DevOps basato sull'intelligenza artificiale con GitHub

Specifiche

• Nome prodotto: DevOps basato sull'intelligenza artificiale con GitHub
• Caratteristiche: Aumenta l'efficienza, migliora la sicurezza, fornisci valore più velocemente

Che cosa è DevOps?

Se implementato in modo efficace, DevOps può trasformare il modo in cui la tua organizzazione distribuisce il software, accelerando
cicli di rilascio, migliorando l'affidabilità e stimolando l'innovazione.
La vera opportunità risiede nel modo in cui DevOps ti consente di rimanere agile in un mercato in rapida evoluzione. Stabilendo una cultura di collaborazione, miglioramento continuo e adozione strategica della tecnologia, puoi superare la concorrenza con un time-to-market più rapido e una maggiore capacità di adattamento al cambiamento.

DevOps è plasmato da esperienze diverse, competenze tecniche e prospettive culturali. Questa diversità porta con sé molteplici interpretazioni e pratiche in evoluzione, rendendo DevOps un campo dinamico e interdisciplinare. Un team DevOps è multifunzionale e coinvolge attori chiave di team che fanno parte del ciclo di vita della distribuzione del software (SDLC).
In questo e-book esploreremo l'importanza di creare un team e una pratica DevOps solidi e come applicare l'intelligenza artificiale per automatizzare le attività di routine, proteggere il codice e ottenere una gestione ottimale del ciclo di vita end-to-end.

DevOps definito

Donovan Brown, una voce autorevole nella comunità DevOps, ha condiviso una definizione di DevOps ampiamente riconosciuta dai professionisti DevOps:

DevOps è l'unione di persone, processi e prodotti per consentire la fornitura continua di valore agli utenti finali."

Donovan Marrone

Responsabile del programma partner // Microsoft1
In molti ambienti tecnologici, i team sono isolati in base alle loro competenze tecniche, con ognuno che si concentra sulle proprie metriche, KPI e risultati. Questa frammentazione spesso rallenta la consegna, causa inefficienze e porta a priorità contrastanti, ostacolando in ultima analisi il progresso.
Per superare queste sfide, le organizzazioni dovrebbero impegnarsi per promuovere la collaborazione, incoraggiare il feedback costruttivo, automatizzare i flussi di lavoro e abbracciare il miglioramento continuo. Ciò aiuta a garantire una distribuzione più rapida del software, una maggiore efficienza, un processo decisionale migliorato, risparmi sui costi e un vantaggio competitivo più forte.
In che modo i team possono iniziare ad adottare efficacemente le nuove pratiche DevOps? Possono iniziare affrontando prima i punti critici più significativi, come i processi di distribuzione manuale, i lunghi cicli di feedback, l'automazione dei test inefficiente e i ritardi causati da interventi manuali nelle pipeline di rilascio.

Eliminare i punti di attrito può sembrare opprimente, ma la rapida ascesa dell'IA negli ultimi anni ha creato nuove opportunità per gli sviluppatori di aumentare la velocità e la qualità del loro lavoro. La nostra ricerca ha scoperto che la qualità del codice creato e riviewed era migliore in generale con GitHub Copilot Chat abilitato, anche se nessuno degli sviluppatori aveva mai utilizzato questa funzionalità in precedenza.
L'85% degli sviluppatori si è sentito più sicuro della qualità del proprio codice quando lo ha creato con GitHub Copilot e GitHub Copilot Chat

85%

Codice reviewerano più fruibili e completati il ​​15% più velocemente rispetto a GitHub Copilot Chat

15%

DevOps + AI generativa: usare l'AI per l'efficienza
Promuovendo una cultura di responsabilità condivisa, DevOps incoraggia la collaborazione e abbatte i silos. L'intelligenza artificiale spinge questo concetto ancora oltre automatizzando le attività ripetitive, semplificando i flussi di lavoro e consentendo cicli di feedback più rapidi, consentendo ai team di concentrarsi sul lavoro di alto valore.
Una sfida fondamentale nella distribuzione del software è l'inefficienza e l'imprecisione, problemi che l'AI aiuta ad affrontare ottimizzando la gestione delle risorse e fornendo risultati coerenti e più accurati. Le efficienze guidate dall'AI possono non solo migliorare le prestazioni delle applicazioni e l'ottimizzazione dell'infrastruttura, ma anche rafforzare la sicurezza e ridurre i costi.
I team ad alte prestazioni possono identificare e automatizzare le attività ripetitive che ostacolano la produttività e prolungano i cicli di consegna. L'obiettivo finale è fornire ciò che conta di più ai clienti e agli utenti finali, guidando al contempo la crescita organizzativa, accelerando il time to market e rafforzando la produttività e la soddisfazione degli sviluppatori.

Automatizzare il banale
Gli sviluppatori spesso gestiscono attività quotidiane ripetitive.
Questi sono comunemente chiamati "ladri di tempo" e includono cose come controlli manuali del sistema, impostazione di nuovi ambienti di codice o identificazione e risoluzione di bug. Questi compiti sottraggono tempo alla responsabilità principale di uno sviluppatore: fornire nuove funzionalità.
DevOps è in egual misura allineamento del team e automazione.
L'obiettivo principale è quello di rimuovere gli oneri e gli ostacoli dall'SDLC e di aiutare gli sviluppatori a ridurre le attività manuali e banali. Diamo un'occhiata a come puoi utilizzare l'IA per risolvere questi problemi.

Semplifica i cicli di vita dello sviluppo con GitHub
Combiniamo DevOps, AI e la potenza di GitHub per vedere come i tuoi team possono offrire valore end-to-end. GitHub
è ampiamente riconosciuta come la patria del software open source, ma offre anche funzionalità di livello aziendale tramite la sua soluzione GitHub Enterprise.
GitHub Enterprise semplifica il ciclo di vita DevOps fornendo una piattaforma unificata per il controllo delle versioni, il monitoraggio dei problemi, la revisione del codiceview, e altro ancora. Ciò riduce la proliferazione della toolchain, riduce al minimo le inefficienze e mitiga i rischi per la sicurezza riducendo il numero di superfici su cui i tuoi team lavorano.

Con l'accesso a GitHub Copilot, uno strumento di sviluppo AI leader, i cicli di sviluppo possono essere accelerati riducendo il tempo dedicato a compiti ripetitivi e mitigando gli errori. Ciò può portare a una consegna più rapida e a un time-to-market più breve.
L'automazione integrata e i flussi di lavoro CI/CD su GitHub aiutano anche a semplificare la riscrittura del codiceviews, testing e deployment. Ciò riduce il numero di attività manuali, riducendo al contempo i tempi di approvazione e accelerando lo sviluppo. Questi strumenti consentono una collaborazione fluida, abbattendo i silos e consentendo ai team di gestire ogni aspetto dei loro progetti in modo efficiente, dalla pianificazione alla consegna.

Lavora in modo più intelligente, non più duro
L'automazione è al centro di DevOps, rendendo possibile eliminare i ladri di tempo e concentrarsi sulla fornitura di valore più rapidamente. L'automazione è un termine molto ampio che include vari elementi dell'SDLC. L'automazione può includere cose come la configurazione di CI/CD per consentire l'integrazione senza soluzione di continuità delle modifiche al codice nel tuo ambiente di produzione. Ciò può anche includere l'automazione della tua infrastruttura come codice (IaC), test, monitoraggio e avvisi e sicurezza.
Mentre la maggior parte degli strumenti DevOps fornisce funzionalità CI/CD, GitHub fa un ulteriore passo avanti con GitHub Actions, una soluzione che fornisce software di livello aziendale a
il tuo ambiente, che sia nel cloud, in locale o altrove. Con GitHub Actions, puoi non solo ospitare il tuo CI/
Pipeline CD ma automatizza anche praticamente qualsiasi cosa all'interno dei tuoi flussi di lavoro.
Questa integrazione fluida con la piattaforma GitHub elimina la necessità di strumenti extra, semplificando i flussi di lavoro e aumentando la produttività. Ecco come GitHub Actions può trasformare i tuoi flussi di lavoro:

• CI/CD più veloce: automatizza le pipeline di build, test e distribuzione per rilasci più rapidi.
• Miglioramento della qualità del codice: applica standard di formattazione del codice e individua tempestivamente i problemi di sicurezza.
• Collaborazione migliorata: automatizza le notifiche e le comunicazioni relative ai processi di sviluppo.
• Conformità semplificata: aiuta ad allineare i repository agli standard organizzativi.
• Maggiore efficienza: automatizza le attività ripetitive per liberare tempo agli sviluppatori.

GitHub Copilot può essere utilizzato per fare suggerimenti di codice e suggerire quali azioni utilizzare per creare flussi di lavoro migliori. Può anche suggerire best practice di codifica su misura per la tua organizzazione che i tuoi team possono implementare rapidamente per aiutare a far rispettare la governance e le convenzioni. GitHub Copilot funziona anche con vari linguaggi di programmazione e può essere utilizzato per creare azioni e flussi di lavoro per automatizzare facilmente le attività.

Per saperne di più su GitHub Copilot, vedere:

• Ottenere suggerimenti di codice nel tuo IDE con GitHub Copilot
• Utilizzo di GitHub Copilot nel tuo IDE: suggerimenti, trucchi e best practice
• 10 modi inaspettati di usare GitHub Copilot

Ridurre le attività ripetitive
Concentratevi sull'automazione dei processi di routine e sull'utilizzo di strumenti come GitHub Copilot per semplificare il vostro flusso di lavoro. Ad esempioample, Copilot può aiutare a generare unit test, una parte dispendiosa in termini di tempo ma essenziale dello sviluppo software. Creando prompt precisi, gli sviluppatori possono guidare Copilot nella creazione di suite di test complete, che coprono sia scenari di base sia casi limite più complessi. Ciò riduce lo sforzo manuale mantenendo un'elevata qualità del codice.

È essenziale fidarsi, ma verificare, i risultati forniti da Copilot, proprio come con qualsiasi strumento basato su AI generativa. I tuoi team possono contare su Copilot per attività semplici e complesse, ma è importante convalidare sempre il suo output tramite test approfonditi prima di distribuire qualsiasi codice. Questo non solo aiuta a garantire l'affidabilità, ma impedisce anche errori che potrebbero altrimenti rallentare il tuo flusso di lavoro.
Man mano che continui a utilizzare Copilot, perfezionando i tuoi prompt potrai sfruttare al meglio le sue capacità, consentendo un'automazione più intelligente e riducendo ulteriormente le attività ripetitive.
Per ulteriori informazioni sulla creazione di test unitari con GitHub Copilot, vedere:

• Sviluppa test unitari utilizzando gli strumenti GitHub Copilot
• Scrittura di test con GitHub Copilot

Ingegneria e contesto immediati
L'integrazione di GitHub Copilot nella tua pratica DevOps può rivoluzionare il modo in cui lavora il tuo team. Creare prompt precisi e ricchi di contesto per Copilot può aiutare il tuo team a sbloccare nuovi livelli di efficienza e semplificare i processi.
Questi vantaggi possono tradursi in risultati misurabili per la tua organizzazione, come:

• Maggiore efficienza: automatizza le attività ripetitive, riduci al minimo gli interventi manuali e consenti un processo decisionale più rapido e intelligente con informazioni fruibili.
• Risparmio sui costi: semplifica i flussi di lavoro, riduci gli errori e abbassa i costi di sviluppo integrando l'intelligenza artificiale nei processi ripetitivi e soggetti a errori.
• Ottieni risultati: utilizza Copilot per supportare obiettivi strategici, migliorare l'esperienza dei clienti e mantenere un vantaggio competitivo sul mercato.

Imparando a scrivere prompt precisi e dettagliati, i team possono migliorare significativamente la pertinenza e l'accuratezza dei suggerimenti di Copilot. Come per qualsiasi nuovo strumento, un onboarding e una formazione adeguati sono essenziali per aiutare il tuo team a massimizzare i vantaggi di Copilot su larga scala.

Ecco come puoi promuovere una cultura di progettazione tempestiva ed efficace all'interno del tuo team:

• Crea una community interna: crea canali di chat per condividere idee, partecipa o organizza eventi e crea opportunità di apprendimento per offrire ai tuoi team uno spazio in cui imparare.
• Condividi momenti sorprendenti: usa strumenti come Copilot per creare una documentazione che guidi gli altri nel loro viaggio.
• Condividi suggerimenti e trucchi che hai acquisito: organizza sessioni di condivisione delle conoscenze e usa le tue comunicazioni interne (newsletter, Teams, Slack, ecc.) per condividere spunti.

Prompt efficaci aiutano ad allineare l'IA con gli obiettivi del tuo team, il che può portare a un migliore processo decisionale, output più affidabili e prestazioni più elevate. Implementando questi metodi di progettazione dei prompt, puoi non solo risparmiare sui costi, ma anche abilitare consegne più rapide, offerte di prodotti migliorate ed esperienze dei clienti superiori.

DevOps + sicurezza: proteggere il codice dall'interno verso l'esterno

Una strategia unificata per la gestione del tuo SDLC è molto più efficace quando è supportata da un set di strumenti semplificato. Mentre la proliferazione di strumenti è una sfida comune in molte discipline DevOps, la sicurezza delle applicazioni spesso ne risente maggiormente. I team aggiungono spesso nuovi strumenti per colmare le lacune, ma questo approccio spesso trascura i problemi principali relativi a persone e processi. Di conseguenza, i panorami di sicurezza possono diventare ingombri di tutto, dagli scanner per singole applicazioni alle complesse piattaforme di rischio aziendale.
Semplificando il tuo set di strumenti, aiuti gli sviluppatori a rimanere concentrati, a ridurre il cambio di contesto e a mantenere il loro flusso di codifica. Una piattaforma in cui la sicurezza è integrata a ogni passaggio, dalla gestione delle dipendenze e dagli avvisi di vulnerabilità alle misure preventive che proteggono le informazioni sensibili, porta stabilità alla postura di sicurezza del software della tua organizzazione. Inoltre, l'estendibilità è fondamentale, consentendoti di utilizzare i tuoi strumenti esistenti insieme alle funzionalità integrate della piattaforma.

Proteggi ogni riga di codice
Quando pensi allo sviluppo software, probabilmente ti vengono in mente linguaggi come Python, C#, Java e Rust. Tuttavia, il codice assume molte forme e i professionisti di vari settori (data scientist, analisti della sicurezza e analisti di business intelligence) si occupano anche di programmazione a modo loro. Per estensione, il tuo potenziale rischio di vulnerabilità di sicurezza aumenta, a volte inconsapevolmente. Fornire un set completo di standard e metodologie a tutti gli sviluppatori, indipendentemente dal loro ruolo o titolo, consente loro di integrare la sicurezza in ogni fase del ciclo.

Analisi statica e scansione segreta
L'uso di strumenti di test di sicurezza delle applicazioni (AST) è diventato più comune quando si tratta di integrazione in fase di compilazione. Una tecnica minimamente invasiva è quella di analizzare il codice sorgente così com'è, cercando punti di complessità, potenziali exploit e aderenza agli standard. L'uso dell'analisi della composizione del software (SCA) su ogni commit e ogni push aiuta gli sviluppatori a concentrarsi sul compito da svolgere, fornendo al contempo un meccanismo per le richieste di pull e il codice reviewper essere più produttivi e significativi.
La scansione segreta è un'arma segreta contro il potenziale invio di segreti o chiavi compromettenti al controllo del codice sorgente. Quando configurata, la scansione segreta attinge da un elenco di oltre 120 diversi fornitori di software e piattaforme, tra cui AWS, Azure e GCP. Ciò consente l'identificazione di segreti specifici che corrisponderebbero a quelle applicazioni software o piattaforme. Puoi anche verificare se un segreto o una chiave è attivo direttamente dall'interfaccia utente di GitHub, semplificando la correzione.

Analisi avanzata del codice con CodeQL
CodeQL è una potente utility in GitHub che analizza il codice per identificare vulnerabilità, bug e altri problemi di qualità. Crea un database dal tuo codice base tramite compilazione o interpretazione e quindi impiega un linguaggio di query per cercare pattern vulnerabili. CodeQL ti consente anche di creare database di varianti personalizzati su misura per casi specifici o casi d'uso proprietari rilevanti per la tua attività. Questa flessibilità consente lo sviluppo di database di vulnerabilità riutilizzabili che possono essere utilizzati durante le scansioni per altre applicazioni all'interno della tua azienda.
Oltre alle sue solide capacità, CodeQL fornisce rapidamente risultati di scansione e vulnerabilità per i linguaggi supportati, consentendo agli sviluppatori di affrontare i problemi in modo efficiente senza compromettere la qualità. Questa combinazione di potenza e velocità rende CodeQL una risorsa preziosa nel mantenimento dell'integrità e della sicurezza del codice in vari progetti. Fornisce inoltre ai leader un approccio scalabile per migliorare la resilienza organizzativa e implementare pratiche di sviluppo software sicure.

minuti
Dal rilevamento delle vulnerabilità alla correzione di successo3

più preciso
Trova segreti trapelati con meno falsi positivi4

copertura
Copilot Autofix fornisce suggerimenti di codice per quasi il 90% dei tipi di avviso in tutte le lingue supportate5

1. Nel complesso, il tempo medio impiegato dagli sviluppatori per usare Copilot Autofix per eseguire automaticamente il commit della correzione per un avviso PR-time è stato di 28 minuti, rispetto alle 1.5 ore impiegate per risolvere manualmente gli stessi avvisi (3 volte più velocemente). Per le vulnerabilità di SQL injection: 18 minuti rispetto alle 3.7 ore (12 volte più velocemente). In base ai nuovi avvisi di scansione del codice trovati da CodeQL nelle richieste pull (PR) sui repository con GitHub Advanced Security abilitato. Questi sono exampmeno; i risultati varieranno.
2. Uno studio comparativo dei segreti software segnalati dagli strumenti di rilevamento dei segreti,
   Setu Kumar Basak et al., Università statale della Carolina del Nord, 2023
3. https://github.com/enterprise/advanced-security

Svelare il grafico delle dipendenze

Le applicazioni moderne possono avere decine di pacchetti direttamente referenziati, che a loro volta possono avere decine di altri pacchetti come dipendenze. Questa sfida è amplified poiché le aziende devono gestire centinaia di repository con diversi livelli di dipendenze. Ciò rende la sicurezza un compito arduo, poiché diventa difficile capire quali dipendenze sono in uso nell'organizzazione. L'adozione di una strategia di gestione delle dipendenze che tenga traccia delle dipendenze del repository, delle vulnerabilità e dei tipi di licenza OSS riduce i rischi e aiuta a rilevare i problemi prima che raggiungano la produzione.
GitHub Enterprise fornisce agli utenti e agli amministratori informazioni immediate sui grafici delle dipendenze, insieme ad avvisi di utilizzo da Dependabot che segnalano librerie obsolete che presentano potenziali rischi per la sicurezza.

Il grafico delle dipendenze del repository è costituito da

• Dipendenze: un elenco completo delle dipendenze identificate nel repository
• Dipendenti: tutti i progetti o repository che hanno una dipendenza dal repository
• Dependabot: eventuali risultati da Dependabot riguardanti le versioni aggiornate delle tue dipendenze

Per le vulnerabilità a livello di repository, la scheda Sicurezza nella barra di navigazione mostra i risultati per le vulnerabilità identificate che potrebbero essere associate a dipendenze correlate alla tua base di codice. Il Dependabot view elenca gli avvisi relativi alle vulnerabilità identificate e consente di view qualsiasi set di regole che possa aiutare a selezionare automaticamente determinati avvisi per i repository pubblici.

GitHub Enterprise e organizzativo views
Con GitHub Enterprise puoi view e gestisci dipendenze, vulnerabilità e licenze OSS in tutti i repository della tua organizzazione e impresa. Il grafico delle dipendenze ti consente di vedere un'analisi completa view delle dipendenze in tutti i repository registrati.

Questa dashboard a colpo d'occhio fornisce un'eccellente istantanea non solo degli avvisi di sicurezza identificati, ma anche della distribuzione delle licenze relative alle dipendenze
in uso nella tua azienda. L'uso della licenza OSS può essere particolarmente rischioso, soprattutto se gestisci codice proprietario. Alcune licenze open source più restrittive, come GPL e LGPL, possono potenzialmente lasciare il tuo codice sorgente vulnerabile alla pubblicazione forzata. I componenti open source richiedono di trovare un modo unificato per determinare dove potresti essere fuori conformità e potresti voler trovare altre alternative per i pacchetti che vengono inseriti con quelle licenze.

Salvaguardare la tua postura di sicurezza

Molti sistemi di gestione del controllo del codice sorgente di livello aziendale offrono opzioni per salvaguardare il codice tramite policy, hook pre-commit e funzionalità specifiche della piattaforma. Le seguenti misure possono essere utilizzate per pianificare una posizione di sicurezza completa:

• Misure preventive:
  GitHub consente la configurazione e l'uso di diversi tipi di set di regole per imporre comportamenti e proteggere da modifiche indesiderate in rami specifici. Ad esempioampon:
  • Regole che richiedono richieste di pull prima di unire le modifiche
  • Regole che proteggono rami specifici dall'invio diretto delle modifiche

Un ulteriore controllo lato client può essere eseguito utilizzando hook pre-commit. Git, come sistema di gestione del controllo sorgente, supporta hook pre-commit per eseguire varie attività, come la formattazione dei messaggi di commit o l'esecuzione di routine di formattazione e convalida prima di eseguire il commit delle modifiche. Questi hook possono utilizzare utilità avanzate per aiutare a garantire la coerenza e la qualità del codice a livello locale.

• Misure di protezione: GitHub consente anche di configurare misure di protezione, incluso l'uso di controlli che possono essere stabiliti durante una richiesta di pull o una build CI. Questi includono:
  • Controlli di dipendenza
  • Controlli di prova
  • Controlli di qualità del codice
  • Cancelli di qualità
  • Intervento manuale/cancelli di approvazione umana

GitHub Enterprise consente ai team di sviluppo software di identificare e agire sulle vulnerabilità molto rapidamente, da dipendenze obsolete e segreti archiviati a exploit di linguaggi noti. Con le capacità aggiuntive di viewing il grafico delle dipendenze, i team leader e gli amministratori sono armati degli strumenti di cui hanno bisogno per rimanere al passo con i tempi quando si tratta di avvisi di sicurezza. Aggiungi visibilità ai tipi di licenza in uso e ti ritroverai con una piattaforma completa di gestione dei rischi che mette al primo posto la sicurezza.

Potenziare la pipeline DevOps con GitHub Enterprise
Ormai è giusto dire che il concetto di DevOps è ampiamente familiare a chi lavora nel settore tecnologico. Tuttavia, poiché nuovi strumenti e metodologie per la distribuzione di applicazioni continuano a emergere, può mettere a dura prova un'organizzazione in continua crescita nel gestire e misurare efficacemente i propri risultati.
Soddisfare le richieste del mercato per applicazioni resilienti, scalabili e convenienti può essere impegnativo. Utilizzare risorse basate su cloud può aiutare a migliorare il time-to-market, accelerare il ciclo interno per gli sviluppatori e consentire test e distribuzioni su larga scala con controlli attenti ai costi.

Abilitazione delle applicazioni cloud-native
Proprio come il paradigma dello spostamento a sinistra ha avvicinato sicurezza, test e feedback al ciclo interno dello sviluppo, lo stesso può essere detto per lo sviluppo di applicazioni per il cloud. L'adozione di pratiche di sviluppo incentrate sul cloud aiuta gli sviluppatori a colmare il divario tra approcci tradizionali e soluzioni cloud moderne. Questo spostamento consente ai team di andare oltre la semplice creazione di applicazioni cloud-first per creare applicazioni realmente cloud-native.

Sviluppa nel cloud, distribuisci nel cloud
Un IDE che facilita uno sviluppo senza soluzione di continuità è ormai un'aspettativa standard. Tuttavia, l'idea di portabilità all'interno di quell'ambiente è relativamente nuova, soprattutto considerando i recenti progressi negli IDE basati su cloud. Con il lancio di GitHub Codespaces e della tecnologia DevContainers sottostante, gli sviluppatori sono ora in grado di sviluppare codice in un ambiente online portatile. Questa configurazione consente loro di utilizzare la configurazione files, consentendo di personalizzare il loro ambiente di sviluppo in modo da soddisfare i requisiti specifici del team.

La combinazione di riutilizzabilità e portabilità offre alle organizzazioni notevoli vantaggitages. Le squadre possono
ora centralizzano le specifiche di configurazione e ambiente, consentendo a ogni sviluppatore, nuovo o esperto, di lavorare all'interno della stessa configurazione. Avere queste configurazioni centralizzate consente ai membri del team di contribuire a tali configurazioni. Man mano che le esigenze evolvono, l'ambiente può essere aggiornato e mantenuto in uno stato stabile per tutti gli sviluppatori.

Gestione dei flussi di lavoro su larga scala
Sono il flusso di lavoro dello sviluppatore e il time to market a guidare realmente le metriche sulla produttività. Gestire tutto questo su larga scala, tuttavia, può essere una sfida, soprattutto quando molti team diversi di sviluppatori utilizzano flussi di lavoro e distribuzione su vari cloud, servizi cloud o persino installazioni on-premise. Ecco alcuni modi in cui GitHub Enterprise si fa carico dell'onere di gestire i flussi di lavoro su larga scala:

• Semplifica con azioni e flussi di lavoro riutilizzabili
• Utilizzare la governance utilizzando
  Azioni politiche
• Utilizzare le azioni pubblicate da
  editori verificati
• Utilizzare policy e set di regole di diramazione per contribuire a garantire la coerenza e proteggere il codice principale
• Configurare ciò che ha senso a livello aziendale e organizzativo

Gestione del ciclo di vita del software end-to-end
La gestione del lavoro pianificato e in corso è un pilastro essenziale dello sviluppo software agile. GitHub Enterprise fornisce una struttura di gestione dei progetti leggera che consente agli utenti di creare progetti, associare uno o più team e repository a quel progetto e quindi utilizzare i problemi aperti sui repository collegati per tracciare gli elementi di lavoro complessivi all'interno del progetto. Le etichette possono essere utilizzate per differenziare tra diversi tipi di problemi.

Per esempioample, alcuni dei default
le etichette che possono essere usate con i problemi sono miglioramento, bug e funzionalità. Per qualsiasi elemento che abbia un elenco associato di attività correlate al problema, è possibile usare Markdown per definire quell'elenco di attività come una checklist e includerla nel corpo del problema. Ciò consente il monitoraggio del completamento in base a quella checklist e aiuta ad allinearlo con le milestone del progetto, se definite.

Gestire il ciclo di feedback 
Non è un segreto che prima uno sviluppatore riceve feedback su una funzionalità specifica, più facile è risolvere potenziali problemi e rilasciare aggiornamenti rispetto alla convalida delle modifiche. Ogni organizzazione ha il suo metodo di comunicazione preferito, che sia tramite messaggistica istantanea, e-mail, commenti su ticket o problemi o persino telefonate. Un'ulteriore funzionalità di GitHub Enterprise è Discussions, che offre a sviluppatori e utenti la possibilità di interagire in un ambiente basato su forum, comunicando modifiche, qualsiasi tipo di problema relativo alla funzionalità o suggerimenti per nuove funzionalità che potrebbero quindi essere tradotte in elementi di lavoro.

Il set di funzionalità attorno a Discussions è stato popolare nei progetti open source per un bel po' di tempo. Alcune organizzazioni potrebbero avere difficoltà a vedere i vantaggi dell'uso di Discussions quando sono già in atto strumenti di comunicazione a livello aziendale. Man mano che le organizzazioni maturano, essere in grado di separare le comunicazioni che sono rilevanti per specifiche funzionalità e caratteristiche software e quindi inoltrarle tramite Discussions associate a un repository specifico, può dare a sviluppatori, product owner e utenti finali la possibilità di interagire strettamente in un ambiente che è specifico per le funzionalità che sono interessati a vedere implementate.

Cicli di vita degli artefatti
La gestione degli artefatti è una cosa fondamentale per tutti i cicli di vita dello sviluppo software. Che si tratti di eseguibili, binari, librerie collegate dinamicamente, statiche web codice, o anche tramite immagini di container Docker o grafici Helm, avere un luogo centrale in cui tutti gli artefatti possono essere catalogati e recuperati per la distribuzione è essenziale. GitHub Packages consente agli sviluppatori di archiviare formati di pacchetti standardizzati per la distribuzione all'interno di un'organizzazione o di un'impresa.
GitHub Packages supporta quanto segue:

• Esperto
• Gradino
• npm
• Rubino
• NETTO
• Immagini Docker

Se hai artefatti che non rientrano in queste categorie, puoi comunque archiviarli usando la funzionalità Releases nel repository. Ciò ti consente di allegare i binari richiesti o altri filese necessario.

Gestire la qualità
I test sono parte integrante dello sviluppo del software, sia che si tratti di eseguire test unitari o funzionali durante una build di integrazione continua o di far eseguire agli analisti di garanzia della qualità scenari di test per convalidare la funzionalità all'interno di un web applicazione. GitHub Actions ti consente di integrare una varietà di diversi tipi di test nelle tue pipeline per garantire che la qualità venga valutata.
Inoltre, GitHub Copilot può offrire suggerimenti su come creare al meglio i test unitari, sollevando gli sviluppatori dall'onere di creare test unitari o di altro tipo e consentendo loro di concentrarsi maggiormente sul problema aziendale in questione.

Essere in grado di integrare facilmente varie utility di test aiuta a garantire che la qualità venga valutata durante l'intero ciclo di sviluppo. Come accennato in precedenza, è possibile utilizzare i controlli nei flussi di lavoro di GitHub Actions per convalidare determinati scenari. Ciò include la possibilità di eseguire correttamente una suite completa di test prima di consentire l'unione di una richiesta. A seconda del stagDurante la distribuzione, è anche possibile specificare controlli che includono test di integrazione, test di carico e di stress e persino test del caos per garantire che le applicazioni che attraversano la pipeline di distribuzione vengano adeguatamente testate e convalidate prima di entrare in produzione.

Conclusione
Mentre pianifichi i prossimi passi del tuo percorso, è importante pensare a come continuare a portare i vantaggi dell'intelligenza artificiale e della sicurezza al tuo processo DevOps per fornire codice di alta qualità che sia sicuro fin dall'inizio. Affrontando i colli di bottiglia della produttività ed eliminando i ladri di tempo, puoi dare ai tuoi ingegneri gli strumenti per lavorare in modo più efficiente. GitHub è pronto ad aiutarti a iniziare, indipendentemente dalle soluzioni che stai creando o dalla fase di esplorazione in cui ti trovi. Che si tratti di utilizzare GitHub Copilot per migliorare l'esperienza dello sviluppatore, salvaguardare la tua posizione di sicurezza o scalare con lo sviluppo cloud-native, GitHub è pronto ad aiutarti in ogni fase del percorso.

Prossimi passi
Per saperne di più su GitHub Enterprise o per iniziare la tua prova gratuita, visita https://github.com/enterprise

Domande frequenti

D: Come può l'intelligenza artificiale essere utilizzata in DevOps?
R: L'intelligenza artificiale in DevOps può automatizzare attività di routine, migliorare la sicurezza proteggendo il codice e ottimizzare la gestione end-to-end del ciclo di vita del software.

D: Quali sono i vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale in DevOps?
R: L'utilizzo dell'intelligenza artificiale in DevOps può portare a una maggiore efficienza, a un miglioramento della qualità del codice, a cicli di feedback più rapidi e a una migliore collaborazione tra i membri del team.

D: In che modo DevOps aiuta le aziende a rimanere competitive?
R: DevOps consente alle organizzazioni di accelerare i cicli di rilascio, migliorare l'affidabilità e promuovere l'innovazione, consentendo loro di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato e di superare la concorrenza.

Documenti / Risorse

DevOps basato sull'intelligenza artificiale con GitHub [pdf] Guida utente DevOps basato sull'intelligenza artificiale con GitHub, DevOps basato sull'intelligenza artificiale con GitHub, con GitHub, GitHub

Riferimenti

• Manuale d'uso