніцтва карыстальніка