DevOps bertenaga AI dengan GitHub

Spesifikasi

• Nama Produk: DevOps bertenaga AI dengan GitHub
• Fitur: Meningkatkan efisiensi, meningkatkan keamanan, memberikan nilai lebih cepat

Apa itu DevOps?

Jika diterapkan secara efektif, DevOps dapat mengubah cara organisasi Anda mengirimkan perangkat lunak—mempercepat
siklus rilis, meningkatkan keandalan, dan mendorong inovasi.
Peluang yang sesungguhnya terletak pada bagaimana DevOps memungkinkan Anda untuk tetap tangkas di pasar yang berkembang pesat. Dengan membangun budaya kolaborasi, peningkatan berkelanjutan, dan adopsi teknologi yang strategis, Anda dapat mengungguli pesaing dengan waktu pemasaran yang lebih cepat dan kemampuan yang lebih kuat untuk beradaptasi terhadap perubahan.

DevOps dibentuk oleh berbagai pengalaman, keterampilan teknis, dan perspektif budaya. Keragaman ini menghasilkan berbagai interpretasi dan praktik yang terus berkembang, menjadikan DevOps sebagai bidang yang dinamis dan interdisipliner. Tim DevOps bersifat lintas fungsi dan melibatkan pemain kunci dari tim yang menjadi bagian dari siklus hidup pengiriman perangkat lunak (SDLC).
Dalam ebook ini, kita akan mengupas nilai membangun tim dan praktik DevOps yang kuat, serta cara menerapkan AI untuk mengotomatiskan tugas rutin, melindungi kode, dan mencapai manajemen siklus hidup menyeluruh yang optimal.

Definisi DevOps

Donovan Brown, suara tepercaya di komunitas DevOps, membagikan definisi DevOps yang telah diakui secara luas oleh praktisi DevOps:

DevOps adalah penyatuan orang, proses, dan produk untuk memungkinkan penyampaian nilai secara terus-menerus kepada pengguna akhir Anda.”

Donovan Coklat

Manajer Program Mitra // Microsoft1
Di banyak lingkungan teknologi, tim-tim dipisahkan berdasarkan keahlian teknis mereka, dengan masing-masing berfokus pada metrik, KPI, dan hasil kerja mereka sendiri. Fragmentasi ini sering kali memperlambat penyelesaian, menyebabkan inefisiensi, dan mengarah pada prioritas yang saling bertentangan, yang pada akhirnya menghambat kemajuan.
Untuk mengatasi tantangan ini, organisasi harus berupaya untuk mendorong kolaborasi, mendorong umpan balik yang membangun, mengotomatiskan alur kerja, dan menerapkan perbaikan berkelanjutan. Hal ini membantu memastikan pengiriman perangkat lunak yang lebih cepat, efisiensi yang lebih tinggi, pengambilan keputusan yang lebih baik, penghematan biaya, dan keunggulan kompetitif yang lebih kuat.
Bagaimana tim dapat mulai mengadopsi praktik DevOps baru secara efektif? Mereka dapat memulai dengan mengatasi masalah yang paling signifikan terlebih dahulu, seperti proses penerapan manual, siklus umpan balik yang panjang, otomatisasi pengujian yang tidak efisien, dan penundaan yang disebabkan oleh intervensi manual dalam alur rilis.

Menghilangkan titik-titik gesekan bisa terasa memberatkan, tetapi peningkatan pesat AI dalam beberapa tahun terakhir telah menciptakan peluang baru bagi pengembang untuk meningkatkan kecepatan dan kualitas pekerjaan mereka. Penelitian kami menemukan bahwa kualitas kode yang ditulis dan ditulis ulangviewed lebih baik secara keseluruhan dengan GitHub Copilot Chat diaktifkan, meskipun tidak ada pengembang yang pernah menggunakan fitur tersebut sebelumnya.
85% pengembang merasa lebih percaya diri terhadap kualitas kode mereka saat menulis kode dengan GitHub Copilot dan GitHub Copilot Chat

85%

Kode ulangviews lebih dapat ditindaklanjuti dan diselesaikan 15% lebih cepat daripada tanpa GitHub Copilot Chat

15%

DevOps + AI generatif: Menggunakan AI untuk efisiensi
Dengan mempromosikan budaya tanggung jawab bersama, DevOps mendorong kolaborasi dan menghilangkan sekat-sekat. AI bahkan melangkah lebih jauh dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang, menyederhanakan alur kerja, dan memungkinkan siklus umpan balik yang lebih cepat, sehingga tim dapat fokus pada pekerjaan yang bernilai tinggi.
Tantangan utama dalam penyampaian perangkat lunak adalah inefisiensi dan ketidakakuratan—masalah yang diatasi oleh AI dengan mengoptimalkan pengelolaan sumber daya dan memberikan hasil yang konsisten dan lebih akurat. Efisiensi yang didorong oleh AI tidak hanya dapat meningkatkan kinerja aplikasi dan pengoptimalan infrastruktur, tetapi juga memperkuat keamanan dan mengurangi biaya.
Tim yang berkinerja tinggi dapat mengidentifikasi dan mengotomatiskan tugas berulang yang menghambat produktivitas dan memperpanjang siklus pengiriman. Sasaran utamanya adalah memberikan apa yang paling penting bagi pelanggan dan pengguna akhir sekaligus mendorong pertumbuhan organisasi, mempercepat waktu pemasaran, dan meningkatkan produktivitas dan kepuasan pengembang.

Mengotomatiskan hal-hal yang biasa saja
Pengembang sering kali menangani tugas harian yang berulang-ulang.
Hal ini umumnya disebut sebagai "pencuri waktu" dan mencakup hal-hal seperti pemeriksaan sistem manual, menyiapkan lingkungan kode baru, atau mengidentifikasi dan mengatasi bug. Tugas-tugas ini menyita waktu dari tanggung jawab utama pengembang: menyediakan fitur-fitur baru.
DevOps adalah penyelarasan tim dan otomatisasi yang seimbang.
Tujuan utamanya adalah untuk menghilangkan beban dan hambatan dari SDLC dan membantu pengembang mengurangi tugas-tugas manual dan membosankan. Mari kita lihat bagaimana Anda dapat memanfaatkan AI untuk mengatasi masalah-masalah ini.

Memperlancar siklus pengembangan dengan GitHub
Mari gabungkan DevOps, AI, dan kekuatan GitHub untuk melihat bagaimana tim Anda dapat memberikan nilai menyeluruh. GitHub
dikenal luas sebagai rumah perangkat lunak sumber terbuka, tetapi juga menawarkan fitur tingkat perusahaan melalui solusi GitHub Enterprise-nya.
GitHub Enterprise menyederhanakan siklus hidup DevOps dengan menyediakan platform terpadu untuk kontrol versi, pelacakan masalah, dan pembaruan kode.view, dan banyak lagi. Hal ini mengurangi penyebaran rantai alat, meminimalkan inefisiensi, dan mengurangi risiko keamanan dengan mengurangi jumlah permukaan tempat tim Anda bekerja.

Dengan akses ke GitHub Copilot, alat pengembangan AI terkemuka, siklus pengembangan dapat dipercepat dengan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk tugas-tugas berulang dan mengurangi kesalahan. Hal ini dapat mempercepat pengiriman dan mempersingkat waktu untuk memasarkan.
Otomatisasi bawaan dan alur kerja CI/CD di GitHub juga membantu menyederhanakan kodeviews, pengujian, dan penerapan. Hal ini mengurangi jumlah tugas manual, sekaligus memperpendek waktu persetujuan dan mempercepat pengembangan. Alat-alat ini memungkinkan kolaborasi yang lancar, menghilangkan silo, dan memungkinkan tim mengelola setiap aspek proyek mereka secara efisien—mulai dari perencanaan hingga pengiriman.

Bekerja lebih cerdas, bukan lebih keras
Otomatisasi merupakan inti dari DevOps, yang memungkinkan untuk menghilangkan pencuri waktu dan fokus pada penyampaian nilai dengan lebih cepat. Otomatisasi merupakan istilah yang sangat luas yang mencakup berbagai item dari SDLC. Otomatisasi dapat mencakup hal-hal seperti mengonfigurasi CI/CD untuk memungkinkan integrasi perubahan kode yang lancar ke dalam lingkungan produksi Anda. Ini juga dapat mencakup otomatisasi infrastruktur Anda sebagai kode (IaC), pengujian, pemantauan dan pemberitahuan, serta keamanan.
Sementara sebagian besar alat DevOps menyediakan kemampuan CI/CD, GitHub melangkah lebih jauh dengan GitHub Actions, sebuah solusi yang menyediakan perangkat lunak tingkat perusahaan untuk
lingkungan Anda—baik di cloud, lokal, atau di tempat lain. Dengan GitHub Actions, Anda tidak hanya dapat menghosting CI/
Saluran CD tetapi juga mengotomatiskan hampir semua hal dalam alur kerja Anda.
Integrasi yang lancar dengan platform GitHub ini menghilangkan kebutuhan akan alat tambahan, menyederhanakan alur kerja, dan meningkatkan produktivitas. Berikut ini cara GitHub Actions dapat mengubah alur kerja Anda:

• CI/CD yang lebih cepat: Otomatisasi jalur pembuatan, pengujian, dan penerapan untuk rilis yang lebih cepat.
• Peningkatan kualitas kode: Terapkan standar pemformatan kode dan temukan masalah keamanan sejak dini.
• Kolaborasi yang ditingkatkan: Otomatisasi notifikasi dan komunikasi seputar proses pengembangan.
• Kepatuhan yang disederhanakan: Membantu menyelaraskan repositori dengan standar organisasi.
• Peningkatan efisiensi: Otomatisasi tugas-tugas berulang untuk membebaskan waktu pengembang.

GitHub Copilot dapat digunakan untuk membuat saran kode dan menyarankan Tindakan mana yang akan digunakan untuk menciptakan alur kerja yang lebih baik. GitHub Copilot juga dapat menyarankan praktik terbaik pengodean yang disesuaikan dengan organisasi Anda yang dapat segera diterapkan oleh tim Anda untuk membantu menegakkan tata kelola dan konvensi. GitHub Copilot juga berfungsi dengan berbagai bahasa pemrograman dan dapat digunakan untuk membangun Tindakan dan alur kerja guna mengotomatiskan tugas dengan mudah.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang GitHub Copilot, lihat:

• Mendapatkan saran kode di IDE Anda dengan GitHub Copilot
• Menggunakan GitHub Copilot di IDE Anda: kiat, trik, dan praktik terbaik
• 10 cara tak terduga untuk menggunakan GitHub Copilot

Mengurangi tugas yang berulang
Fokus pada otomatisasi proses rutin dan penggunaan alat seperti GitHub Copilot untuk menyederhanakan alur kerja Anda. Misalnyaample, Copilot dapat membantu membuat pengujian unit—bagian yang memakan waktu tetapi penting dari pengembangan perangkat lunak. Dengan menyusun perintah yang tepat, pengembang dapat memandu Copilot untuk membuat rangkaian pengujian yang komprehensif, yang mencakup skenario dasar dan kasus tepi yang lebih kompleks. Hal ini mengurangi upaya manual sambil mempertahankan kualitas kode yang tinggi.

Sangat penting untuk memercayai, tetapi memverifikasi, hasil yang diberikan Copilot—seperti halnya dengan alat bertenaga AI generatif lainnya. Tim Anda dapat mengandalkan Copilot untuk tugas-tugas sederhana dan kompleks, tetapi penting untuk selalu memvalidasi outputnya melalui pengujian menyeluruh sebelum menerapkan kode apa pun. Hal ini tidak hanya membantu memastikan keandalan tetapi juga mencegah kesalahan yang dapat memperlambat alur kerja Anda.
Saat Anda terus menggunakan Copilot, penyempurnaan perintah Anda akan membantu Anda memaksimalkan kemampuannya, memungkinkan otomatisasi yang lebih cerdas sekaligus meminimalkan tugas yang berulang.
Untuk informasi lebih lanjut tentang membuat pengujian unit dengan GitHub Copilot, lihat:

• Mengembangkan pengujian unit menggunakan alat GitHub Copilot
• Menulis pengujian dengan GitHub Copilot

Rekayasa dan konteks yang cepat
Mengintegrasikan GitHub Copilot ke dalam praktik DevOps Anda dapat merevolusi cara kerja tim Anda. Menyusun perintah yang tepat dan kaya konteks untuk Copilot dapat membantu tim Anda membuka tingkat efisiensi baru dan menyederhanakan proses.
Manfaat-manfaat ini dapat diwujudkan menjadi hasil yang terukur bagi organisasi Anda, seperti:

• Peningkatan efisiensi: Otomatisasi tugas yang berulang, minimalkan intervensi manual, dan aktifkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih cerdas dengan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
• Penghematan biaya: Sederhanakan alur kerja, kurangi kesalahan, dan turunkan biaya pengembangan dengan mengintegrasikan AI ke dalam proses yang berulang dan rawan kesalahan.
• Dorong hasil: Manfaatkan Copilot untuk mendukung tujuan strategis, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mempertahankan keunggulan kompetitif di pasar.

Dengan mempelajari cara menulis perintah yang tepat dan terperinci, tim dapat meningkatkan relevansi dan keakuratan saran Copilot secara signifikan. Seperti alat baru lainnya, orientasi dan pelatihan yang tepat sangat penting untuk membantu tim Anda memaksimalkan manfaat Copilot dalam skala besar.

Berikut ini cara Anda dapat menumbuhkan budaya rekayasa cepat dan efektif dalam tim Anda:

• Bangun komunitas internal: Siapkan saluran obrolan untuk berbagi wawasan, hadiri atau selenggarakan acara, dan ciptakan peluang pembelajaran untuk menciptakan ruang bagi tim Anda untuk belajar.
• Bagikan momen yang mengejutkan: Gunakan alat seperti Copilot untuk membuat dokumentasi yang memandu orang lain dalam perjalanan mereka.
• Bagikan kiat dan trik yang telah Anda pelajari: Selenggarakan sesi berbagi pengetahuan dan gunakan komunikasi internal Anda (buletin, Teams, Slack, dll.) untuk berbagi wawasan.

Perintah yang efektif membantu menyelaraskan AI dengan tujuan tim Anda, yang dapat menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih baik, hasil yang lebih andal, dan kinerja yang lebih tinggi. Dengan menerapkan metode rekayasa perintah ini, Anda tidak hanya dapat menghemat biaya tetapi juga memungkinkan pengiriman yang lebih cepat, penawaran produk yang lebih baik, dan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

DevOps + keamanan: Melindungi kode dari dalam ke luar

Strategi terpadu untuk mengelola SDLC Anda jauh lebih efektif bila didukung oleh perangkat yang efisien. Meskipun penyebaran perangkat merupakan tantangan umum di banyak disiplin DevOps, keamanan aplikasi sering kali merasakan dampaknya yang paling besar. Tim sering kali menambahkan perangkat baru untuk mengatasi kesenjangan, tetapi pendekatan ini sering kali mengabaikan masalah inti yang terkait dengan orang dan proses. Akibatnya, lanskap keamanan dapat menjadi berantakan dengan segala hal mulai dari pemindai aplikasi tunggal hingga platform risiko perusahaan yang kompleks.
Dengan menyederhanakan perangkat Anda, Anda membantu pengembang tetap fokus, mengurangi peralihan konteks, dan mempertahankan alur pengkodean mereka. Platform yang mengintegrasikan keamanan di setiap langkah—mulai dari manajemen ketergantungan dan peringatan kerentanan hingga tindakan pencegahan yang melindungi informasi sensitif—memberikan stabilitas pada postur keamanan perangkat lunak organisasi Anda. Selain itu, ekstensibilitas sangat penting, memungkinkan Anda untuk memanfaatkan perangkat yang ada bersama dengan kemampuan bawaan platform.

Lindungi setiap baris kode
Ketika Anda berpikir tentang pengembangan perangkat lunak, bahasa seperti Python, C#, Java, dan Rust mungkin terlintas dalam pikiran. Namun, kode memiliki banyak bentuk, dan para profesional di berbagai bidang—ilmuwan data, analis keamanan, dan analis intelijen bisnis—juga terlibat dalam pengodean dengan cara mereka sendiri. Dengan demikian, potensi risiko Anda terhadap kerentanan keamanan meningkat—terkadang tanpa disadari. Menyediakan seperangkat standar dan metodologi yang komprehensif untuk semua pengembang, terlepas dari peran atau jabatan mereka, memungkinkan mereka untuk mengintegrasikan keamanan ke dalam setiap langkah siklus.

Analisis statis dan pemindaian rahasia
Penggunaan alat pengujian keamanan aplikasi (AST) telah menjadi lebih umum dalam hal integrasi waktu pembuatan. Salah satu teknik minimal invasif adalah memindai kode sumber sebagaimana adanya, mencari titik-titik kompleksitas, potensi eksploitasi, dan kepatuhan terhadap standar. Penggunaan analisis komposisi perangkat lunak (SCA) pada setiap komitmen dan setiap dorongan membantu pengembang fokus pada tugas yang ada sambil menyediakan mekanisme untuk permintaan penarikan dan pemrosesan kode.viewagar lebih produktif dan bermakna.
Pemindaian rahasia adalah senjata rahasia untuk melawan potensi penyebaran rahasia atau kunci yang membahayakan kontrol sumber. Saat dikonfigurasi, pemindaian rahasia akan mengambil data dari daftar yang berisi lebih dari 120 vendor perangkat lunak dan platform yang berbeda, termasuk AWS, Azure, dan GCP. Hal ini memungkinkan identifikasi rahasia tertentu yang sesuai dengan aplikasi atau platform perangkat lunak tersebut. Anda juga dapat menguji apakah suatu rahasia atau kunci aktif langsung dari UI GitHub, sehingga memudahkan pemulihan.

Analisis kode tingkat lanjut dengan CodeQL
CodeQL adalah utilitas hebat di GitHub yang menganalisis kode untuk mengidentifikasi kerentanan, bug, dan masalah kualitas lainnya. CodeQL membangun basis data dari basis kode Anda melalui kompilasi atau interpretasi, lalu menggunakan bahasa kueri untuk mencari pola yang rentan. CodeQL juga memungkinkan Anda membuat basis data varian khusus yang disesuaikan dengan kasus tertentu atau kasus penggunaan hak milik yang relevan dengan bisnis Anda. Fleksibilitas ini memungkinkan pengembangan basis data kerentanan yang dapat digunakan kembali yang dapat digunakan selama pemindaian untuk aplikasi lain dalam perusahaan Anda.
Selain kemampuannya yang tangguh, CodeQL memberikan hasil pemindaian dan kerentanan dengan cepat untuk bahasa yang didukung, yang memungkinkan pengembang mengatasi masalah secara efisien tanpa mengorbankan kualitas. Kombinasi kekuatan dan kecepatan ini menjadikan CodeQL aset berharga dalam menjaga integritas dan keamanan kode di berbagai proyek. CodeQL juga memberi para pemimpin pendekatan yang dapat diskalakan untuk meningkatkan ketahanan organisasi dan menerapkan praktik pengembangan perangkat lunak yang aman.

menit
Dari deteksi kerentanan hingga perbaikan yang berhasil3

lebih tepat
Menemukan rahasia yang bocor dengan lebih sedikit positif palsu4

cakupan
Copilot Autofix menyediakan saran kode untuk hampir 90% jenis peringatan dalam semua bahasa yang didukung5

1. Secara keseluruhan, waktu rata-rata bagi pengembang untuk menggunakan Copilot Autofix guna secara otomatis melakukan perbaikan untuk peringatan waktu PR adalah 28 menit, dibandingkan dengan 1.5 jam untuk menyelesaikan peringatan yang sama secara manual (3x lebih cepat). Untuk kerentanan injeksi SQL: 18 menit dibandingkan dengan 3.7 jam (12x lebih cepat). Berdasarkan peringatan pemindaian kode baru yang ditemukan oleh CodeQL dalam permintaan penarikan (PR) pada repositori dengan GitHub Advanced Security yang diaktifkan. Ini adalah contohamples; hasil Anda akan bervariasi.
2. Studi Perbandingan Pelaporan Rahasia Perangkat Lunak oleh Secret Detection Tools,
   Setu Kumar Basak dkk., Universitas Negeri Carolina Utara, 2023
3. https://github.com/enterprise/advanced-security

Mengungkap misteri grafik ketergantungan

Aplikasi modern dapat memiliki lusinan paket yang direferensikan secara langsung, yang pada gilirannya dapat memiliki lusinan paket lagi sebagai dependensi. Tantangan ini ampdilifikasi karena perusahaan dihadapkan pada pengelolaan ratusan repositori dengan berbagai tingkat ketergantungan. Hal ini membuat keamanan menjadi tugas yang berat, karena memahami ketergantungan mana yang digunakan di seluruh organisasi menjadi sulit. Mengadopsi strategi manajemen ketergantungan yang melacak ketergantungan repositori, kerentanan, dan jenis lisensi OSS mengurangi risiko dan membantu mendeteksi masalah sebelum mencapai produksi.
GitHub Enterprise memberi pengguna dan admin wawasan langsung mengenai grafik ketergantungan, bersama dengan peringatan penggunaan dari Dependabot yang menandai pustaka kedaluwarsa yang menimbulkan risiko keamanan potensial.

Grafik ketergantungan repositori terdiri dari

• Ketergantungan: Daftar lengkap ketergantungan yang diidentifikasi dalam repositori
• Dependen: Setiap proyek atau repositori yang memiliki ketergantungan pada repositori tersebut
• Dependabot: Temuan apa pun dari Dependabot mengenai versi terbaru dependensi Anda

Untuk kerentanan tingkat repositori, tab Keamanan di bilah navigasi menunjukkan hasil untuk kerentanan teridentifikasi yang mungkin terkait dengan dependensi yang terkait dengan basis kode Anda. Dependabot view mencantumkan peringatan yang terkait dengan kerentanan yang teridentifikasi dan memungkinkan Anda untuk view seperangkat aturan apa pun yang dapat membantu secara otomatis memilah peringatan tertentu untuk repositori publik.

GitHub Enterprise dan organisasi views
Dengan GitHub Enterprise, Anda dapat view dan mengelola dependensi, kerentanan, dan lisensi OSS di seluruh repositori di organisasi dan perusahaan Anda. Grafik dependensi memungkinkan Anda melihat gambaran menyeluruh view dependensi di seluruh repositori terdaftar.

Dasbor sekilas ini memberikan gambaran yang sangat baik tidak hanya dari nasihat keamanan yang teridentifikasi tetapi juga distribusi lisensi yang terkait dengan dependensi
digunakan di seluruh perusahaan Anda. Penggunaan lisensi OSS dapat sangat berisiko, terutama jika Anda mengelola kode berpemilik. Beberapa lisensi sumber terbuka yang lebih ketat, seperti GPL dan LGPL, berpotensi membuat kode sumber Anda rentan terhadap publikasi paksa. Komponen sumber terbuka memerlukan pencarian cara terpadu untuk menentukan di mana Anda mungkin tidak patuh dan mungkin ingin mencari alternatif lain untuk paket yang ditarik dengan lisensi tersebut.

Menjaga postur keamanan Anda

Banyak sistem manajemen kontrol sumber daya kelas perusahaan yang memberi Anda opsi untuk melindungi kode Anda menggunakan kebijakan, kait pra-komit, dan fungsionalitas khusus platform. Langkah-langkah berikut dapat digunakan untuk merencanakan sikap keamanan yang menyeluruh:

• Tindakan pencegahan:
  GitHub memungkinkan konfigurasi dan penggunaan berbagai jenis aturan untuk menegakkan perilaku dan melindungi terhadap perubahan yang tidak diinginkan di cabang tertentu. Misalnyaampsaya:
  • Aturan yang mengharuskan permintaan penarikan sebelum menggabungkan perubahan
  • Aturan yang melindungi cabang tertentu agar tidak mengalami perubahan yang didorong secara langsung

Pemeriksaan sisi klien tambahan dapat dilakukan dengan menggunakan kait pra-komit. Git, sebagai sistem manajemen kontrol sumber, mendukung kait pra-komit untuk melakukan berbagai tugas, seperti memformat pesan komit atau menjalankan rutinitas pemformatan dan validasi sebelum melakukan komit perubahan. Kait ini dapat memanfaatkan utilitas tingkat lanjut untuk membantu memastikan konsistensi dan kualitas kode di tingkat lokal.

• Langkah-langkah perlindungan: GitHub juga memungkinkan konfigurasi langkah-langkah perlindungan, termasuk penggunaan pemeriksaan yang dapat ditetapkan selama permintaan penarikan atau pembuatan CI. Ini termasuk:
  • Pemeriksaan ketergantungan
  • Pengujian pemeriksaan
  • Pemeriksaan kualitas kode
  • Gerbang berkualitas
  • Intervensi manual/gerbang persetujuan manusia

GitHub Enterprise memungkinkan tim pengembangan perangkat lunak untuk mengidentifikasi dan bertindak atas kerentanan dengan sangat cepat, mulai dari dependensi yang sudah ketinggalan zaman dan rahasia yang telah diperiksa hingga eksploitasi bahasa yang diketahui. Dengan kemampuan tambahan viewDengan grafik ketergantungan, para pemimpin tim dan admin dibekali dengan berbagai alat yang mereka butuhkan untuk tetap menjadi yang terdepan dalam hal saran keamanan. Dengan visibilitas berulang terhadap jenis lisensi yang digunakan, Anda akan memiliki platform manajemen risiko yang mengutamakan keamanan secara menyeluruh.

Memberdayakan alur kerja DevOps dengan GitHub Enterprise
Saat ini, konsep DevOps sudah tidak asing lagi bagi mereka yang berkecimpung di industri teknologi. Namun, seiring munculnya berbagai alat dan metodologi baru untuk menerapkan aplikasi, hal ini dapat membebani organisasi yang terus berkembang untuk mengelola dan mengukur hasil secara efektif.
Memenuhi permintaan pasar akan aplikasi yang tangguh, dapat diskalakan, dan hemat biaya dapat menjadi tantangan. Memanfaatkan sumber daya berbasis cloud dapat membantu meningkatkan waktu untuk memasarkan, mempercepat proses internal bagi pengembang, dan memungkinkan pengujian dan penerapan berskala dengan kontrol yang hemat biaya.

Mengaktifkan aplikasi berbasis cloud
Sama seperti paradigma pergeseran ke kiri yang telah membawa keamanan, pengujian, dan umpan balik lebih dekat ke siklus pengembangan internal, hal yang sama dapat dikatakan untuk pengembangan aplikasi untuk cloud. Mengadopsi praktik pengembangan yang berpusat pada cloud membantu pengembang menjembatani kesenjangan antara pendekatan tradisional dan solusi cloud modern. Pergeseran ini memungkinkan tim untuk bergerak lebih dari sekadar membuat aplikasi cloud-first untuk membangun aplikasi yang benar-benar berbasis cloud.

Berkembang di cloud, terapkan ke cloud
IDE yang memfasilitasi pengembangan yang lancar kini menjadi harapan standar. Namun, gagasan portabilitas dalam lingkungan tersebut tergolong baru, terutama jika mempertimbangkan kemajuan terkini dalam IDE berbasis cloud. Dengan peluncuran GitHub Codespaces dan teknologi DevContainers yang mendasarinya, pengembang kini dapat mengembangkan kode dalam lingkungan daring yang portabel. Pengaturan ini memungkinkan mereka memanfaatkan konfigurasi files, yang memungkinkan lingkungan pengembangannya disesuaikan untuk memenuhi persyaratan tim tertentu.

Kombinasi antara penggunaan ulang dan portabilitas menawarkan keuntungan yang signifikan bagi organisasi.tages. Tim bisa
kini memusatkan spesifikasi konfigurasi dan lingkungan mereka, yang memungkinkan setiap pengembang—baik yang baru maupun yang berpengalaman—untuk bekerja dalam pengaturan yang sama. Dengan konfigurasi terpusat ini, anggota tim dapat berkontribusi pada konfigurasi tersebut. Seiring dengan berkembangnya kebutuhan, lingkungan dapat diperbarui dan dijaga dalam kondisi stabil untuk semua pengembang.

Mengelola alur kerja dalam skala besar
Alur kerja pengembang dan waktu pemasaranlah yang benar-benar mendorong metrik produktivitas. Namun, mengelola hal ini dalam skala besar dapat menjadi tantangan, terutama ketika banyak tim pengembang yang berbeda menggunakan alur kerja dan penerapan ke berbagai cloud, layanan cloud, atau bahkan instalasi lokal. Berikut adalah beberapa cara GitHub Enterprise mengatasi beban pengelolaan alur kerja dalam skala besar:

• Sederhanakan dengan Tindakan dan alur kerja yang dapat digunakan kembali
• Gunakan tata kelola menggunakan
  Kebijakan tindakan
• Gunakan Tindakan yang diterbitkan oleh
  penerbit terverifikasi
• Gunakan kebijakan dan rangkaian aturan cabang untuk membantu memastikan konsistensi dan melindungi kode utama
• Konfigurasikan apa yang masuk akal di tingkat perusahaan dan organisasi

Manajemen siklus hidup perangkat lunak menyeluruh
Mengelola pekerjaan yang direncanakan dan yang sedang berlangsung merupakan landasan penting pengembangan perangkat lunak yang tangkas. GitHub Enterprise menyediakan konstruksi manajemen proyek ringan yang memungkinkan pengguna membuat proyek, mengaitkan satu atau beberapa tim dan repositori dengan proyek tersebut, lalu menggunakan masalah yang dibuka pada repositori terkait untuk melacak item pekerjaan secara keseluruhan dalam proyek. Label dapat digunakan untuk membedakan berbagai jenis masalah.

Misalnyaample, beberapa default
Label yang dapat digunakan untuk masalah adalah enhancement, bug, dan feature. Untuk item apa pun yang memiliki daftar tugas terkait masalah, Markdown dapat digunakan untuk menentukan daftar tugas tersebut sebagai checklist dan menyertakannya dalam isi masalah. Hal ini memungkinkan pelacakan penyelesaian berdasarkan checklist tersebut dan membantu menyelaraskannya dengan milestone proyek, jika ditentukan.

Mengelola siklus umpan balik 
Bukan rahasia lagi bahwa semakin cepat pengembang menerima umpan balik tentang fungsionalitas tertentu, semakin mudah untuk memperbaiki potensi masalah dan merilis pembaruan dibandingkan dengan memvalidasi perubahan. Setiap organisasi memiliki metode komunikasi pilihannya sendiri, baik melalui pesan instan, email, komentar pada tiket atau masalah, atau bahkan panggilan telepon. Satu fitur GitHub Enterprise tambahan adalah Diskusi, yang menawarkan pengembang dan pengguna kemampuan untuk berinteraksi dalam lingkungan berbasis forum, mengomunikasikan perubahan, semua jenis masalah terkait fungsionalitas, atau saran untuk fungsionalitas baru yang kemudian dapat diterjemahkan menjadi item pekerjaan.

Rangkaian fitur di sekitar Diskusi telah populer di proyek sumber terbuka selama beberapa waktu. Beberapa organisasi mungkin kesulitan melihat manfaat penggunaan Diskusi ketika sudah ada alat komunikasi tingkat perusahaan yang tersedia. Seiring dengan semakin matangnya organisasi, kemampuan untuk memisahkan komunikasi yang relevan dengan fitur dan fungsi perangkat lunak tertentu, lalu menyampaikannya melalui Diskusi yang dikaitkan dengan repositori tertentu, dapat memberi pengembang, pemilik produk, dan pengguna akhir kemampuan untuk berinteraksi erat dalam lingkungan yang khusus untuk fitur yang ingin mereka terapkan.

Siklus hidup artefak
Manajemen artefak merupakan salah satu hal yang penting bagi semua siklus pengembangan perangkat lunak. Baik dalam bentuk file yang dapat dieksekusi, biner, pustaka yang terhubung secara dinamis, atau pustaka statis. web kode, atau bahkan melalui gambar kontainer Docker atau diagram Helm, memiliki tempat terpusat tempat semua artefak dapat dikatalogkan dan diambil untuk penyebaran sangatlah penting. GitHub Packages memungkinkan pengembang untuk menyimpan format paket standar untuk didistribusikan dalam suatu organisasi atau perusahaan.
Paket GitHub mendukung hal berikut ini:

• Pakar
• Bahasa Inggris Gradle
• npm
• Rubi
• BERSIH
• Gambar Docker

Jika Anda memiliki artefak yang tidak termasuk dalam kategori tersebut, Anda masih dapat menyimpannya menggunakan fitur Rilis di repositori. Fitur ini memungkinkan Anda untuk melampirkan biner yang diperlukan atau lainnya files sesuai kebutuhan.

Manajemen kualitas
Pengujian merupakan bagian integral dari pengembangan perangkat lunak, baik itu menjalankan pengujian unit atau fungsional selama pembangunan integrasi berkelanjutan atau meminta analis jaminan kualitas menjalankan skenario pengujian untuk memvalidasi fungsionalitas dalam suatu web aplikasi. GitHub Actions memungkinkan Anda mengintegrasikan berbagai jenis pengujian ke dalam alur kerja Anda untuk membantu memastikan kualitas sedang dievaluasi.
Selain itu, GitHub Copilot dapat menawarkan saran tentang cara terbaik untuk membuat pengujian unit, meringankan beban pembuatan pengujian unit atau jenis pengujian lainnya dari pengembang dan memungkinkan mereka untuk lebih fokus pada masalah bisnis yang dihadapi.

Mampu mengintegrasikan berbagai utilitas pengujian dengan mudah membantu memastikan kualitas dievaluasi di seluruh siklus hidup pengembangan. Seperti yang disebutkan sebelumnya, Anda dapat menggunakan pemeriksaan dalam alur kerja GitHub Actions untuk memvalidasi skenario tertentu. Ini termasuk mampu menjalankan rangkaian pengujian lengkap dengan sukses sebelum mengizinkan permintaan digabungkan. Bergantung pada stagDalam tahap penyebaran, Anda juga dapat menentukan pemeriksaan yang mencakup pengujian integrasi, pengujian beban dan tekanan, dan bahkan pengujian kekacauan untuk membantu memastikan bahwa aplikasi yang melalui jalur penyebaran telah diuji dan divalidasi dengan tepat sebelum masuk ke produksi.

Kesimpulan
Saat Anda merencanakan langkah selanjutnya dalam perjalanan Anda, penting untuk berpikir tentang terus menghadirkan manfaat AI dan keamanan ke proses DevOps Anda untuk menghasilkan kode berkualitas tinggi yang aman sejak awal. Dengan mengatasi hambatan produktivitas dan menghilangkan pencuri waktu, Anda dapat memberdayakan teknisi Anda untuk bekerja lebih efisien. GitHub siap membantu Anda memulai, apa pun solusi yang sedang Anda bangun atau fase eksplorasi yang sedang Anda jalani. Baik itu menggunakan GitHub Copilot untuk meningkatkan pengalaman pengembang, menjaga postur keamanan Anda, atau melakukan penskalaan dengan pengembangan berbasis cloud, GitHub siap membantu Anda di setiap langkah.

Langkah selanjutnya
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang GitHub Enterprise atau untuk memulai uji coba gratis Anda, kunjungi https://github.com/enterprise

Tanya Jawab Umum

T: Bagaimana AI dapat digunakan dalam DevOps?
J: AI dalam DevOps dapat mengotomatiskan tugas rutin, meningkatkan keamanan dengan melindungi kode, dan mengoptimalkan manajemen siklus hidup perangkat lunak menyeluruh.

T: Apa manfaat penggunaan AI dalam DevOps?
J: Penggunaan AI dalam DevOps dapat menghasilkan peningkatan efisiensi, peningkatan kualitas kode, siklus umpan balik yang lebih cepat, dan kolaborasi yang lebih baik di antara anggota tim.

T: Bagaimana DevOps membantu organisasi tetap kompetitif?
J: DevOps memungkinkan organisasi untuk mempercepat siklus rilis, meningkatkan keandalan, dan mendorong inovasi, yang memungkinkan mereka beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan pasar dan melampaui persaingan.

Dokumen / Sumber Daya

DevOps bertenaga AI GitHub dengan GitHub [Bahasa Indonesia:] Panduan Pengguna DevOps bertenaga AI dengan GitHub, bertenaga AI, DevOps dengan GitHub, dengan GitHub, GitHub

Referensi

• Panduan Pengguna