KI-gestützte DevOps mit GitHub

Bei effektiver Implementierung kann DevOps die Art und Weise verändern, wie Ihr Unternehmen Software bereitstellt – und zwar
Release-Zyklen, Verbesserung der Zuverlässigkeit und Förderung von Innovationen.
Die wahre Chance liegt darin, wie DevOps es Ihnen ermöglicht, in einem sich schnell entwickelnden Markt flexibel zu bleiben. Indem Sie eine Kultur der Zusammenarbeit, kontinuierlichen Verbesserung und strategischen Technologieeinführung etablieren, können Sie der Konkurrenz einen Schritt voraus sein, indem Sie schneller auf den Markt kommen und sich besser an Veränderungen anpassen.

DevOps ist geprägt von unterschiedlichen Erfahrungen, technischen Fähigkeiten und kulturellen Perspektiven. Diese Vielfalt bringt mehrere Interpretationen und sich entwickelnde Praktiken mit sich, was DevOps zu einem dynamischen und interdisziplinären Feld macht. Ein DevOps-Team ist funktionsübergreifend und umfasst Schlüsselspieler aus Teams, die Teil des Software Delivery Lifecycle (SDLC) sind.
In diesem E-Book untersuchen wir, wie wertvoll der Aufbau eines starken DevOps-Teams und entsprechender Praktiken ist und wie man KI einsetzt, um Routineaufgaben zu automatisieren, Code zu schützen und ein optimales End-to-End-Lebenszyklusmanagement zu erreichen.

DevOps definiert

Donovan Brown, eine vertrauenswürdige Stimme in der DevOps-Community, teilte eine Definition von DevOps, die von DevOps-Praktikern weithin anerkannt wird:

DevOps ist die Verbindung von Menschen, Prozessen und Produkten, um Ihren Endbenutzern eine kontinuierliche Wertschöpfung zu ermöglichen.“

Donovan Braun

Partner Program Manager // Microsoft1
In vielen technischen Umgebungen sind die Teams durch ihre technischen Fähigkeiten voneinander getrennt und konzentrieren sich jeweils auf ihre eigenen Kennzahlen, KPIs und Ergebnisse. Diese Fragmentierung verlangsamt häufig die Lieferung, verursacht Ineffizienzen und führt zu widersprüchlichen Prioritäten, was letztlich den Fortschritt behindert.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sollten Unternehmen die Zusammenarbeit fördern, konstruktives Feedback fördern, Arbeitsabläufe automatisieren und kontinuierliche Verbesserungen vorantreiben. Dies trägt zu einer schnelleren Softwarebereitstellung, mehr Effizienz, verbesserter Entscheidungsfindung, Kosteneinsparungen und einem stärkeren Wettbewerbsvorteil bei.
Wie können Teams mit der effektiven Einführung neuer DevOps-Praktiken beginnen? Sie können damit beginnen, sich zunächst mit den größten Schwachstellen zu befassen, wie etwa manuellen Bereitstellungsprozessen, langen Feedback-Zyklen, ineffizienter Testautomatisierung und Verzögerungen durch manuelle Eingriffe in Release-Pipelines.

Die Beseitigung von Reibungspunkten kann überwältigend sein, aber der rasante Aufstieg der KI in den letzten Jahren hat Entwicklern neue Möglichkeiten eröffnet, die Geschwindigkeit und Qualität ihrer Arbeit zu steigern. Unsere Untersuchungen haben ergeben, dass die Qualität des erstellten undviewed war durch die Bank besser, als GitHub Copilot Chat aktiviert war, obwohl keiner der Entwickler diese Funktion zuvor verwendet hatte.
85 % der Entwickler waren von der Qualität ihres Codes überzeugter, wenn sie ihn mit GitHub Copilot und GitHub Copilot Chat erstellten.

85 %

Code bezüglichviews waren umsetzbarer und 15 % schneller abgeschlossen als ohne GitHub Copilot Chat

15 %

DevOps + generative KI: KI für mehr Effizienz nutzen
DevOps fördert eine Kultur der geteilten Verantwortung, fördert die Zusammenarbeit und bricht Silos auf. KI geht noch einen Schritt weiter, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisiert, Arbeitsabläufe optimiert und schnellere Feedback-Zyklen ermöglicht, sodass sich Teams auf wertvolle Arbeit konzentrieren können.
Eine der größten Herausforderungen bei der Softwarebereitstellung sind Ineffizienz und Ungenauigkeit – Probleme, die KI durch die Optimierung des Ressourcenmanagements und die Bereitstellung konsistenterer, genauerer Ergebnisse löst. KI-gesteuerte Effizienzsteigerungen können nicht nur die Anwendungsleistung und Infrastrukturoptimierung verbessern, sondern auch die Sicherheit erhöhen und Kosten senken.
Leistungsstarke Teams können die sich wiederholenden Aufgaben identifizieren und automatisieren, die die Produktivität behindern und die Lieferzyklen verlängern. Das ultimative Ziel besteht darin, Kunden und Endbenutzern das zu liefern, was am wichtigsten ist, und gleichzeitig das Unternehmenswachstum voranzutreiben, die Markteinführungszeit zu verkürzen und die Produktivität und Zufriedenheit der Entwickler zu steigern.

Automatisierung des Alltäglichen
Entwickler erledigen täglich häufig sich wiederholende Aufgaben.
Diese Aufgaben werden allgemein als „Zeitdiebe“ bezeichnet und umfassen Dinge wie manuelle Systemprüfungen, das Einrichten neuer Codeumgebungen oder das Identifizieren und Beheben von Fehlern. Diese Aufgaben rauben dem Entwickler Zeit, die er von seiner Hauptverantwortung, der Bereitstellung neuer Funktionen, hat.
DevOps besteht zu gleichen Teilen aus Teamausrichtung und Automatisierung.
Das übergeordnete Ziel besteht darin, Belastungen und Hindernisse aus dem SDLC zu entfernen und Entwicklern dabei zu helfen, manuelle und banale Aufgaben zu reduzieren. Sehen wir uns an, wie Sie KI nutzen können, um diese Probleme zu lösen.

Optimieren Sie den Entwicklungslebenszyklus mit GitHub
Lassen Sie uns DevOps, KI und die Leistungsfähigkeit von GitHub kombinieren, um zu sehen, wie Ihre Teams durchgängigen Mehrwert liefern können. GitHub
gilt weithin als Heimat der Open-Source-Software, bietet über seine GitHub Enterprise-Lösung jedoch auch Funktionen auf Unternehmensebene.
GitHub Enterprise rationalisiert den DevOps-Lebenszyklus, indem es eine einheitliche Plattform für Versionskontrolle, Problemverfolgung, Code-Reviewund mehr. Dies reduziert die Ausbreitung der Toolchain, minimiert Ineffizienzen und mindert Sicherheitsrisiken, indem die Anzahl der Oberflächen, auf denen Ihre Teams arbeiten, reduziert wird.

Mit dem Zugriff auf GitHub Copilot, ein führendes KI-Entwicklungstool, können Entwicklungszyklen beschleunigt werden, indem der Zeitaufwand für sich wiederholende Aufgaben reduziert und Fehler vermieden werden. Dies kann zu einer schnelleren Lieferung und einer kürzeren Markteinführungszeit führen.
Integrierte Automatisierung und CI/CD-Workflows auf GitHub helfen auch dabei, die Code-Neuerstellung zu vereinfachen.views, Tests und Bereitstellung. Dies reduziert die Anzahl manueller Aufgaben, verkürzt die Genehmigungszeiten und beschleunigt die Entwicklung. Diese Tools ermöglichen eine nahtlose Zusammenarbeit, brechen Silos auf und ermöglichen es Teams, jeden Aspekt ihrer Projekte effizient zu verwalten – von der Planung bis zur Lieferung.

Arbeiten Sie intelligenter, nicht härter
Automatisierung ist das Herzstück von DevOps. Sie ermöglicht es, Zeitfresser zu eliminieren und sich auf eine schnellere Wertschöpfung zu konzentrieren. Automatisierung ist ein sehr weit gefasster Begriff, der verschiedene Elemente des SDLC umfasst. Automatisierung kann Dinge wie die Konfiguration von CI/CD umfassen, um die nahtlose Integration von Codeänderungen in Ihre Produktionsumgebung zu ermöglichen. Dies kann auch die Automatisierung Ihrer Infrastruktur als Code (IaC), Tests, Überwachung und Warnmeldungen sowie Sicherheit umfassen.
Während die meisten DevOps-Tools CI/CD-Funktionen bieten, geht GitHub mit GitHub Actions einen Schritt weiter, einer Lösung, die Software auf Unternehmensniveau liefert an
Ihre Umgebung – ob in der Cloud, vor Ort oder anderswo. Mit GitHub Actions können Sie nicht nur Ihre CI/
CD-Pipelines, sondern automatisieren Sie auch praktisch alles innerhalb Ihrer Arbeitsabläufe.
Diese nahtlose Integration mit der GitHub-Plattform macht zusätzliche Tools überflüssig, optimiert Arbeitsabläufe und steigert die Produktivität. So können GitHub Actions Ihre Arbeitsabläufe verändern:

Schnellere CI/CD: Automatisieren Sie Build-, Test- und Bereitstellungspipelines für schnellere Releases.

Verbesserte Codequalität: Setzen Sie Codeformatierungsstandards durch und erkennen Sie Sicherheitsprobleme frühzeitig.
Verbesserte Zusammenarbeit: Automatisieren Sie Benachrichtigungen und Kommunikation rund um Entwicklungsprozesse.

Vereinfachte Compliance: Hilft bei der Ausrichtung von Repositories an Organisationsstandards.
Höhere Effizienz: Automatisieren Sie sich wiederholende Aufgaben, um den Entwicklern mehr Zeit zu geben.

Mit GitHub Copilot können Sie Codevorschläge machen und Aktionen vorschlagen, mit denen Sie bessere Workflows erstellen können. Außerdem können Sie auf Ihre Organisation zugeschnittene Best Practices für die Codierung vorschlagen, die Ihre Teams schnell implementieren können, um Governance und Konventionen durchzusetzen. GitHub Copilot funktioniert auch mit verschiedenen Programmiersprachen und kann zum Erstellen von Aktionen und Workflows verwendet werden, um Aufgaben einfach zu automatisieren.

Weitere Informationen zu GitHub Copilot finden Sie unter:

Mit GitHub Copilot Codevorschläge in Ihrer IDE erhalten
Verwenden von GitHub Copilot in Ihrer IDE: Tipps, Tricks und bewährte Methoden

10 unerwartete Möglichkeiten, GitHub Copilot zu verwenden

Reduzieren Sie sich wiederholende Aufgaben
Konzentrieren Sie sich auf die Automatisierung von Routineprozessen und nutzen Sie Tools wie GitHub Copilot, um Ihren Workflow zu optimieren. Zum BeispielampCopilot kann bei der Generierung von Unit-Tests helfen – einem zeitaufwändigen, aber wesentlichen Teil der Softwareentwicklung. Durch die Erstellung präziser Eingabeaufforderungen können Entwickler Copilot anleiten, umfassende Testsuiten zu erstellen, die sowohl grundlegende Szenarien als auch komplexere Randfälle abdecken. Dies reduziert den manuellen Aufwand bei gleichzeitiger Beibehaltung einer hohen Codequalität.

Es ist wichtig, den von Copilot gelieferten Ergebnissen zu vertrauen, sie aber zu überprüfen – ähnlich wie bei jedem generativen KI-gestützten Tool. Ihre Teams können sich bei einfachen und komplexen Aufgaben auf Copilot verlassen, aber es ist wichtig, die Ergebnisse immer durch gründliche Tests zu validieren, bevor Sie Code bereitstellen. Dies trägt nicht nur zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit bei, sondern verhindert auch Fehler, die Ihren Arbeitsablauf andernfalls verlangsamen könnten.
Wenn Sie Copilot weiterhin verwenden, können Sie durch die Verfeinerung Ihrer Eingabeaufforderungen die Funktionen optimal nutzen. Dies ermöglicht eine intelligentere Automatisierung und minimiert gleichzeitig die Anzahl sich wiederholender Aufgaben.
Weitere Informationen zum Erstellen von Unit-Tests mit GitHub Copilot finden Sie hier:

Entwickeln Sie Unit-Tests mit den GitHub Copilot-Tools
Schreiben von Tests mit GitHub Copilot

Schnelles Engineering und Kontext
Die Integration von GitHub Copilot in Ihre DevOps-Praxis kann die Arbeitsweise Ihres Teams revolutionieren. Durch die Erstellung präziser, kontextreicher Eingabeaufforderungen für Copilot kann Ihr Team neue Effizienzniveaus erreichen und Prozesse optimieren.
Diese Vorteile können sich in messbaren Ergebnissen für Ihr Unternehmen niederschlagen, beispielsweise:

Höhere Effizienz: Automatisieren Sie sich wiederholende Aufgaben, minimieren Sie manuelle Eingriffe und ermöglichen Sie schnellere, intelligentere Entscheidungen mit umsetzbaren Erkenntnissen.
Kosteneinsparungen: Optimieren Sie Arbeitsabläufe, reduzieren Sie Fehler und senken Sie die Entwicklungskosten, indem Sie KI in sich wiederholende und fehleranfällige Prozesse integrieren.
Erzielen Sie Ergebnisse: Nutzen Sie Copilot, um strategische Ziele zu unterstützen, das Kundenerlebnis zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu sichern.

Indem sie lernen, präzise und detaillierte Eingabeaufforderungen zu schreiben, können Teams die Relevanz und Genauigkeit der Vorschläge von Copilot deutlich verbessern. Wie bei jedem neuen Tool sind eine ordnungsgemäße Einarbeitung und Schulung unerlässlich, damit Ihr Team die Vorteile von Copilot im großen Maßstab maximieren kann.

So können Sie in Ihrem Team eine Kultur der effektiven und zeitnahen Entwicklung fördern:

Bauen Sie eine interne Community auf: Richten Sie Chat-Kanäle zum Austausch von Erkenntnissen ein, nehmen Sie an Events teil oder veranstalten Sie welche und schaffen Sie Lernmöglichkeiten, um Ihren Teams einen Raum zum Lernen zu bieten.
Teilen Sie überraschende Momente: Verwenden Sie Tools wie Copilot, um Dokumentationen zu erstellen, die andere auf ihrer Reise begleiten.
Geben Sie Tipps und Tricks weiter, die Sie gelernt haben: Veranstalten Sie Sitzungen zum Wissensaustausch und nutzen Sie Ihre interne Kommunikation (Newsletter, Teams, Slack usw.), um Erkenntnisse weiterzugeben.

Effektive Eingabeaufforderungen helfen dabei, KI an den Zielen Ihres Teams auszurichten, was zu besseren Entscheidungen, zuverlässigeren Ergebnissen und höherer Leistung führen kann. Durch die Implementierung dieser prompten Engineering-Methoden können Sie nicht nur Kosten sparen, sondern auch eine schnellere Lieferung, verbesserte Produktangebote und ein besseres Kundenerlebnis ermöglichen.

DevOps + Sicherheit: Code von innen heraus schützen

Eine einheitliche Strategie zur Verwaltung Ihres SDLC ist weitaus effektiver, wenn sie durch ein optimiertes Toolset unterstützt wird. Während die Tool-Undichte in vielen DevOps-Disziplinen eine häufige Herausforderung darstellt, ist die Anwendungssicherheit oft am stärksten davon betroffen. Teams fügen häufig neue Tools hinzu, um Lücken zu schließen, aber dieser Ansatz übersieht oft die Kernprobleme im Zusammenhang mit Menschen und Prozessen. Infolgedessen können Sicherheitslandschaften mit allem Möglichen überladen werden, von Einzelanwendungsscannern bis hin zu komplexen Unternehmensrisikoplattformen.
Durch die Vereinfachung Ihres Toolsets helfen Sie Entwicklern, konzentriert zu bleiben, Kontextwechsel zu reduzieren und ihren Codierungsfluss aufrechtzuerhalten. Eine Plattform, in der Sicherheit in jeden Schritt integriert ist – von Abhängigkeitsmanagement und Schwachstellenwarnungen bis hin zu vorbeugenden Maßnahmen zum Schutz vertraulicher Informationen – verleiht der Softwaresicherheitslage Ihres Unternehmens Stabilität. Darüber hinaus ist Erweiterbarkeit von entscheidender Bedeutung, damit Sie Ihre vorhandenen Tools neben den integrierten Funktionen der Plattform nutzen können.

Schützen Sie jede Codezeile
Wenn Sie an Softwareentwicklung denken, kommen Ihnen wahrscheinlich Sprachen wie Python, C#, Java und Rust in den Sinn. Code hat jedoch viele Formen, und Fachleute aus verschiedenen Bereichen – Datenwissenschaftler, Sicherheitsanalysten und Business Intelligence-Analysten – beschäftigen sich ebenfalls auf ihre eigene Weise mit dem Coden. Dadurch steigt Ihr potenzielles Risiko für Sicherheitslücken – manchmal unbewusst. Wenn allen Entwicklern, unabhängig von ihrer Rolle oder ihrem Titel, ein umfassender Satz von Standards und Methoden zur Verfügung gestellt wird, können sie Sicherheit in jeden Schritt des Zyklus integrieren.

Statische Analyse und geheimes Scannen
Die Verwendung von Tools für Anwendungssicherheitstests (AST) ist bei der Integration zur Build-Zeit immer üblicher geworden. Eine minimal invasive Technik besteht darin, den Quellcode so zu scannen, wie er ist, und nach Komplexitätspunkten, potenziellen Exploits und der Einhaltung von Standards zu suchen. Die Verwendung von Software Composition Analysis (SCA) bei jedem Commit und jedem Push hilft Entwicklern, sich auf die anstehende Aufgabe zu konzentrieren und bietet gleichzeitig einen Mechanismus für Pull Requests und Code-Reviews produktiver und sinnvoller zu sein.
Geheimes Scannen ist eine Geheimwaffe gegen das potenzielle Eindringen kompromittierender Geheimnisse oder Schlüssel in die Quellcodeverwaltung. Wenn das geheime Scannen konfiguriert ist, wird eine Liste von über 120 verschiedenen Software- und Plattformanbietern abgerufen, darunter AWS, Azure und GCP. Dies ermöglicht die Identifizierung spezifischer Geheimnisse, die zu diesen Softwareanwendungen oder Plattformen passen würden. Sie können auch direkt über die GitHub-Benutzeroberfläche testen, ob ein Geheimnis oder Schlüssel aktiv ist, was die Behebung vereinfacht.

Erweiterte Codeanalyse mit CodeQL
CodeQL ist ein leistungsstarkes Dienstprogramm in GitHub, das Code analysiert, um Schwachstellen, Fehler und andere Qualitätsprobleme zu identifizieren. Es erstellt durch Kompilierung oder Interpretation eine Datenbank aus Ihrer Codebasis und verwendet dann eine Abfragesprache, um nach anfälligen Mustern zu suchen. Mit CodeQL können Sie auch benutzerdefinierte Variantendatenbanken erstellen, die auf bestimmte Fälle oder proprietäre Anwendungsfälle zugeschnitten sind, die für Ihr Unternehmen relevant sind. Diese Flexibilität ermöglicht die Entwicklung wiederverwendbarer Schwachstellendatenbanken, die bei Scans für andere Anwendungen in Ihrem Unternehmen verwendet werden können.
Zusätzlich zu seinen robusten Funktionen liefert CodeQL schnell Scan- und Schwachstellenergebnisse für unterstützte Sprachen, sodass Entwickler Probleme effizient beheben können, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen. Diese Kombination aus Leistung und Geschwindigkeit macht CodeQL zu einem wertvollen Hilfsmittel bei der Aufrechterhaltung der Codeintegrität und -sicherheit in verschiedenen Projekten. Darüber hinaus bietet es Führungskräften einen skalierbaren Ansatz zur Verbesserung der organisatorischen Belastbarkeit und zur Implementierung sicherer Softwareentwicklungspraktiken.

Minuten
Von der Schwachstellenerkennung bis zur erfolgreichen Behebung3

präzisere
Findet durchgesickerte Geheimnisse mit weniger Fehlalarmen4

Abdeckung
Copilot Autofix bietet Codevorschläge für fast 90 % der Alarmtypen in allen unterstützten Sprachen5

Insgesamt betrug die mittlere Zeit für Entwickler, die Copilot Autofix zum automatischen Übernehmen des Fixes für einen PR-Zeitalarm verwendeten, 28 Minuten, verglichen mit 1.5 Stunden, um dieselben Alarme manuell zu beheben (3x schneller). Für SQL-Injection-Schwachstellen: 18 Minuten im Vergleich zu 3.7 Stunden (12x schneller). Basierend auf neuen Code-Scanning-Alarmen, die von CodeQL in Pull Requests (PRs) in Repositories mit aktivierter GitHub Advanced Security gefunden wurden. Dies sind Examples; Ihre Ergebnisse werden variieren.

Eine vergleichende Studie über die Meldung von Softwaregeheimnissen durch Secret Detection Tools,
Setu Kumar Basak et al., North Carolina State University, 2023
https://github.com/enterprise/advanced-security

Entmystifizierung des Abhängigkeitsdiagramms

Moderne Anwendungen können Dutzende direkt referenzierte Pakete haben, die wiederum Dutzende weiterer Pakete als Abhängigkeiten haben können. Diese Herausforderung ist amplifiziert, da Unternehmen Hunderte von Repositories mit unterschiedlichen Abhängigkeitsstufen verwalten müssen. Dies macht die Sicherheit zu einer gewaltigen Aufgabe, da es schwierig wird, zu verstehen, welche Abhängigkeiten im gesamten Unternehmen verwendet werden. Die Einführung einer Abhängigkeitsverwaltungsstrategie, die Repository-Abhängigkeiten, Schwachstellen und OSS-Lizenztypen verfolgt, reduziert Risiken und hilft, Probleme zu erkennen, bevor sie die Produktion erreichen.
GitHub Enterprise bietet Benutzern und Administratoren sofortige Einblicke in Abhängigkeitsdiagramme sowie Verwendungswarnungen von Dependabot, die veraltete Bibliotheken kennzeichnen, die potenzielle Sicherheitsrisiken darstellen.

Der Repository-Abhängigkeitsgraph besteht aus

Abhängigkeiten: Eine vollständige Liste der im Repository identifizierten Abhängigkeiten
Abhängige Objekte: Alle Projekte oder Repositories, die vom Repository abhängig sind

Dependabot: Alle Erkenntnisse von Dependabot bezüglich aktualisierter Versionen Ihrer Abhängigkeiten

Bei Schwachstellen auf Repository-Ebene zeigt die Registerkarte „Sicherheit“ in der Navigationsleiste Ergebnisse für identifizierte Schwachstellen an, die möglicherweise mit Abhängigkeiten in Zusammenhang mit Ihrer Codebasis in Zusammenhang stehen. Der Dependabot view listet Warnungen zu identifizierten Schwachstellen auf und ermöglicht Ihnen, view alle Regelsätze, die bei der automatischen Priorisierung bestimmter Warnmeldungen für öffentliche Repositories helfen können.

GitHub Enterprise und organisatorische views
Mit GitHub Enterprise können Sie view und verwalten Sie Abhängigkeiten, Schwachstellen und OSS-Lizenzen über alle Repositories in Ihrer Organisation und Ihrem Unternehmen hinweg. Das Abhängigkeitsdiagramm ermöglicht Ihnen eine umfassende view von Abhängigkeiten über alle registrierten Repositories hinweg.

Dieses übersichtliche Dashboard bietet nicht nur einen hervorragenden Überblick über identifizierte Sicherheitshinweise, sondern auch über die Verteilung der Lizenzen im Zusammenhang mit Abhängigkeiten.
in Ihrem Unternehmen im Einsatz. Die Verwendung von OSS-Lizenzen kann besonders riskant sein, insbesondere wenn Sie proprietären Code verwalten. Einige restriktivere Open-Source-Lizenzen wie GPL und LGPL können Ihren Quellcode potenziell anfällig für Zwangsveröffentlichungen machen. Für Open-Source-Komponenten müssen Sie eine einheitliche Methode finden, um festzustellen, wo Sie möglicherweise gegen die Vorschriften verstoßen, und Sie sollten möglicherweise andere Alternativen für die Pakete finden, die mit diesen Lizenzen eingebunden werden.

Sicherung Ihrer Sicherheitslage

Viele unternehmenstaugliche Quellcodeverwaltungssysteme bieten Ihnen Optionen zum Schutz Ihres Codes mithilfe von Richtlinien, Pre-Commit-Hooks und plattformspezifischen Funktionen. Die folgenden Maßnahmen können zur Planung einer umfassenden Sicherheitsstrategie verwendet werden:

Vorbeugende Maßnahmen:
GitHub ermöglicht die Konfiguration und Verwendung verschiedener Arten von Regelsätzen, um Verhaltensweisen durchzusetzen und vor unerwünschten Änderungen in bestimmten Zweigen zu schützen. Zum Beispielampauf:
- Regeln, die Pull Requests vor dem Zusammenführen von Änderungen erfordern
- Regeln, die bestimmte Zweige vor dem direkten Pushen von Änderungen schützen

Eine zusätzliche clientseitige Prüfung kann mithilfe von Pre-Commit-Hooks durchgeführt werden. Git als Quellcodeverwaltungssystem unterstützt Pre-Commit-Hooks zur Durchführung verschiedener Aufgaben, z. B. zum Formatieren von Commit-Nachrichten oder zum Ausführen von Formatierungs- und Validierungsroutinen vor dem Commit von Änderungen. Diese Hooks können erweiterte Dienstprogramme verwenden, um die Codekonsistenz und -qualität auf lokaler Ebene sicherzustellen.

Schutzmaßnahmen: GitHub ermöglicht auch die Konfiguration von Schutzmaßnahmen, einschließlich der Verwendung von Prüfungen, die während eines Pull Requests oder CI-Builds eingerichtet werden können. Dazu gehören:
- Abhängigkeitsprüfungen
- Testkontrollen
- Code-Qualitätsprüfungen
- Qualitätstore
- Manuelle Eingriffe/menschliche Genehmigungsgates

GitHub Enterprise ermöglicht es Softwareentwicklungsteams, Schwachstellen sehr schnell zu identifizieren und zu beheben, von veralteten Abhängigkeiten und eingecheckten Geheimnissen bis hin zu bekannten Sprach-Exploits. Mit den zusätzlichen Funktionen von viewDurch die Analyse des Abhängigkeitsdiagramms erhalten Teamleiter und Administratoren die Tools, die sie benötigen, um bei Sicherheitshinweisen immer einen Schritt voraus zu sein. Wenn Sie die Sichtbarkeit der verwendeten Lizenztypen berücksichtigen, erhalten Sie eine umfassende Risikomanagementplattform, bei der Sicherheit an erster Stelle steht.

Unterstützt die DevOps-Pipeline mit GitHub Enterprise
Man kann wohl sagen, dass das Konzept von DevOps in der Technologiebranche mittlerweile weithin bekannt ist. Da jedoch ständig neue Tools und Methoden für die Bereitstellung von Anwendungen auftauchen, kann es für ein ständig wachsendes Unternehmen eine Herausforderung darstellen, seine Ergebnisse effektiv zu verwalten und zu messen.
Den Marktanforderungen nach widerstandsfähigen, skalierbaren und kosteneffizienten Anwendungen gerecht zu werden, kann eine Herausforderung sein. Die Nutzung cloudbasierter Ressourcen kann die Markteinführungszeit verkürzen, den internen Kreislauf für Entwickler beschleunigen und skalierte Tests und Bereitstellungen mit kostenbewussten Kontrollen ermöglichen.

Aktivieren von Cloud-nativen Anwendungen
So wie das Paradigma des Shifting Left Sicherheit, Tests und Feedback näher an den inneren Entwicklungskreislauf gebracht hat, gilt das Gleiche für die Entwicklung von Anwendungen für die Cloud. Die Einführung cloudzentrierter Entwicklungspraktiken hilft Entwicklern, die Lücke zwischen traditionellen Ansätzen und modernen Cloud-Lösungen zu schließen. Dieser Wandel ermöglicht es Teams, über die einfache Erstellung von Cloud-First-Anwendungen hinauszugehen und echte Cloud-native Anwendungen zu entwickeln.

In der Cloud entwickeln, in der Cloud bereitstellen
Eine IDE, die eine nahtlose Entwicklung ermöglicht, ist heute eine Standarderwartung. Die Idee der Portabilität innerhalb dieser Umgebung ist jedoch relativ neu, insbesondere angesichts der jüngsten Fortschritte bei Cloud-basierten IDEs. Mit der Einführung von GitHub Codespaces und der zugrunde liegenden DevContainers-Technologie können Entwickler nun Code in einer portablen Online-Umgebung entwickeln. Dieses Setup ermöglicht es ihnen, Konfigurationen zu nutzen files, wodurch ihre Entwicklungsumgebung an die spezifischen Anforderungen des Teams angepasst werden kann.

Die Kombination aus Wiederverwendbarkeit und Portabilität bietet Unternehmen erhebliche VorteiletagTeams können
zentralisieren jetzt ihre Konfigurations- und Umgebungsspezifikationen, sodass jeder Entwickler – egal ob neu oder erfahren – im selben Setup arbeiten kann. Durch diese zentralisierten Konfigurationen können Teammitglieder zu diesen Konfigurationen beitragen. Wenn sich die Anforderungen ändern, kann die Umgebung aktualisiert und für alle Entwickler in einem stabilen Zustand gehalten werden.

Workflows im großen Maßstab verwalten
Es sind der Entwickler-Workflow und die Markteinführungszeit, die die Produktivitätskennzahlen wirklich bestimmen. Dies im großen Maßstab zu verwalten, kann jedoch eine Herausforderung sein, insbesondere wenn viele verschiedene Entwicklerteams Workflows und Bereitstellungen in verschiedenen Clouds, Cloud-Diensten oder sogar lokalen Installationen verwenden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie GitHub Enterprise die Last der Verwaltung von Workflows im großen Maßstab übernimmt:

Vereinfachen Sie mit wiederverwendbaren Aktionen und Workflows
Nutzen Sie Governance durch
Aktionsrichtlinien

Verwenden Sie Aktionen veröffentlicht von
Verifizierte Herausgeber
Verwenden Sie Branchrichtlinien und Regelsätze, um die Konsistenz sicherzustellen und den Hauptcode zu schützen
Konfigurieren Sie, was auf Unternehmens- und Organisationsebene sinnvoll ist

Durchgängiges Software-Lebenszyklusmanagement
Die Verwaltung geplanter und laufender Arbeiten ist ein wesentlicher Eckpfeiler der agilen Softwareentwicklung. GitHub Enterprise bietet eine einfache Projektmanagementstruktur, mit der Benutzer Projekte erstellen, ein oder mehrere Teams und Repositories mit diesem Projekt verknüpfen und dann Probleme, die in verknüpften Repositories geöffnet werden, verwenden können, um Arbeitselemente insgesamt innerhalb des Projekts zu verfolgen. Labels können verwendet werden, um zwischen verschiedenen Arten von Problemen zu unterscheiden.

Zum Beispielampeinige der Standardeinstellungen
Labels, die bei Problemen verwendet werden können, sind Verbesserung, Fehler und Funktion. Für jedes Element, das eine zugehörige Aufgabenliste im Zusammenhang mit dem Problem hat, ist es möglich, Markdown zu verwenden, um diese Aufgabenliste als Checkliste zu definieren und sie in den Hauptteil des Problems aufzunehmen. Dies ermöglicht die Nachverfolgung der Fertigstellung anhand dieser Checkliste und hilft dabei, sie mit Projektmeilensteinen abzustimmen, sofern diese definiert sind.

Verwalten der Feedbackschleife
Es ist kein Geheimnis, dass es für Entwickler einfacher ist, potenzielle Probleme zu beheben und Updates zu veröffentlichen, je früher sie Feedback zu einer bestimmten Funktionalität erhalten, als Änderungen zu validieren. Jede Organisation hat ihre eigene bevorzugte Kommunikationsmethode, sei es über Instant Messaging, E-Mail, Kommentare zu Tickets oder Problemen oder sogar Telefonanrufe. Eine weitere Funktion von GitHub Enterprise sind Diskussionen, die Entwicklern und Benutzern die Möglichkeit bieten, in einer Forum-basierten Umgebung zu interagieren und Änderungen, alle Arten von Problemen in Bezug auf die Funktionalität oder Vorschläge für neue Funktionen mitzuteilen, die dann in Arbeitselemente umgesetzt werden können.

Der Funktionsumfang von Diskussionen ist bei Open-Source-Projekten schon seit einiger Zeit beliebt. Einige Organisationen sehen möglicherweise nicht den Nutzen von Diskussionen, wenn bereits unternehmensweite Kommunikationstools vorhanden sind. Mit zunehmender Reife von Organisationen kann die Möglichkeit, Mitteilungen, die für bestimmte Softwarefunktionen und -funktionen relevant sind, zu trennen und diese dann über Diskussionen weiterzuleiten, die mit einem bestimmten Repository verknüpft sind, Entwicklern, Produktbesitzern und Endbenutzern die Möglichkeit geben, in einer Umgebung eng zu interagieren, die speziell auf die Funktionen zugeschnitten ist, die sie implementiert sehen möchten.

Artefakt-Lebenszyklen
Die Verwaltung von Artefakten ist ein zentraler Bestandteil aller Softwareentwicklungszyklen. Ob in Form von ausführbaren Dateien, Binärdateien, dynamisch verknüpften Bibliotheken, statischen web Code oder sogar über Docker-Container-Images oder Helm-Charts – ein zentraler Ort, an dem alle Artefakte katalogisiert und zur Bereitstellung abgerufen werden können, ist unerlässlich. GitHub Packages ermöglicht Entwicklern das Speichern standardisierter Paketformate zur Verteilung innerhalb einer Organisation oder eines Unternehmens.
GitHub Packages unterstützt Folgendes:

Maven

Gradle
npm
Rubin

NETTO
Docker-Images

Sollten Sie Artefakte haben, die nicht in diese Kategorien fallen, können Sie diese trotzdem mit der Releases-Funktion im Repository speichern. Dies ermöglicht Ihnen, erforderliche Binärdateien oder andere files nach Bedarf.

Qualitätsmanagement
Tests sind ein integraler Bestandteil der Softwareentwicklung, sei es die Ausführung von Unit- oder Funktionstests während eines Continuous-Integration-Builds oder die Ausführung von Testszenarien durch Qualitätssicherungsanalysten zur Validierung der Funktionalität innerhalb eines web Anwendung. Mit GitHub Actions können Sie eine Vielzahl verschiedener Testtypen in Ihre Pipelines integrieren, um sicherzustellen, dass die Qualität bewertet wird.
Darüber hinaus kann GitHub Copilot Vorschläge für die optimale Erstellung von Unit-Tests machen, sodass den Entwicklern die Last der Erstellung von Unit- oder anderen Testtypen abgenommen wird und sie sich stärker auf das vorliegende Geschäftsproblem konzentrieren können.

Die einfache Integration verschiedener Testprogramme trägt dazu bei, dass die Qualität über den gesamten Entwicklungslebenszyklus hinweg bewertet wird. Wie bereits erwähnt, können Sie Prüfungen in GitHub Actions-Workflows verwenden, um bestimmte Szenarien zu validieren. Dazu gehört die Möglichkeit, eine vollständige Reihe von Tests erfolgreich auszuführen, bevor eine Anforderung zusammengeführt werden kann. Abhängig von der stagWährend der Bereitstellung können Sie auch Prüfungen angeben, die Integrationstests, Belastungs- und Stresstests und sogar Chaostests umfassen, um sicherzustellen, dass Anwendungen, die die Bereitstellungspipeline durchlaufen, angemessen getestet und validiert werden, bevor sie in die Produktion gelangen.

Abschluss
Wenn Sie die nächsten Schritte auf Ihrem Weg planen, sollten Sie daran denken, die Vorteile von KI und Sicherheit weiterhin in Ihren DevOps-Prozess zu integrieren, um qualitativ hochwertigen Code zu liefern, der von Anfang an sicher ist. Indem Sie Produktivitätsengpässe beseitigen und Zeitdiebe eliminieren, können Sie Ihren Ingenieuren ermöglichen, effizienter zu arbeiten. GitHub ist bereit, Ihnen beim Einstieg zu helfen, unabhängig davon, welche Lösungen Sie erstellen oder in welcher Erkundungsphase Sie sich befinden. Ob Sie GitHub Copilot verwenden, um die Entwicklererfahrung zu verbessern, Ihre Sicherheitslage zu schützen oder mit Cloud-nativer Entwicklung zu skalieren – GitHub ist bereit, Sie bei jedem Schritt auf dem Weg zu unterstützen.

Nächste Schritte
Um mehr über GitHub Enterprise zu erfahren oder Ihre kostenlose Testversion zu starten, besuchen Sie https://github.com/enterprise

Häufig gestellte Fragen

F: Wie kann KI in DevOps verwendet werden?
A: KI in DevOps kann Routineaufgaben automatisieren, die Sicherheit durch den Schutz von Code erhöhen und das End-to-End-Software-Lebenszyklusmanagement optimieren.

F: Welche Vorteile bietet der Einsatz von KI in DevOps?
A: Der Einsatz von KI in DevOps kann zu mehr Effizienz, verbesserter Codequalität, schnelleren Feedback-Zyklen und einer besseren Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern führen.

F: Wie hilft DevOps Unternehmen, wettbewerbsfähig zu bleiben?
A: DevOps ermöglicht es Unternehmen, Release-Zyklen zu beschleunigen, die Zuverlässigkeit zu verbessern und Innovationen voranzutreiben. So können sie sich schnell an Marktveränderungen anpassen und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein.

Dokumente / Ressourcen

GitHub KI-gestützte DevOps mit GitHub [pdf] Benutzerhandbuch
KI-gestützte DevOps mit GitHub, KI-gestützte, DevOps mit GitHub, mit GitHub, GitHub

Verweise

Bedienungsanleitung