DevOps مجهز به هوش مصنوعی با GitHub

مشخصات

• نام محصول: DevOps مجهز به هوش مصنوعی با GitHub
• ویژگی ها: افزایش کارایی، افزایش امنیت، ارائه ارزش سریعتر

DevOps چیست؟

هنگامی که DevOps به طور مؤثر پیاده‌سازی شود، می‌تواند شیوه ارائه نرم‌افزار سازمان شما را تغییر دهد – شتاب‌دهنده
چرخه های انتشار، بهبود قابلیت اطمینان و ایجاد نوآوری.
فرصت واقعی در این است که چگونه DevOps شما را قادر می سازد در بازاری که به سرعت در حال توسعه است، چابک بمانید. با ایجاد فرهنگ همکاری، بهبود مستمر و پذیرش فناوری استراتژیک، می‌توانید با زمان سریع‌تر به بازار و توانایی قوی‌تر برای انطباق با تغییرات، از رقابت پیشی بگیرید.

DevOps بر اساس تجربیات متنوع، مهارت های فنی و دیدگاه های فرهنگی شکل گرفته است. این تنوع تفاسیر متعدد و شیوه های در حال تکامل را به همراه دارد و DevOps را به یک زمینه پویا و بین رشته ای تبدیل می کند. یک تیم DevOps عملکردی متقابل دارد و بازیکنان کلیدی تیم‌هایی را که بخشی از چرخه حیات تحویل نرم‌افزار (SDLC) هستند، درگیر می‌کند.
در این کتاب الکترونیکی، ارزش ایجاد یک تیم و تمرین قوی DevOps و نحوه اعمال هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف معمول، محافظت از کد و دستیابی به مدیریت چرخه عمر بهینه را بررسی خواهیم کرد.

DevOps تعریف شده است

Donovan Brown، صدای قابل اعتماد در جامعه DevOps، تعریفی از DevOps را به اشتراک گذاشت که به طور گسترده توسط متخصصان DevOps شناخته شده است:

DevOps ترکیبی از افراد، فرآیندها و محصولات است تا امکان تحویل مداوم ارزش به کاربران نهایی شما را فراهم کند.

دونوان براون

مدیر برنامه شریک // Microsoft1
در بسیاری از محیط‌های فناوری، تیم‌ها با مجموعه مهارت‌های فنی‌شان کنار گذاشته می‌شوند و هر کدام بر معیارها، KPIها و قابل تحویل‌ها تمرکز می‌کنند. این پراکندگی اغلب تحویل را کند می‌کند، باعث ناکارآمدی می‌شود و به اولویت‌های متضاد منجر می‌شود و در نهایت مانع از پیشرفت می‌شود.
برای غلبه بر این چالش‌ها، سازمان‌ها باید برای تقویت همکاری، تشویق بازخورد سازنده، خودکارسازی گردش‌های کاری و پذیرش بهبود مستمر تلاش کنند. این کمک می کند تا از تحویل سریعتر نرم افزار، کارایی بیشتر، تصمیم گیری بهتر، صرفه جویی در هزینه و مزیت رقابتی قوی تر اطمینان حاصل شود.
چگونه تیم‌ها می‌توانند به‌طور مؤثر شیوه‌های DevOps جدید را اتخاذ کنند؟ آنها می توانند ابتدا با پرداختن به مهمترین نقاط درد، مانند فرآیندهای استقرار دستی، چرخه های بازخورد طولانی، اتوماسیون تست ناکارآمد، و تاخیرهای ناشی از مداخلات دستی در خطوط لوله آزادسازی، شروع کنند.

از بین بردن نقاط اصطکاک ممکن است بسیار طاقت فرسا باشد، اما افزایش سریع هوش مصنوعی در سال های اخیر فرصت های جدیدی را برای توسعه دهندگان ایجاد کرده است تا سرعت و کیفیت کار خود را افزایش دهند. تحقیقات ما نشان داد که کیفیت کد تألیف شده و مجددviewed با فعال بودن GitHub Copilot Chat در کل بهتر بود، حتی اگر هیچ یک از توسعه دهندگان قبلا از این ویژگی استفاده نکرده بودند.
85% از توسعه دهندگان در هنگام نوشتن کد با GitHub Copilot و GitHub Copilot Chat احساس اطمینان بیشتری نسبت به کیفیت کد خود داشتند.

85%

کد مجددviews عملی تر بودند و 15٪ سریع تر از بدون گیت گیت هاب Copilot انجام می شدند

15%

DevOps + AI مولد: استفاده از هوش مصنوعی برای کارایی
با ترویج فرهنگ مسئولیت مشترک، DevOps همکاری را تشویق می کند و سیلوها را خراب می کند. هوش مصنوعی با خودکارسازی وظایف تکراری، ساده‌سازی گردش‌های کاری، و فعال کردن چرخه‌های بازخورد سریع‌تر، این امر را حتی بیشتر می‌کند و به تیم‌ها اجازه می‌دهد روی کارهای با ارزش تمرکز کنند.
یکی از چالش‌های کلیدی در ارائه نرم‌افزار، ناکارآمدی و عدم دقت است - مسائلی که هوش مصنوعی با بهینه‌سازی مدیریت منابع و ارائه نتایج دقیق‌تر و منسجم‌تر به آنها کمک می‌کند. بهره وری مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها می تواند عملکرد برنامه و بهینه سازی زیرساخت را افزایش دهد، بلکه امنیت را تقویت کرده و هزینه ها را کاهش می دهد.
تیم‌های با عملکرد بالا می‌توانند وظایف تکراری را که مانع بهره‌وری می‌شوند و چرخه‌های تحویل را گسترش می‌دهند، شناسایی و خودکار کنند. هدف نهایی ارائه آنچه که بیشترین اهمیت را به مشتریان و کاربران نهایی دارد، همزمان با رشد سازمانی، تسریع زمان ورود به بازار، و تقویت بهره‌وری و رضایت توسعه‌دهندگان است.

خودکار کردن امور روزمره
توسعه دهندگان اغلب کارهای روزمره را انجام می دهند که تکراری هستند.
اینها معمولاً به عنوان "دزد زمان" شناخته می شوند و شامل مواردی مانند بررسی دستی سیستم، راه اندازی محیط های کد جدید یا شناسایی و رفع اشکال می شوند. این وظایف زمان را از مسئولیت اصلی یک توسعه دهنده دور می کند: ارائه ویژگی های جدید.
DevOps یک تراز و اتوماسیون تیم است.
هدف اصلی حذف بارها و موانع از روی SDLC و کمک به توسعه دهندگان برای کاهش وظایف دستی و پیش پا افتاده است. بیایید ببینیم چگونه می توانید از هوش مصنوعی برای حل این مشکلات استفاده کنید.

چرخه عمر توسعه را با GitHub ساده کنید
بیایید DevOps، AI و قدرت GitHub را با هم ترکیب کنیم تا ببینیم چگونه تیم‌های شما می‌توانند ارزش سرتاسری ارائه دهند. GitHub
به طور گسترده ای به عنوان خانه نرم افزار منبع باز شناخته می شود، اما همچنین ویژگی های سطح سازمانی را از طریق راه حل GitHub Enterprise خود ارائه می دهد.
GitHub Enterprise چرخه عمر DevOps را با ارائه یک پلتفرم یکپارچه برای کنترل نسخه، ردیابی مشکل، و کد مجدد ساده می کند.view، و بیشتر این امر گسترش زنجیره ابزار را کاهش می دهد، ناکارآمدی ها را به حداقل می رساند و خطرات امنیتی را با کاهش تعداد سطوحی که تیم شما در آن کار می کنند، کاهش می دهد.

با دسترسی به GitHub Copilot، یک ابزار پیشرو توسعه هوش مصنوعی، چرخه های توسعه را می توان با کاهش زمان صرف شده برای کارهای تکراری و کاهش خطاها تسریع کرد. این می تواند منجر به تحویل سریع تر و زمان کوتاه تر به بازار شود.
اتوماسیون داخلی و گردش کار CI/CD در GitHub همچنین به ساده سازی کد کمک می کند.views، آزمایش و استقرار. این کار تعداد کارهای دستی را کاهش می دهد، در حالی که زمان تایید را کوتاه می کند و توسعه را تسریع می کند. این ابزارها همکاری یکپارچه را امکان‌پذیر می‌کنند، سیلوها را خراب می‌کنند و به تیم‌ها اجازه می‌دهند تا همه جنبه‌های پروژه‌های خود را به طور مؤثر مدیریت کنند - از برنامه‌ریزی تا تحویل.

هوشمندانه‌تر کار کنید، نه سخت‌تر
اتوماسیون در قلب DevOps قرار دارد و حذف دزدان زمان و تمرکز بر ارائه سریع‌تر ارزش را ممکن می‌سازد. اتوماسیون یک اصطلاح بسیار گسترده است که شامل موارد مختلفی از SDLC می شود. اتوماسیون می تواند شامل مواردی مانند پیکربندی CI/CD برای ادغام یکپارچه تغییرات کد در محیط تولید شما باشد. این همچنین می تواند شامل خودکارسازی زیرساخت شما به عنوان کد (IaC)، آزمایش، نظارت و هشدار و امنیت باشد.
در حالی که اکثر ابزارهای DevOps قابلیت‌های CI/CD را ارائه می‌کنند، GitHub با GitHub Actions یک قدم فراتر می‌رود، راه حلی که نرم‌افزار درجه یک سازمانی را به
محیط شما - چه در فضای ابری، چه در محل یا هر جای دیگر. با GitHub Actions، نه تنها می توانید CI/ را میزبانی کنید
خطوط لوله CD، بلکه تقریباً هر چیزی را در جریان کار شما خودکار می کند.
این ادغام یکپارچه با پلتفرم GitHub نیاز به ابزارهای اضافی را از بین می برد، گردش کار را ساده می کند و بهره وری را افزایش می دهد. در اینجا آمده است که چگونه GitHub Actions می تواند گردش کار شما را تغییر دهد:

• CI/CD سریعتر: ساخت، آزمایش و استقرار خطوط لوله را برای انتشار سریعتر به صورت خودکار انجام دهید.
• کیفیت کد بهبود یافته: استانداردهای قالب بندی کد را اعمال کنید و مشکلات امنیتی را زودتر پیگیری کنید.
• همکاری پیشرفته: اعلان‌ها و ارتباطات پیرامون فرآیندهای توسعه را خودکار کنید.
• انطباق ساده: به همراستایی مخازن با استانداردهای سازمانی کمک می کند.
• افزایش کارایی: کارهای تکراری را خودکار کنید تا زمان توسعه دهندگان آزاد شود.

از GitHub Copilot می توان برای ارائه کد پیشنهادی استفاده کرد و پیشنهاد داد که از کدام اکشن ها برای ایجاد گردش کار بهتر استفاده شود. همچنین می‌تواند بهترین شیوه‌های کدنویسی متناسب با سازمان شما را پیشنهاد دهد که تیم‌های شما می‌توانند به سرعت برای کمک به اجرای حکمرانی و کنوانسیون‌ها اجرا کنند. GitHub Copilot همچنین با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف کار می‌کند و می‌توان از آن برای ساخت Actions و گردش کار برای خودکارسازی آسان وظایف استفاده کرد.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد GitHub Copilot، ببینید:

• دریافت پیشنهادات کد در IDE خود با GitHub Copilot
• استفاده از GitHub Copilot در IDE: نکات، ترفندها و بهترین روش ها
• 10 روش غیرمنتظره برای استفاده از GitHub Copilot

کارهای تکراری را کاهش دهید
روی خودکارسازی فرآیندهای معمول و استفاده از ابزارهایی مانند GitHub Copilot برای ساده کردن گردش کار خود تمرکز کنید. برای مثالampله، Copilot می تواند با تولید تست های واحد کمک کند - بخشی زمان بر اما ضروری در توسعه نرم افزار. با ایجاد دستورات دقیق، توسعه‌دهندگان می‌توانند Copilot را برای ایجاد مجموعه‌های آزمایشی جامع راهنمایی کنند که هم سناریوهای اساسی و هم موارد لبه پیچیده‌تر را پوشش می‌دهد. این کار دستی را کاهش می دهد و در عین حال کیفیت کد بالا را حفظ می کند.

ضروری است به نتایجی که Copilot ارائه می‌دهد اعتماد کنید، اما تأیید کنید - دقیقاً مانند هر ابزار مولد مبتنی بر هوش مصنوعی. تیم‌های شما می‌توانند برای کارهای ساده و پیچیده به Copilot تکیه کنند، اما مهم است که همیشه خروجی آن را از طریق آزمایش کامل قبل از استقرار هر کدی تأیید کنید. این نه تنها به اطمینان از قابلیت اطمینان کمک می کند، بلکه از خطاهایی که در غیر این صورت می توانند روند کار شما را کاهش دهند، جلوگیری می کند.
همانطور که به استفاده از Copilot ادامه می‌دهید، اصلاح درخواست‌هایتان به شما کمک می‌کند از قابلیت‌های آن حداکثر استفاده را ببرید و اتوماسیون هوشمندتر را فعال کنید و در عین حال کارهای تکراری را به حداقل برسانید.
برای اطلاعات بیشتر در مورد ایجاد تست های واحد با GitHub Copilot، ببینید:

• تست های واحد را با استفاده از ابزارهای GitHub Copilot توسعه دهید
• تست های نوشتن با GitHub Copilot

مهندسی و زمینه سریع
ادغام GitHub Copilot در تمرین DevOps شما می تواند روش کار تیم شما را متحول کند. ایجاد دستورات دقیق و غنی از زمینه برای Copilot می تواند به تیم شما کمک کند سطوح جدیدی از کارایی را باز کند و فرآیندها را ساده کند.
این مزایا می تواند به نتایج قابل اندازه گیری برای سازمان شما تبدیل شود، مانند:

• افزایش کارایی: کارهای تکراری را خودکار کنید، مداخله دستی را به حداقل برسانید و تصمیم‌گیری سریع‌تر و هوشمندانه‌تر را با بینش‌های عملی فعال کنید.
• صرفه جویی در هزینه: با ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای تکراری و مستعد خطا، گردش کار را ساده کنید، خطاها را کاهش دهید و هزینه های توسعه را کاهش دهید.
• نتایج را هدایت کنید: از Copilot برای حمایت از اهداف استراتژیک، بهبود تجربیات مشتری و حفظ مزیت رقابتی در بازار استفاده کنید.

با یادگیری نحوه نوشتن دستورات دقیق و دقیق، تیم ها می توانند ارتباط و دقت پیشنهادات Copilot را به میزان قابل توجهی بهبود بخشند. مانند هر ابزار جدید، نصب و آموزش مناسب برای کمک به تیم شما برای به حداکثر رساندن مزایای Copilot در مقیاس ضروری است.

در اینجا آمده است که چگونه می توانید فرهنگ مهندسی سریع موثر را در تیم خود پرورش دهید:

• یک جامعه داخلی بسازید: کانال‌های چت را برای به اشتراک گذاشتن اطلاعات، شرکت یا میزبانی رویدادها، و ایجاد فرصت‌های یادگیری برای ایجاد فضایی برای یادگیری تیم‌های خود راه‌اندازی کنید.
• لحظات غافلگیرکننده را به اشتراک بگذارید: از ابزارهایی مانند Copilot برای ایجاد اسنادی استفاده کنید که دیگران را در سفرشان راهنمایی کند.
• نکات و ترفندهایی را که انتخاب کرده اید به اشتراک بگذارید: جلسات اشتراک دانش را میزبانی کنید و از ارتباطات داخلی خود (خبرنامه ها، تیم ها، Slack و غیره) برای به اشتراک گذاشتن اطلاعات استفاده کنید.

اعلان‌های مؤثر به همسویی هوش مصنوعی با اهداف تیم شما کمک می‌کنند، که می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری بهتر، خروجی‌های قابل اعتمادتر و عملکرد بالاتر شود. با اجرای این روش‌های مهندسی سریع، نه تنها می‌توانید در هزینه‌ها صرفه‌جویی کنید، بلکه می‌توانید تحویل سریع‌تر، ارائه محصولات بهبود یافته و تجربیات مشتری برتر را نیز فعال کنید.

DevOps + امنیت: محافظت از کد از درون به بیرون

یک استراتژی یکپارچه برای مدیریت SDLC زمانی بسیار مؤثرتر است که توسط یک مجموعه ابزار کارآمد پشتیبانی شود. در حالی که گسترش ابزار یک چالش رایج در بسیاری از رشته‌های DevOps است، امنیت برنامه اغلب بیشترین تأثیر را دارد. تیم ها اغلب ابزارهای جدیدی را برای رفع شکاف ها اضافه می کنند، اما این رویکرد اغلب مسائل اصلی مربوط به افراد و فرآیندها را نادیده می گیرد. در نتیجه، مناظر امنیتی می توانند با همه چیز، از اسکنرهای تک برنامه ای گرفته تا پلتفرم های پیچیده ریسک سازمانی، به هم ریخته شوند.
با ساده کردن مجموعه ابزار خود، به توسعه دهندگان کمک می کنید متمرکز بمانند، تغییر زمینه را کاهش دهند و جریان کدگذاری خود را حفظ کنند. پلتفرمی که در آن امنیت در هر مرحله یکپارچه شده است - از مدیریت وابستگی و هشدارهای آسیب پذیری گرفته تا اقدامات پیشگیرانه که از اطلاعات حساس محافظت می کند - وضعیت امنیتی نرم افزار سازمان شما را به ثبات می رساند. علاوه بر این، توسعه پذیری بسیار مهم است و به شما امکان می دهد از ابزارهای موجود خود در کنار قابلیت های داخلی پلت فرم استفاده کنید.

از هر خط کد محافظت کنید
وقتی به توسعه نرم افزار فکر می کنید، زبان هایی مانند پایتون، سی شارپ، جاوا و Rust احتمالاً به ذهنتان خطور می کند. با این حال، کد اشکال مختلفی دارد و متخصصان در زمینه های مختلف - دانشمندان داده، تحلیلگران امنیتی و تحلیلگران هوش تجاری - نیز به روش های خود با کدنویسی درگیر می شوند. با گسترش، خطر بالقوه شما برای آسیب‌پذیری‌های امنیتی افزایش می‌یابد – گاهی اوقات ناآگاهانه. ارائه مجموعه ای جامع از استانداردها و متدولوژی ها برای همه توسعه دهندگان، صرف نظر از نقش یا عنوان آنها، آنها را قادر می سازد تا امنیت را در هر مرحله از چرخه ادغام کنند.

تجزیه و تحلیل استاتیک و اسکن مخفی
استفاده از ابزارهای تست امنیت برنامه (AST) زمانی که صحبت از یکپارچه سازی در زمان ساخت به میان می آید، رایج تر شده است. یکی از روش‌های کم تهاجمی اسکن کد منبع آن‌گونه که هست، جستجو برای نقاط پیچیدگی، بهره‌برداری‌های بالقوه و رعایت استانداردها است. استفاده از تجزیه و تحلیل ترکیب نرم افزار (SCA) در هر commit و هر فشار به توسعه دهندگان کمک می کند تا روی کار در حال انجام تمرکز کنند و در عین حال مکانیزمی برای درخواست های کشش و کد مجدد ارائه می دهند.viewثمربخش تر و معنادارتر باشد.
اسکن مخفی یک سلاح مخفی در برابر ارتکاب احتمالی اسرار یا کلیدهای کنترل منبع است. هنگامی که پیکربندی می‌شود، اسکن مخفی از فهرستی از بیش از 120 نرم‌افزار مختلف و فروشنده پلت‌فرم، از جمله AWS، Azure و GCP بیرون می‌آید. این اجازه می دهد تا اسرار خاصی را شناسایی کنید که با آن برنامه ها یا پلتفرم های نرم افزاری مطابقت دارند. همچنین می‌توانید فعال بودن یک رمز یا کلید را مستقیماً از رابط کاربری GitHub آزمایش کنید و این کار اصلاح را ساده می‌کند.

تجزیه و تحلیل کد پیشرفته با CodeQL
CodeQL یک ابزار قدرتمند در GitHub است که کد را برای شناسایی آسیب‌پذیری‌ها، باگ‌ها و سایر مشکلات کیفی آنالیز می‌کند. این یک پایگاه داده از پایگاه کد شما از طریق کامپایل یا تفسیر می سازد و سپس از یک زبان پرس و جو برای جستجوی الگوهای آسیب پذیر استفاده می کند. CodeQL همچنین به شما امکان می‌دهد پایگاه‌های داده‌های نوع سفارشی را متناسب با موارد خاص یا موارد استفاده اختصاصی مرتبط با تجارت خود ایجاد کنید. این انعطاف‌پذیری توسعه پایگاه‌های آسیب‌پذیری قابل استفاده مجدد را امکان‌پذیر می‌سازد که می‌توانند در حین اسکن برای سایر برنامه‌های کاربردی در شرکت شما استفاده شوند.
علاوه بر قابلیت‌های قوی، CodeQL نتایج اسکن و آسیب‌پذیری را به سرعت برای زبان‌های پشتیبانی‌شده ارائه می‌کند، و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مسائل را به طور مؤثر و بدون کاهش کیفیت برطرف کنند. این ترکیب قدرت و سرعت، CodeQL را به یک دارایی ارزشمند در حفظ یکپارچگی و امنیت کد در پروژه‌های مختلف تبدیل می‌کند. همچنین رویکردی مقیاس‌پذیر برای بهبود انعطاف‌پذیری سازمانی و اجرای شیوه‌های توسعه نرم‌افزار ایمن به رهبران ارائه می‌دهد.

دقیقه
از تشخیص آسیب‌پذیری تا اصلاح موفق

دقیق تر
اسرار فاش شده را با موارد مثبت کاذب کمتری پیدا می کند

پوشش
Copilot Autofix کد پیشنهادی را برای تقریباً 90 درصد انواع هشدارها در همه زبان‌های پشتیبانی شده ارائه می‌کند.

1. به طور کلی، میانگین زمان برای توسعه دهندگان برای استفاده از Copilot Autofix برای انجام خودکار تعمیر برای هشدار PR-time 28 دقیقه بود، در مقایسه با 1.5 ساعت برای حل و فصل همان هشدارها به صورت دستی (3 برابر سریعتر). برای آسیب‌پذیری‌های تزریق SQL: 18 دقیقه در مقایسه با 3.7 ساعت (12 برابر سریع‌تر). بر اساس هشدارهای اسکن کد جدید که توسط CodeQL در درخواست های کششی (PRs) در مخازن با فعال بودن امنیت پیشرفته GitHub یافت می شود. اینها سابق هستندamples; نتایج شما متفاوت خواهد بود
2. مطالعه تطبیقی ​​گزارش اسرار نرم افزار توسط ابزارهای تشخیص مخفی،
   ستو کومار بساک و همکاران، دانشگاه ایالتی کارولینای شمالی، 2023
3. https://github.com/enterprise/advanced-security

ابهام زدایی از نمودار وابستگی

برنامه‌های کاربردی مدرن می‌توانند ده‌ها بسته با ارجاع مستقیم داشته باشند، که به نوبه خود می‌توانند ده‌ها بسته دیگر را به عنوان وابستگی داشته باشند. این چالش است ampبه عنوان شرکت ها با مدیریت صدها مخزن با سطوح مختلف وابستگی مواجه هستند. این امر امنیت را به یک وظیفه دلهره آور تبدیل می کند، زیرا درک اینکه کدام وابستگی ها در سراسر سازمان مورد استفاده قرار می گیرند دشوار می شود. اتخاذ یک استراتژی مدیریت وابستگی که وابستگی‌ها، آسیب‌پذیری‌ها و انواع مجوزهای OSS را ردیابی می‌کند، خطرات را کاهش می‌دهد و به شناسایی مشکلات قبل از رسیدن به تولید کمک می‌کند.
GitHub Enterprise به کاربران و مدیران بینش فوری در مورد نمودارهای وابستگی، همراه با هشدارهای استفاده از Dependabot می دهد که کتابخانه های قدیمی را که خطرات امنیتی بالقوه ای را ایجاد می کنند، پرچم گذاری می کند.

نمودار وابستگی مخزن شامل

• وابستگی ها: لیست کاملی از وابستگی های شناسایی شده در مخزن
• Dependents: هر پروژه یا مخازنی که وابستگی به مخزن دارند
• Dependabot: هر گونه یافته از Dependabot در مورد نسخه های به روز شده وابستگی های شما

برای آسیب‌پذیری‌های سطح مخزن، برگه امنیت در نوار پیمایش نتایجی را برای آسیب‌پذیری‌های شناسایی‌شده نشان می‌دهد که ممکن است با وابستگی‌های مربوط به پایگاه کد شما مرتبط باشد. Dependabot view هشدارهای مربوط به آسیب پذیری های شناسایی شده را فهرست می کند و به شما امکان می دهد view هر مجموعه قوانینی که ممکن است به تریاژ خودکار هشدارهای خاص برای مخازن عمومی کمک کند.

GitHub سازمانی و سازمانی views
با GitHub Enterprise می توانید view و وابستگی ها، آسیب پذیری ها و مجوزهای OSS را در تمام مخازن سازمان و شرکت خود مدیریت کنید. نمودار وابستگی به شما این امکان را می دهد که یک نمودار جامع ببینید view وابستگی ها در تمام مخازن ثبت شده

این داشبورد در یک نگاه یک عکس فوری عالی نه تنها از توصیه های امنیتی شناسایی شده، بلکه همچنین از توزیع مجوزهای مربوط به وابستگی ها ارائه می دهد.
در سراسر شرکت شما استفاده می شود. استفاده از مجوز OSS می تواند به خصوص اگر کد اختصاصی را مدیریت کنید خطرناک باشد. برخی از مجوزهای منبع باز محدودتر، مانند GPL و LGPL، به طور بالقوه می توانند کد منبع شما را در برابر انتشار اجباری آسیب پذیر کنند. مؤلفه‌های منبع باز نیازمند یافتن یک راه واحد برای تعیین محل عدم انطباق شما هستند و ممکن است بخواهید جایگزین‌های دیگری برای بسته‌هایی که با آن مجوزها وارد می‌شوند پیدا کنید.

محافظت از وضعیت امنیتی شما

بسیاری از سیستم‌های مدیریت کنترل منبع درجه سازمانی به شما گزینه‌هایی برای محافظت از کد خود با استفاده از خط‌مشی‌ها، قلاب‌های پیش‌تعهد و عملکردهای خاص پلتفرم می‌دهند. اقدامات زیر را می توان برای برنامه ریزی یک موضع امنیتی جامع استفاده کرد:

• اقدامات پیشگیرانه:
  GitHub به پیکربندی و استفاده از انواع مختلف قوانین برای اعمال رفتارها و محافظت در برابر تغییرات ناخواسته در شاخه های خاص اجازه می دهد. برای مثالampدر:
  • قوانینی که قبل از تغییرات ادغام نیاز به درخواست کشش دارند
  • قوانینی که از شاخه های خاص در برابر تغییرات مستقیم محافظت می کند

با استفاده از قلاب‌های پیش‌متعهد، می‌توان یک بررسی اضافی در سمت مشتری انجام داد. Git به‌عنوان یک سیستم مدیریت کنترل منبع، از قلاب‌های Pre-Commit برای انجام کارهای مختلف مانند قالب‌بندی پیام‌های commit یا اجرای روال‌های قالب‌بندی و اعتبارسنجی قبل از انجام تغییرات پشتیبانی می‌کند. این قلاب ها می توانند از ابزارهای پیشرفته برای کمک به اطمینان از ثبات و کیفیت کد در سطح محلی استفاده کنند.

• اقدامات حفاظتی: GitHub امکان پیکربندی اقدامات حفاظتی را نیز فراهم می‌کند، از جمله استفاده از چک‌هایی که می‌توان در طول درخواست کشش یا ساخت CI ایجاد کرد. این موارد عبارتند از:
  • بررسی وابستگی
  • بررسی های آزمایشی
  • بررسی کیفیت کد
  • دروازه های با کیفیت
  • مداخله دستی / دروازه های تایید انسانی

GitHub Enterprise تیم‌های توسعه نرم‌افزار را قادر می‌سازد تا آسیب‌پذیری‌ها را خیلی سریع شناسایی کرده و روی آن‌ها عمل کنند، از وابستگی‌های قدیمی و اسرار بررسی‌شده گرفته تا بهره‌برداری‌های زبان شناخته‌شده. با قابلیت های اضافی از viewبا توجه به نمودار وابستگی، رهبران تیم و مدیران به ابزارهایی مجهز هستند که به آنها نیاز دارند تا زمانی که صحبت از مشاوره های امنیتی به میان می آید، از منحنی جلوتر بمانند. در نمایان بودن انواع مجوزهای در حال استفاده حلقه بزنید و یک پلت فرم مدیریت ریسک جامع برای اولین بار در امنیت خواهید داشت.

تقویت خط لوله DevOps با GitHub Enterprise
در حال حاضر، منصفانه است که بگوییم که مفهوم DevOps به طور گسترده ای برای کسانی که در صنعت فناوری هستند آشنا است. با این حال، از آنجایی که ابزارها و روش‌های جدید برای استقرار برنامه‌ها همچنان در حال ظهور هستند، می‌تواند بر یک سازمان در حال رشد فشار وارد کند تا به طور مؤثر نتایج خود را مدیریت و اندازه‌گیری کند.
برآورده کردن نیازهای بازار برای برنامه های کاربردی که انعطاف پذیر، مقیاس پذیر و مقرون به صرفه هستند می تواند چالش برانگیز باشد. استفاده از منابع مبتنی بر ابر می‌تواند به بهبود زمان برای بازاریابی، سرعت بخشیدن به حلقه داخلی برای توسعه‌دهندگان کمک کند و امکان آزمایش و استقرار مقیاس‌پذیر را با کنترل‌های مقرون به صرفه فراهم کند.

فعال کردن برنامه‌های بومی ابری
درست مانند پارادایم تغییر سمت چپ که امنیت، آزمایش و بازخورد را به حلقه داخلی توسعه نزدیکتر کرده است، همین امر را می توان در مورد توسعه برنامه های کاربردی برای ابر نیز گفت. اتخاذ شیوه های توسعه ابر محور به توسعه دهندگان کمک می کند تا شکاف بین رویکردهای سنتی و راه حل های ابری مدرن را پر کنند. این تغییر به تیم ها امکان می دهد تا فراتر از ایجاد برنامه های کاربردی اول ابری به ساخت برنامه های واقعاً بومی ابری حرکت کنند.

توسعه در ابر، استقرار در ابر
یک IDE که توسعه یکپارچه را تسهیل می کند اکنون یک انتظار استاندارد است. با این حال، ایده قابل حمل بودن در آن محیط نسبتاً جدید است، به ویژه با توجه به پیشرفت های اخیر در IDE های مبتنی بر ابر. با راه اندازی GitHub Codespaces و فناوری DevContainers، توسعه دهندگان اکنون قادر به توسعه کد در یک محیط آنلاین قابل حمل هستند. این تنظیمات به آنها اجازه می دهد تا از پیکربندی استفاده کنند files، محیط توسعه آنها را قادر می سازد تا برای برآوردن نیازهای تیم خاص طراحی شود.

ترکیبی از قابلیت استفاده مجدد و قابل حمل بودن مزیت های قابل توجهی را به سازمان ها ارائه می دهدtages تیم ها می توانند
اکنون پیکربندی و مشخصات محیطی خود را متمرکز کنید، و به هر توسعه‌دهنده‌ای – چه جدید و چه با تجربه – این امکان را می‌دهد تا در همان تنظیمات کار کند. داشتن این پیکربندی های متمرکز به اعضای تیم اجازه می دهد تا در آن پیکربندی ها مشارکت کنند. با تکامل نیازها، محیط را می توان به روز کرد و برای همه توسعه دهندگان در حالت ثابت نگه داشت.

مدیریت گردش کار در مقیاس
این جریان کار توسعه‌دهنده و زمان برای بازاریابی است که واقعاً معیارهای بهره‌وری را هدایت می‌کند. با این حال، مدیریت این در مقیاس می تواند یک چالش باشد، به خصوص زمانی که بسیاری از تیم های مختلف توسعه دهندگان از گردش کار و استقرار در ابرهای مختلف، سرویس های ابری یا حتی نصب در محل استفاده می کنند. در اینجا چند روش وجود دارد که GitHub Enterprise بار مدیریت گردش کار در مقیاس را بر عهده می گیرد:

• با Actions و گردش کار قابل استفاده مجدد ساده کنید
• به کارگیری حکمرانی با استفاده از
  سیاست های اقدامات
• استفاده از اقدامات منتشر شده توسط
  ناشران تایید شده
• از خط مشی ها و مجموعه قوانین شعبه برای کمک به اطمینان از سازگاری و محافظت از کد خط اصلی استفاده کنید
• آنچه را که در سطوح سازمانی و سازمانی منطقی است پیکربندی کنید

مدیریت چرخه عمر نرم افزار انتها به انتها
مدیریت هر دو کار برنامه ریزی شده و در حین پرواز سنگ بنای توسعه نرم افزار چابک است. GitHub Enterprise یک ساختار سبک مدیریت پروژه ارائه می دهد که به کاربران اجازه می دهد پروژه ها را ایجاد کنند، یک یا چند تیم و مخزن را با آن پروژه مرتبط کنند و سپس از مسائلی که در مخازن مرتبط باز می شوند برای ردیابی موارد کاری به طور کلی در پروژه استفاده کنند. از برچسب ها می توان برای تمایز بین انواع مختلف مسائل استفاده کرد.

برای مثالample، برخی از پیش فرض
برچسب هایی که می توانند برای مشکلات استفاده شوند عبارتند از بهبود، اشکال و ویژگی. برای هر موردی که دارای لیست مرتبطی از وظایف مرتبط با موضوع است، می توان از Markdown برای تعریف آن لیست از وظایف به عنوان یک چک لیست استفاده کرد و آن را در متن موضوع گنجاند. این امکان ردیابی تکمیل بر اساس آن چک لیست را فراهم می کند و در صورت تعریف، به همسویی آن با نقاط عطف پروژه کمک می کند.

مدیریت حلقه بازخورد 
بر کسی پوشیده نیست که هرچه زودتر یک توسعه‌دهنده درباره یک عملکرد خاص بازخورد دریافت کند، در مقایسه با تأیید تغییرات، رفع مشکلات احتمالی و انتشار به‌روزرسانی‌ها آسان‌تر است. هر سازمانی روش ارتباطی ترجیحی خود را دارد، خواه از طریق پیام‌رسانی فوری، ایمیل، نظرات در مورد بلیط‌ها یا مشکلات، یا حتی تماس‌های تلفنی باشد. یکی از ویژگی‌های دیگر GitHub Enterprise Discussions است که به توسعه‌دهندگان و کاربران امکان تعامل در یک محیط مبتنی بر تالار گفتمان، برقراری ارتباط با تغییرات، هر نوع مشکل در رابطه با عملکرد، یا پیشنهاداتی برای عملکرد جدید را ارائه می‌دهد که می‌توانند سپس به موارد کاری ترجمه شوند.

ویژگی مجموعه ای در مورد بحث ها برای مدتی طولانی در بین پروژه های منبع باز محبوب بوده است. وقتی ابزارهای ارتباطی در سطح سازمانی در حال حاضر وجود دارد، ممکن است برخی از سازمان‌ها برای دیدن مزایای استفاده از Discussions تلاش کنند. وقتی سازمان‌ها بالغ می‌شوند، توانایی تفکیک ارتباطات مرتبط با ویژگی‌ها و عملکردهای نرم‌افزاری خاص، و سپس انتقال آن‌ها از طریق بحث‌هایی که با یک مخزن خاص مرتبط هستند، ممکن است به توسعه‌دهندگان، صاحبان محصول و کاربران نهایی این امکان را بدهد که در محیطی که مخصوص ویژگی‌هایی است که می‌خواهند اجرا شوند، تعامل محکمی داشته باشند.

چرخه عمر مصنوع
مدیریت مصنوعات چیزی است که در تمام چرخه های عمر توسعه نرم افزار نقش اساسی دارد. خواه به شکل فایل های اجرایی، باینری، کتابخانه های پیوندی پویا، ایستا باشد. web کد، یا حتی از طریق تصاویر کانتینر داکر یا نمودارهای Helm، داشتن یک مکان مرکزی که در آن بتوان همه مصنوعات را فهرست‌بندی و برای استقرار بازیابی کرد، ضروری است. بسته‌های GitHub به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا قالب‌های بسته استاندارد را برای توزیع در یک سازمان یا یک سازمان ذخیره کنند.
بسته های GitHub از موارد زیر پشتیبانی می کند:

• ماون
• گریدل
• npm
• روبی
• NET
• تصاویر داکر

اگر مصنوعاتی دارید که در آن دسته بندی ها قرار نمی گیرند، همچنان می توانید با استفاده از ویژگی Releases در مخزن آنها را ذخیره کنید. این به شما امکان می دهد فایل های باینری مورد نیاز یا موارد دیگر را ضمیمه کنید files به مقدار لازم

مدیریت کیفیت
تست بخشی جدایی‌ناپذیر از توسعه نرم‌افزار است، خواه واحد اجرا باشد یا تست‌های عملکردی در طول ساخت یکپارچه‌سازی مداوم و یا اینکه تحلیلگران تضمین کیفیت از طریق سناریوهای آزمایشی برای تایید عملکرد در یک web کاربرد. GitHub Actions به شما امکان می دهد انواع مختلف آزمایش را در خطوط لوله خود ادغام کنید تا اطمینان حاصل کنید که کیفیت در حال ارزیابی است.
علاوه بر این، GitHub Copilot می‌تواند پیشنهادهایی را در مورد بهترین روش نوشتن تست‌های واحد ارائه دهد، بار ایجاد واحد یا انواع دیگر آزمایش‌ها را از دوش توسعه‌دهندگان برداشته و به آنها اجازه می‌دهد بیشتر روی مشکل تجاری در دست تمرکز کنند.

امکان ادغام آسان ابزارهای آزمایشی مختلف به اطمینان از ارزیابی کیفیت در طول چرخه عمر توسعه کمک می کند. همانطور که قبلا ذکر شد، می‌توانید از بررسی‌ها در گردش‌های کاری GitHub Actions برای تأیید سناریوهای خاص استفاده کنید. این شامل توانایی اجرای موفقیت آمیز مجموعه کاملی از آزمایشات قبل از اجازه دادن به درخواست برای ادغام می شود. بسته به stagدر مرحله استقرار، می‌توانید چک‌هایی را نیز مشخص کنید که شامل تست‌های یکپارچه‌سازی، تست‌های بار و استرس، و حتی تست‌های آشفتگی می‌شود تا اطمینان حاصل شود که برنامه‌هایی که از خط لوله استقرار عبور می‌کنند، قبل از رسیدن به تولید، به درستی آزمایش و تایید می‌شوند.

نتیجه گیری
همانطور که مراحل بعدی سفر خود را برنامه‌ریزی می‌کنید، مهم است که در مورد ادامه مزایای هوش مصنوعی و امنیت به فرآیند DevOps خود فکر کنید تا کدی با کیفیت بالا و از همان ابتدا ایمن ارائه کنید. با رفع تنگناهای بهره وری و حذف دزدان زمان، می توانید مهندسان خود را برای کار موثرتر توانمند کنید. GitHub آماده است تا به شما در شروع کار کمک کند، مهم نیست که چه راه حل هایی ایجاد می کنید یا در کدام مرحله از اکتشاف هستید. چه از GitHub Copilot برای بهبود تجربه توسعه دهنده استفاده کند، چه محافظت از وضعیت امنیتی شما، یا مقیاس بندی با توسعه cloud-native، GitHub آماده است تا در هر مرحله به شما کمک کند.

مراحل بعدی
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد GitHub Enterprise یا برای شروع آزمایشی رایگان خود، به این سایت مراجعه کنید https://github.com/enterprise

سوالات متداول

س: چگونه می توان از هوش مصنوعی در DevOps استفاده کرد؟
پاسخ: هوش مصنوعی در DevOps می‌تواند کارهای روتین را خودکار کند، امنیت را با محافظت از کد افزایش دهد و مدیریت چرخه عمر نرم‌افزار سرتاسر را بهینه کند.

س: مزایای استفاده از هوش مصنوعی در DevOps چیست؟
پاسخ: استفاده از هوش مصنوعی در DevOps می‌تواند منجر به افزایش کارایی، بهبود کیفیت کد، چرخه بازخورد سریع‌تر و همکاری بهتر بین اعضای تیم شود.

س: چگونه DevOps به سازمان‌ها کمک می‌کند تا در رقابت باقی بمانند؟
A: DevOps سازمان ها را قادر می سازد تا چرخه های انتشار را تسریع کنند، قابلیت اطمینان را بهبود بخشند و نوآوری را هدایت کنند و به آنها اجازه می دهد تا به سرعت با تغییرات بازار سازگار شوند و از رقبا پیشی بگیرند.

اسناد / منابع

DevOps مجهز به هوش مصنوعی GitHub با GitHub [pdfراهنمای کاربر DevOps مجهز به هوش مصنوعی با GitHub، AI-powered، DevOps با GitHub، با GitHub، GitHub

مراجع

• راهنمای کاربر