AI-alapú DevOps GitHubbal

Műszaki adatok

• Terméknév: AI-alapú DevOps GitHubbal
• Jellemzők: Növelje a hatékonyságot, fokozza a biztonságot, gyorsabban biztosítson értéket

Mi az a DevOps?

Hatékonyan implementálva a DevOps képes átalakítani a szervezet szoftverszállítási módját – ami felgyorsul
kibocsátási ciklusokat, javítja a megbízhatóságot és ösztönzi az innovációt.
Az igazi lehetőség abban rejlik, hogy a DevOps hogyan teszi lehetővé, hogy agilis maradjon a gyorsan fejlődő piacon. Az együttműködési kultúra kialakításával, a folyamatos fejlesztéssel és a stratégiai technológiai átvétellel megelőzheti a versenytársakat a gyorsabb piacra lépési idővel és a változásokhoz való jobb alkalmazkodási képességgel.

A DevOps változatos tapasztalatok, technikai készségek és kulturális szempontok alapján alakult ki. Ez a sokféleség többféle értelmezést és fejlődő gyakorlatot eredményez, így a DevOps dinamikus és interdiszciplináris terület. A DevOps csapat többfunkciós, és a szoftverszállítási életciklus (SDLC) részét képező csapatok kulcsfontosságú szereplőiből áll.
Ebben az e-könyvben megvizsgáljuk egy erős DevOps-csapat és gyakorlat felépítésének értékét, valamint azt, hogyan alkalmazzuk az AI-t a rutinfeladatok automatizálására, a kód védelmére és az optimális, teljes életciklus-kezelésre.

DevOps definiálva

Donovan Brown, a DevOps közösség megbízható hangja, megosztotta a DevOps definícióját, amelyet a DevOps gyakorlói széles körben elismertek:

A DevOps az emberek, a folyamatok és a termékek egyesülése, amely lehetővé teszi a folyamatos értékszállítást a végfelhasználók számára.”

Donovan Brown

Partnerprogram menedzser // Microsoft1
Számos technológiai környezetben a csapatokat technikai készségeik gátolják, és mindegyik a saját mérőszámaira, KPI-jeire és teljesíthető eredményeire összpontosít. Ez a széttagoltság gyakran lelassítja a megvalósítást, hatékonysági hiányokat okoz, és egymásnak ellentmondó prioritásokhoz vezet, végső soron hátráltatva a fejlődést.
E kihívások leküzdése érdekében a szervezeteknek az együttműködés előmozdításán, a konstruktív visszajelzésen, a munkafolyamatok automatizálásán és a folyamatos fejlesztésen kell dolgozniuk. Ez elősegíti a gyorsabb szoftverszállítást, a nagyobb hatékonyságot, a jobb döntéshozatalt, a költségmegtakarítást és az erősebb versenyelőnyt.
Hogyan kezdhetik el a csapatok az új DevOps gyakorlatok hatékony alkalmazását? Kezdhetik azzal, hogy először a legjelentősebb fájdalmas pontokat kezelik, például a kézi telepítési folyamatokat, a hosszú visszacsatolási ciklusokat, a nem hatékony tesztautomatizálást és a kibocsátási csővezetékekben végzett kézi beavatkozások okozta késéseket.

A súrlódási pontok megszüntetése elsöprőnek tűnhet, de a mesterséges intelligencia elmúlt években tapasztalt gyors térnyerése új lehetőségeket teremtett a fejlesztők számára munkájuk sebességének és minőségének növelésére. Kutatásunk megállapította, hogy a kód minősége szerző és újraviewAz ed minden szempontból jobb volt a GitHub Copilot Chat bekapcsolásával, bár korábban egyik fejlesztő sem használta ezt a funkciót.
A fejlesztők 85%-a magabiztosabbnak érezte a kód minőségét, amikor a GitHub Copilot és a GitHub Copilot Chat segítségével készített kódot.

85%

Code reviewSokkal használhatóbbak voltak, és 15%-kal gyorsabban teljesítettek, mint a GitHub Copilot Chat nélkül

15%

DevOps + generatív AI: AI használata a hatékonyság érdekében
A megosztott felelősség kultúrájának előmozdításával a DevOps ösztönzi az együttműködést és lebontja a silókat. Az AI még tovább viszi ezt az ismétlődő feladatok automatizálásával, a munkafolyamatok egyszerűsítésével és a gyorsabb visszacsatolási ciklusok lehetővé tételével, lehetővé téve a csapatok számára, hogy a nagy értékű munkára összpontosítsanak.
A szoftverszolgáltatás egyik fő kihívása a hatékonyság hiánya és a pontatlanság – ezek a problémák, amelyeket a mesterséges intelligencia az erőforrás-kezelés optimalizálásával és következetes, pontosabb eredmények elérésével segít megoldani. A mesterséges intelligencia által vezérelt hatékonyságok nemcsak az alkalmazások teljesítményét és az infrastruktúra optimalizálását javíthatják, hanem a biztonságot és a költségeket is csökkenthetik.
A nagy teljesítményű csapatok azonosíthatják és automatizálhatják az ismétlődő feladatokat, amelyek hátráltatják a termelékenységet és meghosszabbítják a szállítási ciklusokat. A végső cél az, hogy a legfontosabbakat eljuttassuk az ügyfelekhez és a végfelhasználókhoz, miközben elősegítjük a szervezeti növekedést, felgyorsítjuk a piacra jutás idejét, valamint növeljük a fejlesztők termelékenységét és elégedettségét.

A hétköznapok automatizálása
A fejlesztők gyakran olyan napi feladatokat látnak el, amelyek ismétlődőek.
Ezeket általában „időtolvajoknak” nevezik, és olyan dolgokat foglalnak magukban, mint a kézi rendszerellenőrzés, új kódkörnyezetek beállítása vagy a hibák azonosítása és kezelése. Ezek a feladatok időt vesznek el a fejlesztő alapvető felelősségétől: új funkciók biztosításától.
A DevOps egyenrangú csapatösszehangolás és automatizálás.
Az átfogó cél az SDLC terheinek és akadályainak eltávolítása, valamint a fejlesztők segítése a kézi és hétköznapi feladatok csökkentésében. Nézzük meg, hogyan használhatja az AI-t ezeknek a problémáknak a megoldására.

Egyszerűsítse a fejlesztési életciklusokat a GitHub segítségével
Kombináljuk a DevOps-ot, az AI-t és a GitHub erejét, hogy meglássuk, hogyan tudnak a csapatok teljes körű értéket biztosítani. GitHub
széles körben elismert a nyílt forráskódú szoftverek otthona, de vállalati szintű funkciókat is kínál a GitHub Enterprise megoldáson keresztül.
A GitHub Enterprise leegyszerűsíti a DevOps életciklusát azáltal, hogy egységes platformot biztosít a verziókezeléshez, a problémák nyomon követéséhez és a kódvisszaállításhozview, és még sok más. Ez csökkenti az eszközlánc szétterülését, minimalizálja a hatékonyságot, és csökkenti a biztonsági kockázatokat azáltal, hogy csökkenti azon felületek számát, amelyeken a csapatok dolgoznak.

A vezető mesterséges intelligencia-fejlesztő eszköz, a GitHub Copilot hozzáférésével a fejlesztési ciklusok felgyorsíthatók az ismétlődő feladatokra fordított idő és a hibák mérséklésével. Ez gyorsabb szállítást és rövidebb piacra kerülési időt eredményezhet.
A beépített automatizálás és a CI/CD-munkafolyamatok a GitHubon szintén segítenek a kódújra egyszerűsítésébenviews, tesztelés és telepítés. Ez csökkenti a manuális feladatok számát, miközben lerövidíti a jóváhagyási időt és felgyorsítja a fejlesztést. Ezek az eszközök zökkenőmentes együttműködést tesznek lehetővé, lebontják a silókat, és lehetővé teszik a csapatok számára, hogy projektjeik minden aspektusát hatékonyan kezeljék – a tervezéstől a szállításig.

Dolgozz okosabban, ne keményebben
Az automatizálás a DevOps középpontjában áll, lehetővé téve az időtolvajok kiküszöbölését és a gyorsabb értékteremtésre való összpontosítást. Az automatizálás egy nagyon tág fogalom, amely magában foglalja az SDLC különféle elemeit. Az automatizálás olyan dolgokat foglalhat magában, mint például a CI/CD konfigurálása, hogy lehetővé tegye a kódváltozások zökkenőmentes integrálását az éles környezetbe. Ez magában foglalhatja az infrastruktúra kódként való automatizálását (IaC), a tesztelést, a megfigyelést és a riasztást, valamint a biztonságot is.
Míg a legtöbb DevOps eszköz CI/CD képességeket biztosít, a GitHub egy lépéssel tovább megy a GitHub Actions megoldással, amely vállalati szintű szoftvereket biztosít
környezetében – akár a felhőben, a helyszíni helyen vagy máshol. A GitHub Actions segítségével nem csak a CI/
CD-folyamatokat, de gyakorlatilag bármit automatizálhat a munkafolyamatokon belül.
Ez a zökkenőmentes integráció a GitHub platformmal szükségtelenné teszi az extra eszközöket, ésszerűsíti a munkafolyamatokat és növeli a termelékenységet. A GitHub Actions a következőképpen tudja átalakítani a munkafolyamatait:

• Gyorsabb CI/CD: Automatizálja a felépítési, tesztelési és telepítési folyamatokat a gyorsabb kiadás érdekében.
• Továbbfejlesztett kódminőség: érvényesítse a kód formázási szabványait, és korán felismerje a biztonsági problémákat.
• Továbbfejlesztett együttműködés: Automatizálja az értesítéseket és a kommunikációt a fejlesztési folyamatokkal kapcsolatban.
• Egyszerűsített megfelelés: Segít összehangolni a tárhelyeket a szervezeti szabványokkal.
• Megnövelt hatékonyság: Automatizálja az ismétlődő feladatokat, hogy felszabadítsa a fejlesztők idejét.

A GitHub Copilot segítségével kódjavaslatokat tehet, és javasolhatja, hogy mely műveleteket használja jobb munkafolyamatok létrehozásához. Javasolhatja a szervezetre szabott bevált gyakorlatok kódolását is, amelyeket csapatai gyorsan be tudnak vezetni az irányítás és a konvenciók érvényesítése érdekében. A GitHub Copilot különféle programozási nyelvekkel is működik, és használható műveletek és munkafolyamatok létrehozására a feladatok egyszerű automatizálása érdekében.

Ha többet szeretne megtudni a GitHub Copilotról, lásd:

• Kódjavaslatok fogadása az IDE-ben a GitHub Copilot segítségével
• A GitHub Copilot használata az IDE-ben: tippek, trükkök és bevált módszerek
• 10 váratlan módszer a GitHub Copilot használatára

Csökkentse az ismétlődő feladatokat
Összpontosítson a rutinfolyamatok automatizálására és olyan eszközökre, mint a GitHub Copilot a munkafolyamatok egyszerűsítésére. PlampLe, a Copilot segíthet az egységtesztek létrehozásában – ez a szoftverfejlesztés időigényes, de elengedhetetlen része. A pontos utasítások elkészítésével a fejlesztők segíthetik a Copilotot átfogó tesztelési csomagok létrehozásában, amelyek lefedik az alapvető forgatókönyveket és a bonyolultabb eseteket is. Ez csökkenti a kézi erőfeszítést, miközben megőrzi a jó kódminőséget.

Alapvető fontosságú, hogy bízzunk, de ellenőrizzük is a Copilot által nyújtott eredményeket – hasonlóan minden generatív AI-alapú eszközhöz. Csapatai támaszkodhatnak a Copilotra az egyszerű és összetett feladatok elvégzésében, de fontos, hogy a kódok telepítése előtt alapos teszteléssel mindig érvényesítsék a kimenetét. Ez nem csak a megbízhatóság biztosításában segít, hanem megelőzi azokat a hibákat is, amelyek egyébként lelassíthatnák a munkafolyamatot.
Ahogy folytatja a Copilot használatát, az utasítások finomítása segít a legtöbbet kihozni a képességeiből, lehetővé téve az intelligensebb automatizálást, miközben tovább csökkenti az ismétlődő feladatokat.
Az egységtesztek GitHub Copilot segítségével történő létrehozásával kapcsolatos további információkért lásd:

• Készítsen egységteszteket a GitHub Copilot eszközökkel
• Tesztek írása a GitHub Copilot segítségével

Gyors tervezés és kontextus
A GitHub Copilot integrálása a DevOps gyakorlatba forradalmasíthatja csapata munkáját. A precíz, kontextusban gazdag promptok elkészítése a Copilot számára segíthet csapatának a hatékonyság új szintjei feltárásában és a folyamatok egyszerűsítésében.
Ezek az előnyök mérhető eredményeket jelenthetnek szervezete számára, például:

• Megnövelt hatékonyság: Automatizálja az ismétlődő feladatokat, minimalizálja a kézi beavatkozást, és gyorsabb, intelligensebb döntéshozatalt tesz lehetővé gyakorlatias betekintésekkel.
• Költségmegtakarítás: Egyszerűsítse a munkafolyamatokat, csökkentse a hibákat és csökkentse a fejlesztési költségeket az AI ismétlődő és hibára hajlamos folyamatokba történő integrálásával.
• Eredmények elérése: Használja a Copilotot a stratégiai célok támogatására, a vásárlói élmény javítására és a piaci versenyelőny megőrzésére.

Azáltal, hogy megtanulják, hogyan kell precíz és részletes felszólításokat írni, a csapatok jelentősen javíthatják a Copilot javaslatainak relevanciáját és pontosságát. Mint minden új eszköz, a megfelelő bevezetés és képzés elengedhetetlen ahhoz, hogy csapata maximalizálja a Copilot előnyeit.

A következőképpen mozdíthatja elő a hatékony azonnali tervezés kultúráját csapatában:

• Belső közösség kialakítása: Állítson be csevegési csatornákat a betekintések megosztására, eseményeken való részvételre vagy házigazdákra, valamint hozzon létre tanulási lehetőségeket, hogy teret teremtsen csapatai számára.
• Meglepő pillanatok megosztása: Használjon olyan eszközöket, mint a Copilot, hogy olyan dokumentumokat készítsen, amelyek útmutatást nyújtanak másoknak.
• Ossza meg tippjeit és trükkjeit, amelyeket felvett: Hozzon létre tudásmegosztó munkameneteket, és használja belső kommunikációját (hírlevelek, Teams, Slack stb.) a betekintések megosztására.

A hatékony felszólítások segítenek összehangolni az AI-t a csapat céljaival, ami jobb döntéshozatalhoz, megbízhatóbb kimenetekhez és nagyobb teljesítményhez vezethet. Ezeknek az azonnali tervezési módszereknek a megvalósításával nem csak költségeket takaríthat meg, hanem gyorsabb szállítást, továbbfejlesztett termékkínálatot és kiváló vásárlói élményt tesz lehetővé.

DevOps + biztonság: A kód védelme belülről kifelé

Az SDLC kezelésének egységes stratégiája sokkal hatékonyabb, ha egy egyszerűsített eszközkészlet támogatja. Míg az eszközök szétterjedése gyakori kihívás a DevOps számos területén, gyakran az alkalmazások biztonsága érződik leginkább. A csapatok gyakran adnak hozzá új eszközöket a hiányosságok megszüntetésére, de ez a megközelítés gyakran figyelmen kívül hagyja az emberekkel és folyamatokkal kapcsolatos alapvető problémákat. Ennek eredményeként a biztonsági környezet mindennel zsúfolttá válhat, az egyalkalmazásos szkennerektől a bonyolult vállalati kockázati platformokig.
Az eszközkészlet egyszerűsítésével segít a fejlesztőknek koncentrálni, csökkenteni a kontextusváltást, és fenntartani a kódolási folyamatukat. Egy platform, ahol a biztonság minden lépésben integrálva van – a függőségkezeléstől és a sebezhetőségi riasztásoktól kezdve az érzékeny információkat védő megelőző intézkedésekig – stabilitást hoz a szervezet szoftverbiztonsági helyzetébe. Ezenkívül a bővíthetőség kulcsfontosságú, amely lehetővé teszi, hogy a platform beépített képességei mellett a meglévő eszközeit is kihasználhassa.

Védje meg a kód minden sorát
Ha a szoftverfejlesztésre gondol, valószínűleg olyan nyelvek jutnak eszünkbe, mint a Python, C#, Java és Rust. A kódnak azonban számos formája van, és a különböző területeken dolgozó szakemberek – adattudósok, biztonsági elemzők és üzleti intelligencia elemzők – szintén a maguk módján foglalkoznak a kódolással. Bővebben a biztonsági résekkel kapcsolatos potenciális kockázat növekszik – néha tudtán kívül. A szabványok és módszertanok átfogó készletének biztosítása minden fejlesztő számára, függetlenül azok szerepétől vagy címétől, lehetővé teszi számukra, hogy a biztonságot a ciklus minden lépésébe integrálják.

Statikus elemzés és titkos szkennelés
Az alkalmazásbiztonsági tesztelési (AST) eszközök használata elterjedtebbé vált az összeépítési idejű integráció terén. Az egyik minimálisan invazív technika a forráskód szkennelése úgy, ahogy van, megkeresve a bonyolultsági pontokat, a lehetséges kihasználásokat és a szabványok betartását. A szoftverösszetétel-elemzés (SCA) használata minden véglegesítésnél és minden lenyomásnál segít a fejlesztőknek az adott feladatra összpontosítani, miközben mechanizmust biztosít a lekérési kérésekhez és a kód újraküldéséhez.views hogy produktívabb és értelmesebb legyen.
A titkos szkennelés titkos fegyver a potenciálisan kompromittáló titkok vagy kulcsok forrásszabályozása ellen. Ha be van állítva, a titkos vizsgálat több mint 120 különböző szoftver- és platformszállítót tartalmazó listáról indul, beleértve az AWS-t, az Azure-t és a GCP-t. Ez lehetővé teszi az adott szoftveralkalmazásoknak vagy platformoknak megfelelő titkok azonosítását. Azt is tesztelheti, hogy egy titok vagy kulcs aktív-e közvetlenül a GitHub UI-ról, így egyszerűvé téve a javítást.

Fejlett kódelemzés CodeQL-lel
A CodeQL egy hatékony segédprogram a GitHubban, amely elemzi a kódot a sebezhetőségek, hibák és egyéb minőségi problémák azonosítása érdekében. Összeállítás vagy értelmezés útján adatbázist épít a kódbázisból, majd egy lekérdezési nyelvet használ a sebezhető minták megkeresésére. A CodeQL lehetővé teszi egyedi változat-adatbázisok létrehozását is, amelyek az Ön vállalkozása szempontjából releváns konkrét esetekre vagy szabadalmaztatott használati esetekre vannak szabva. Ez a rugalmasság lehetővé teszi olyan újrafelhasználható sebezhetőségi adatbázisok fejlesztését, amelyek felhasználhatók a vállalaton belüli más alkalmazások vizsgálatakor.
Robusztus képességei mellett a CodeQL gyors vizsgálati és sebezhetőségi eredményeket biztosít a támogatott nyelveken, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy hatékonyan kezeljék a problémákat a minőségi kompromisszumok nélkül. Az erő és a sebesség ezen kombinációja a CodeQL-t értékes eszközzé teszi a kód integritásának és biztonságának megőrzésében a különböző projektekben. Ezenkívül a vezetők számára skálázható megközelítést biztosít a szervezeti rugalmasság javításához és a biztonságos szoftverfejlesztési gyakorlatok megvalósításához.

jegyzőkönyv
A sebezhetőség észlelésétől a sikeres helyreállításig3

pontosabban
Kevesebb hamis pozitív eredménnyel találja meg a kiszivárgott titkokat4

lefedettség
A Copilot Autofix kódjavaslatokat kínál a riasztástípusok közel 90%-ához az összes támogatott nyelven5

1. Összességében a fejlesztők átlagosan 28 percet vettek igénybe a Copilot Autofix használatával a PR-idő riasztások javításának automatikus végrehajtásához, míg ugyanezen riasztások manuális megoldása 1.5 óra (3x gyorsabb). SQL-befecskendezési sebezhetőség esetén: 18 perc a 3.7 órához képest (12-szer gyorsabb). A CodeQL által az engedélyezett GitHub Advanced Security tárolókban található lekérési kérésekben (PR) talált új kódellenőrzési figyelmeztetések alapján. Ezek az examples; az eredményeid eltérőek lesznek.
2. Összehasonlító tanulmány a szoftvertitkok jelentéséről a Secret Detection Tools segítségével,
   Setu Kumar Basak és társai, North Carolina State University, 2023
3. https://github.com/enterprise/advanced-security

A függőségi gráf demistifikálása

A modern alkalmazások több tucat közvetlenül hivatkozott csomagot tartalmazhatnak, amelyek viszont több tucat csomagot tartalmazhatnak függőségként. Ez a kihívás az ampA vállalatok több száz adattár kezelésével szembesülnek, különböző szintű függőségekkel. Ez ijesztő feladattá teszi a biztonságot, mivel nehéz megérteni, hogy mely függőségek vannak használatban a szervezeten belül. A lerakatfüggőségeket, sebezhetőségeket és OSS-licenctípusokat nyomon követő függőségkezelési stratégia elfogadása csökkenti a kockázatokat, és segít észlelni a problémákat, mielőtt azok elérnék a termelést.
A GitHub Enterprise azonnali betekintést nyújt a felhasználóknak és az adminisztrátoroknak a függőségi grafikonokba, valamint a Dependabot használati riasztásait, amelyek megjelölik a potenciális biztonsági kockázatokat jelentő elavult könyvtárakat.

A repository függőségi gráf a következőkből áll

• Függőségek: A lerakatban azonosított függőségek teljes listája
• Függők: Minden olyan projekt vagy adattár, amely függ a lerakattól
• Dependabot: A Dependabot által a függőségek frissített verzióival kapcsolatos bármely megállapítás

A lerakatszintű sebezhetőségek esetében a navigációs sáv Biztonság lapja olyan azonosított biztonsági résekre vonatkozó eredményeket jelenít meg, amelyek a kódbázishoz kapcsolódó függőségekhez kapcsolódhatnak. A Dependabot view listázza az azonosított sebezhetőségekkel kapcsolatos riasztásokat, és lehetővé teszi view minden olyan szabálykészlet, amely segíthet bizonyos riasztások automatikus kiszámlázásában a nyilvános adattárak számára.

GitHub vállalati és szervezeti views
A GitHub Enterprise segítségével megteheti view és kezelheti a függőségeket, sebezhetőségeket és OSS-licenceket a szervezet és a vállalat összes adattárában. A függőségi grafikonon átfogó képet láthat view az összes regisztrált adattárban.

Ez az áttekinthető irányítópult kiváló pillanatképet nyújt nemcsak az azonosított biztonsági figyelmeztetésekről, hanem a függőségekkel kapcsolatos licencek elosztásáról is.
használatban van az egész vállalkozásban. Az OSS-licencek használata különösen kockázatos lehet, különösen, ha saját kódot kezel. Néhány szigorúbb nyílt forráskódú licenc, például a GPL és az LGPL, potenciálisan kiszolgáltatottá teheti a forráskódot a kényszerített közzétételnek. A nyílt forráskódú összetevők egységes módszert igényelnek annak meghatározására, hogy hol nem felel meg a megfelelőségnek, és esetleg más alternatívákat kell találni az ezekkel a licencekkel bevitt csomagokhoz.

A biztonsági testtartás védelme

Számos vállalati szintű forrásvezérlés-felügyeleti rendszer lehetőséget ad a kód védelmére házirendek, előzetes véglegesítési hookok és platform-specifikus funkciók segítségével. A következő intézkedések használhatók egy átfogó biztonsági álláspont megtervezéséhez:

• Megelőző intézkedések:
  A GitHub lehetővé teszi különböző típusú szabálykészletek konfigurálását és használatát, hogy kikényszerítsék a viselkedést, és megvédjék a nem kívánt változásokat bizonyos ágakban. Plample:
  • A módosítások összevonása előtt lekérést igénylő szabályok
  • Szabályok, amelyek bizonyos ágakat védenek a módosítások közvetlen átküldésétől

Egy további kliensoldali ellenőrzés is végrehajtható a véglegesítés előtti hook használatával. A Git, mint forrásvezérlő rendszer, támogatja a véglegesítés előtti hook-okat különböző feladatok végrehajtásához, például a véglegesítési üzenetek formázásához vagy a formázási és érvényesítési rutinok futtatásához a változtatások végrehajtása előtt. Ezek a hookok fejlett segédprogramokat használhatnak a kód konzisztenciájának és minőségének helyi szinten történő biztosítására.

• Védelmi intézkedések: A GitHub lehetővé teszi a védelmi intézkedések konfigurálását is, beleértve a lehívási kérés vagy a CI-felépítés során létrehozható ellenőrzések használatát. Ezek a következők:
  • Függőségi ellenőrzések
  • Tesztelési ellenőrzések
  • Kód minőségi ellenőrzések
  • Minőségi kapuk
  • Kézi beavatkozás/emberi jóváhagyó kapuk

A GitHub Enterprise lehetővé teszi a szoftverfejlesztő csapatok számára, hogy nagyon gyorsan azonosítsák a sebezhetőséget, és fellépjenek ellenük, az elavult függőségektől és a bejelentkezett titkoktól az ismert nyelvi kihasználásokig. A további képességekkel viewA függőségi grafikonon a csoportvezetők és adminisztrátorok fel vannak szerelve azokkal az eszközökkel, amelyekre szükségük van ahhoz, hogy a biztonsági tanácsok terén a görbe előtt maradjanak. Ha áttekintheti a használt licenctípusokat, akkor egy átfogó, a biztonságot első helyen álló kockázatkezelési platform áll rendelkezésére.

A DevOps-folyamat működtetése a GitHub Enterprise segítségével
Mára kimondható, hogy a DevOps koncepciója széles körben ismerős a technológiai iparban dolgozók számára. Mivel azonban folyamatosan jelennek meg az alkalmazások telepítésére szolgáló új eszközök és módszerek, ez megterhelheti az egyre növekvő szervezetet az eredmények hatékony kezelésében és mérésében.
A rugalmas, méretezhető és költséghatékony alkalmazások iránti piaci igények kielégítése kihívást jelenthet. A felhőalapú erőforrások felhasználása javíthatja a piacra jutás idejét, felgyorsíthatja a fejlesztők belső ciklusát, és költségtudatos vezérlőkkel lehetővé teszi a méretezett tesztelést és telepítést.

Felhőalapú natív alkalmazások engedélyezése
Akárcsak a balra tolódás paradigmája, amely közelebb hozta a biztonságot, a tesztelést és a visszacsatolást a belső fejlesztési körhöz, ugyanez mondható el a felhő alkalmazásainak fejlesztéséről is. A felhőközpontú fejlesztési gyakorlatok átvétele segít a fejlesztőknek áthidalni a szakadékot a hagyományos megközelítések és a modern felhőmegoldások között. Ez az elmozdulás lehetővé teszi a csapatok számára, hogy az egyszerű felhőalapú alkalmazások létrehozásán túl a valóban felhőben natív alkalmazások létrehozására lépjenek át.

Fejlesztés a felhőben, telepítés a felhőben
A zökkenőmentes fejlesztést elősegítő IDE ma már általános elvárás. A hordozhatóság gondolata azonban ebben a környezetben viszonylag új, különösen a felhőalapú IDE-k legújabb fejlesztéseit figyelembe véve. A GitHub Codespaces és a mögöttes DevContainers technológia elindításával a fejlesztők már hordozható online környezetben is fejleszthetnek kódot. Ez a beállítás lehetővé teszi számukra a konfiguráció használatát files, lehetővé téve fejlesztői környezetük egyedi csapatkövetelményekhez igazítását.

Az újrafelhasználhatóság és a hordozhatóság kombinációja jelentős előnyt jelent a szervezetek számáratages. A csapatok képesek
most központosítják konfigurációjukat és környezeti specifikációikat, lehetővé téve minden fejlesztőnek – legyen az új vagy tapasztalt – ugyanazon a beállításon belül. Ezekkel a központosított konfigurációkkal a csapattagok hozzájárulhatnak ezekhez a konfigurációkhoz. Ahogy az igények változnak, a környezet minden fejlesztő számára frissíthető és stabil állapotban tartható.

Munkafolyamatok nagymértékű kezelése
A fejlesztői munkafolyamat és a piacra jutás ideje határozza meg igazán a termelékenység mutatóit. Ennek nagyarányú kezelése azonban kihívást jelenthet, különösen akkor, ha sok különböző fejlesztői csapat használja a munkafolyamatokat és a különféle felhőkre, felhőszolgáltatásokra vagy akár helyszíni telepítésekre történő telepítést. Íme néhány módszer, amellyel a GitHub Enterprise átveszi a munkafolyamatok nagyarányú kezelésének terhét:

• Egyszerűsítse újra az újrafelhasználható műveletekkel és munkafolyamatokkal
• Alkalmazza kormányzás segítségével
  Műveletek irányelvei
• által közzétett műveletek használata
  ellenőrzött kiadók
• Használjon fiókházirendeket és szabálykészleteket a konzisztencia biztosításához és a fővonali kód védelméhez
• Konfigurálja, minek van értelme vállalati és szervezeti szinten

Teljes körű szoftver életciklus-kezelés
A tervezett és a repülés közbeni munka irányítása az agilis szoftverfejlesztés alapvető sarokköve. A GitHub Enterprise egy könnyű projektkezelési konstrukciót biztosít, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy projekteket hozzanak létre, egy vagy több csapatot és adattárat társítsanak a projekthez, majd a kapcsolódó lerakatokon megnyitott problémákat a projekten belüli munkaelemek általános nyomon követésére használják. A címkék segítségével megkülönböztethetők a különböző típusú problémák.

Plample, néhány alapértelmezett
problémák esetén használható címkék a következők: fejlesztés, hiba és funkció. Minden olyan elemnél, amelyhez a problémához kapcsolódó feladatok listája tartozik, a Markdown segítségével meghatározhatja a feladatlistát ellenőrzőlistaként, és belefoglalhatja a probléma törzsébe. Ez lehetővé teszi a befejezés nyomon követését az ellenőrzőlista alapján, és segít a projekt mérföldkövekhez való igazításában, ha vannak megadva.

A visszacsatolási hurok kezelése 
Nem titok, hogy minél hamarabb kap visszajelzést egy fejlesztő egy adott funkcióról, annál könnyebb a lehetséges problémákat kijavítani és frissítéseket kiadni, mint a változtatások érvényesítését. Minden szervezetnek megvan a maga előnyben részesített kommunikációs módja, legyen szó azonnali üzenetküldésről, e-mailről, jegyekkel vagy problémákkal kapcsolatos megjegyzésekről vagy akár telefonhívásokról. A GitHub Enterprise egy további funkciója a Discussions, amely lehetőséget kínál a fejlesztőknek és a felhasználóknak, hogy fórumalapú környezetben kommunikáljanak, közöljék a változásokat, a funkcionalitással kapcsolatos bármilyen típusú problémát vagy javaslatokat tegyenek új funkciókra, amelyeket aztán munkaelemekké lehet lefordítani.

A Discussions köré épülő funkció már jó ideje népszerű a nyílt forráskódú projektek körében. Egyes szervezetek nehézségekbe ütközhetnek, hogy meglássák a Discussions használatának előnyeit, ha már léteznek vállalati szintű kommunikációs eszközök. Ahogy a szervezetek érnek, az adott szoftverfunkciók és -funkciók szempontjából releváns kommunikáció elkülönítése, majd ezek továbbítása egy adott adattárhoz kapcsolódó megbeszéléseken keresztül lehetővé teheti a fejlesztők, a terméktulajdonosok és a végfelhasználók számára, hogy szorosan együttműködjenek egy olyan környezetben, amely az általuk megvalósított funkciókra jellemző.

A műtermékek életciklusai
A műtermékek kezelése minden szoftverfejlesztési életciklus központi eleme. Legyen szó futtatható fájlok, binárisok, dinamikusan kapcsolt könyvtárak, statikus web kóddal, vagy akár a Docker konténerképeken vagy Helm diagramokon keresztül, elengedhetetlen, hogy legyen egy központi hely, ahol az összes műtermék katalogizálható és visszakereshető a telepítéshez. A GitHub Packages lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy szabványos csomagformátumokat tároljanak szervezeten vagy vállalaton belüli terjesztés céljából.
A GitHub Packages a következőket támogatja:

• Maven
• Gradle
• npm
• Rubin
• NETTÓ
• Docker képek

Ha vannak olyan műtermékei, amelyek nem tartoznak ezekbe a kategóriákba, továbbra is tárolhatja őket a tár Kiadások funkciójával. Ez lehetővé teszi a szükséges bináris vagy egyéb csatolását files szükség szerint.

A minőség kezelése
A tesztelés a szoftverfejlesztés szerves részét képezi, legyen szó egység- vagy funkcionális tesztek végrehajtásáról a folyamatos integrációs felépítés során, vagy arról, hogy a minőségbiztosítási elemzők tesztforgatókönyveken futnak végig a funkcionalitás ellenőrzése érdekében. web alkalmazás. A GitHub Actions lehetővé teszi, hogy számos különböző tesztelési típust integráljon a folyamatba, hogy biztosítsa a minőség értékelését.
Ezenkívül a GitHub Copilot javaslatokat tud nyújtani arra vonatkozóan, hogyan készítsünk legjobban egységteszteket, így leveszi a fejlesztőkről az egység- vagy más típusú tesztek létrehozásának terhét, és lehetővé teszi számukra, hogy jobban összpontosítsanak az adott üzleti problémára.

A különféle tesztelő segédprogramok egyszerű integrálása segít a minőség értékelésében a fejlesztési életciklus során. Amint korábban említettük, a GitHub Actions munkafolyamataiban ellenőrzéseket használhat bizonyos forgatókönyvek érvényesítéséhez. Ez magában foglalja azt is, hogy sikeresen le tudja futtatni a tesztek teljes csomagját, mielőtt engedélyezné a kérelmek egyesítését. Attól függően, hogy az stagAz üzembe helyezéskor olyan ellenőrzéseket is megadhat, amelyek integrációs teszteket, terhelési és stresszteszteket, sőt káoszteszteket is tartalmaznak, hogy biztosítsák, hogy a telepítési folyamaton átmenő alkalmazások megfelelő tesztelése és érvényesítése megtörténjen, mielőtt élesre kerülnének.

Következtetés
Az út következő lépéseinek megtervezésekor fontos átgondolni, hogy továbbra is a mesterséges intelligencia és a biztonság előnyeit hozzuk be a DevOps-folyamatba annak érdekében, hogy kiváló minőségű, a kezdetektől biztonságos kódot biztosíthassunk. A termelékenység szűk keresztmetszete megoldásával és az időtolvajok kiküszöbölésével hatékonyabbá teheti mérnökeit. A GitHub készen áll arra, hogy segítsen az indulásban, függetlenül attól, hogy milyen megoldásokat épít vagy a felfedezés melyik fázisában van. Legyen szó a GitHub Copilot használatáról a fejlesztői élmény fokozására, a biztonsági helyzet megőrzésére vagy a felhőalapú fejlesztéssel történő skálázásra, a GitHub készen áll a segítségére az út minden lépésében.

Következő lépések
Ha többet szeretne megtudni a GitHub Enterprise-ról, vagy elindítani az ingyenes próbaidőszakot, látogasson el ide https://github.com/enterprise

GYIK

K: Hogyan használható az AI a DevOps-ban?
V: A DevOps mesterséges intelligencia automatizálhatja a rutinfeladatokat, növelheti a biztonságot a kód védelmével, és optimalizálhatja a szoftverek teljes életciklus-kezelését.

K: Milyen előnyökkel jár az AI DevOps-ban való használata?
V: Az AI használata a DevOps-ban nagyobb hatékonyságot, jobb kódminőséget, gyorsabb visszacsatolási ciklusokat és jobb együttműködést eredményezhet a csapattagok között.

K: Hogyan segíti a DevOps a szervezetek versenyképességét?
V: A DevOps lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy felgyorsítsák a kiadási ciklusokat, javítsák a megbízhatóságot és ösztönözzék az innovációt, lehetővé téve számukra, hogy gyorsan alkalmazkodjanak a piaci változásokhoz és felülmúlják a versenyt.

Dokumentumok / Források

GitHub AI-alapú DevOps GitHubbal [pdf] Felhasználói útmutató AI-alapú DevOps GitHubbal, AI-alapú, DevOps GitHubbal, GitHubbal, GitHub

Hivatkozások

• Felhasználói kézikönyv