GitHub による AI を活用した DevOps ユーザーガイド

DevOpsを効果的に導入することで、組織がソフトウェアを提供する方法を変革し、
リリースサイクル、信頼性の向上、イノベーションの推進を実現します。
本当のチャンスは、DevOps によって急速に進化する市場で俊敏性を維持できるかどうかにあります。コラボレーション、継続的な改善、戦略的なテクノロジーの採用の文化を確立することで、市場投入までの時間を短縮し、変化に適応する能力を強化して、競争相手に差をつけることができます。

DevOps は、多様な経験、技術スキル、文化的視点によって形成されます。この多様性により、複数の解釈と進化する実践が生まれ、DevOps はダイナミックで学際的な分野となります。DevOps チームは複数の機能で構成され、ソフトウェア配信ライフサイクル (SDLC) の一部であるチームの主要メンバーが参加します。
この電子書籍では、強力な DevOps チームと実践を構築することの価値と、AI を適用して日常的なタスクを自動化し、コードを保護し、エンドツーエンドのライフサイクル管理を最適化する方法について説明します。

DevOpsの定義

DevOps コミュニティで信頼されている Donovan Brown 氏は、DevOps 実践者に広く認識されている DevOps の定義を共有しました。

DevOps は、人、プロセス、製品を統合して、エンドユーザーに継続的に価値を提供できるようにするものです。」

ドノバン・ブラウン

パートナープログラムマネージャー // Microsoft1
多くの技術環境では、チームは技術スキルセットごとにサイロ化されており、それぞれが独自の指標、KPI、成果物に重点を置いています。この断片化により、多くの場合、配信が遅くなり、非効率性が生じ、優先順位が矛盾して、最終的に進捗が妨げられます。
これらの課題を克服するには、組織はコラボレーションを促進し、建設的なフィードバックを奨励し、ワークフローを自動化し、継続的な改善に取り組む必要があります。これにより、ソフトウェアの提供が迅速化され、効率が向上し、意思決定が改善され、コストが削減され、競争力が強化されます。
チームはどのようにして新しい DevOps プラクティスを効果的に導入し始めることができるでしょうか? 手動のデプロイメントプロセス、長いフィードバックサイクル、非効率的なテスト自動化、リリースパイプラインでの手動介入によって発生する遅延など、最も重要な問題点を最初に解決することから始めることができます。

摩擦点をなくすのは大変なことのように思えるかもしれませんが、近年のAIの急速な発展により、開発者が仕事のスピードと品質を向上させる新たな機会が生まれています。私たちの調査によると、作成され、再作成されたコードの品質は、view開発者の誰もこの機能を使用したことがなかったにもかかわらず、GitHub Copilot Chat を有効にすると、ed は全体的に改善されました。
開発者の85%が、GitHub CopilotとGitHub Copilot Chatを使用してコードを作成すると、コードの品質に自信が持てるようになったと感じています。

85%

コード再viewGitHub Copilot Chat を使用しない場合よりも、より実行可能で 15% 速く完了しました。

15%

DevOps + 生成 AI: 効率化のための AI の活用
DevOps は、責任を共有する文化を促進することで、コラボレーションを促し、サイロを解体します。AI は、反復的なタスクを自動化し、ワークフローを合理化し、フィードバックサイクルを高速化することでこれをさらに進め、チームが価値の高い作業に集中できるようにします。
ソフトウェア配信における主な課題は、非効率性と不正確性です。AI は、リソース管理を最適化し、一貫性のあるより正確な結果を提供することで、これらの問題の解決に役立ちます。AI 主導の効率化により、アプリケーションのパフォーマンスとインフラストラクチャの最適化が向上するだけでなく、セキュリティが強化され、コストも削減されます。
優れたパフォーマンスを発揮するチームは、生産性を妨げ、デリバリーサイクルを延長する反復タスクを特定して自動化できます。最終的な目標は、組織の成長を促進し、市場投入までの時間を短縮し、開発者の生産性と満足度を高めながら、顧客とエンドユーザーにとって最も重要なものを提供することです。

日常の自動化
開発者は、日常的に反復的なタスクを処理することがよくあります。
これらは一般に「時間泥棒」と呼ばれ、手動のシステムチェック、新しいコード環境の設定、バグの特定と対処などが含まれます。これらのタスクは、開発者の中心的な責任である新機能の提供に費やす時間を奪います。
DevOps は、チームの調整と自動化が同等に重要です。
全体的な目標は、SDLC から負担と障害を取り除き、開発者が手作業や単調な作業を減らすのを支援することです。これらの問題を解決するために AI を活用する方法を見てみましょう。

GitHubで開発ライフサイクルを効率化
DevOps、AI、GitHub のパワーを組み合わせて、チームがどのようにエンドツーエンドの価値を提供できるかを見てみましょう。GitHub
オープンソースソフトウェアの本拠地として広く認知されていますが、GitHub Enterprise ソリューションを通じてエンタープライズレベルの機能も提供しています。
GitHub Enterpriseは、バージョン管理、問題追跡、コード再検証のための統合プラットフォームを提供することで、DevOpsライフサイクルを効率化します。viewなどです。これにより、ツールチェーンの無秩序な広がりが軽減され、非効率性が最小限に抑えられ、チームが作業するサーフェスの数を減らすことでセキュリティリスクが軽減されます。

最先端の AI 開発ツールである GitHub Copilot を利用すると、反復的なタスクに費やす時間を削減し、エラーを軽減することで開発サイクルを加速できます。これにより、より迅速な提供と市場投入までの時間の短縮につながります。
GitHubに組み込まれた自動化とCI/CDワークフローは、コードの再作成を簡素化するのにも役立ちます。view、テスト、展開のプロセスを簡素化します。これにより、手作業の数が減り、承認時間が短縮され、開発が加速します。これらのツールにより、シームレスなコラボレーションが可能になり、サイロが解消され、チームは計画から実行まで、プロジェクトのあらゆる側面を効率的に管理できるようになります。

一生懸命ではなく賢く働く
自動化は DevOps の中核であり、時間の浪費を排除し、より迅速に価値を提供することに集中できるようにします。自動化は、SDLC のさまざまな項目を含む非常に広い用語です。自動化には、コード変更を本番環境にシームレスに統合できるように CI/CD を構成することなどが含まれます。これには、インフラストラクチャアズコード (IaC)、テスト、監視とアラート、セキュリティの自動化も含まれます。
ほとんどのDevOpsツールはCI/CD機能を提供していますが、GitHubはさらに一歩進んで、エンタープライズグレードのソフトウェアを
クラウド、オンプレミス、その他の環境でも、GitHub Actionsを使えばCI/
CD パイプラインだけでなく、ワークフロー内のほぼすべてのものを自動化します。
GitHub プラットフォームとのシームレスな統合により、追加のツールが不要になり、ワークフローが合理化され、生産性が向上します。GitHub Actions がワークフローを変革する方法は次のとおりです。

より高速な CI/CD: ビルド、テスト、およびデプロイメントパイプラインを自動化して、リリースを迅速化します。

コード品質の向上: コードフォーマット標準を適用し、セキュリティの問題を早期に検出します。
強化されたコラボレーション: 開発プロセスに関する通知とコミュニケーションを自動化します。

簡素化されたコンプライアンス: リポジトリを組織の標準に適合させるのに役立ちます。
効率性の向上: 反復的なタスクを自動化して開発者の時間を節約します。

GitHub Copilot を使用すると、コードの提案や、より優れたワークフローを作成するために使用するアクションの提案を行うことができます。また、組織に合わせたコーディングのベストプラクティスを提案し、チームがすぐに実装してガバナンスと規則を強化できるようにすることもできます。GitHub Copilot はさまざまなプログラミング言語で動作し、アクションとワークフローを構築してタスクを簡単に自動化するために使用できます。

GitHub Copilot の詳細については、以下を参照してください。

GitHub Copilot を使って IDE でコード提案を取得する
IDE で GitHub Copilot を使用する: ヒント、コツ、ベストプラクティス

GitHub Copilot の意外な使い方 10 選

繰り返しの作業を減らす
日常的なプロセスの自動化に重点を置き、GitHub Copilotなどのツールを使用してワークフローを効率化します。例:ampまた、Copilot は、時間のかかるソフトウェア開発の重要な部分であるユニットテストの生成を支援できます。開発者は正確なプロンプトを作成することで、基本的なシナリオとより複雑なエッジケースの両方をカバーする包括的なテストスイートを作成するように Copilot をガイドできます。これにより、手作業の労力が削減され、高いコード品質が維持されます。

他の AI を活用した生成ツールと同様に、Copilot が提供する結果を信頼しつつ検証することが重要です。チームは単純なタスクでも複雑なタスクでも Copilot を利用できますが、コードをデプロイする前に、徹底的なテストを通じてその出力を常に検証することが重要です。これにより、信頼性が確保されるだけでなく、ワークフローを遅くする可能性のあるエラーを防ぐこともできます。
Copilot を使い続けると、プロンプトを改良することでその機能を最大限に活用できるようになり、反復的なタスクをさらに最小限に抑えながら、よりスマートな自動化が可能になります。
GitHub Copilot を使用したユニットテストの作成の詳細については、以下を参照してください。

GitHub Copilot ツールを使用してユニットテストを開発する
GitHub Copilot でテストを書く

迅速なエンジニアリングとコンテキスト
GitHub Copilot を DevOps プラクティスに統合すると、チームの作業方法に革命を起こすことができます。Copilot 用の正確でコンテキストが豊富なプロンプトを作成することで、チームは新たなレベルの効率性を実現し、プロセスを合理化できます。
これらの利点は、次のような測定可能な成果として組織にもたらされます。

効率性の向上: 反復的なタスクを自動化し、手動による介入を最小限に抑え、実用的な洞察によってより迅速でスマートな意思決定を可能にします。
コスト削減: 反復的でエラーが発生しやすいプロセスに AI を統合することで、ワークフローを合理化し、エラーを減らし、開発コストを削減します。
成果の向上: Copilot を活用して戦略目標をサポートし、顧客エクスペリエンスを向上させ、市場での競争優位性を維持します。

正確で詳細なプロンプトの書き方を学ぶことで、チームは Copilot の提案の関連性と正確性を大幅に向上させることができます。他の新しいツールと同様に、チームが Copilot のメリットを大規模に最大化するには、適切なオンボーディングとトレーニングが不可欠です。

チーム内で効果的な迅速なエンジニアリングの文化を育む方法は次のとおりです。

社内コミュニティを構築する: 洞察を共有するためのチャットチャネルを設定し、イベントに参加または主催し、学習機会を創出してチームが学習できるスペースを作ります。
驚きの瞬間を共有する: Copilot などのツールを使用して、他の人の旅をガイドするドキュメントを作成します。
学んだヒントやコツを共有する: 知識共有セッションを主催し、社内コミュニケーション (ニュースレター、Teams、Slack など) を使用して洞察を共有します。

効果的なプロンプトは、AI をチームの目標に合わせるのに役立ち、より適切な意思決定、より信頼性の高い出力、より高いパフォーマンスにつながります。これらのプロンプトエンジニアリング手法を実装することで、コストを節約できるだけでなく、より迅速な提供、強化された製品提供、優れた顧客エクスペリエンスを実現できます。

DevOps + セキュリティ: コードを内側から保護する

SDLC を管理するための統一された戦略は、合理化されたツールセットによってサポートされている場合、はるかに効果的です。ツールの無秩序な増加は多くの DevOps 分野で共通の課題ですが、その影響が最も大きいのはアプリケーションセキュリティです。チームはギャップに対処するために新しいツールを頻繁に追加しますが、このアプローチでは、人とプロセスに関連する中核的な問題が見落とされがちです。その結果、セキュリティランドスケープは、単一アプリケーションスキャナーから複雑なエンタープライズリスクプラットフォームまで、あらゆるもので乱雑になる可能性があります。
ツールセットを簡素化することで、開発者は集中力を維持し、コンテキストの切り替えを減らし、コーディングフローを維持できます。依存関係の管理や脆弱性の警告から機密情報を保護する予防措置に至るまで、あらゆるステップでセキュリティが統合されたプラットフォームは、組織のソフトウェアセキュリティ体制に安定性をもたらします。さらに、拡張性も重要であり、既存のツールをプラットフォームの組み込み機能とともに活用できます。

すべてのコード行を保護する
ソフトウェア開発について考えるとき、おそらく Python、C#、Java、Rust などの言語が思い浮かぶでしょう。しかし、コードにはさまざまな形式があり、データサイエンティスト、セキュリティアナリスト、ビジネスインテリジェンスアナリストなど、さまざまな分野の専門家も独自の方法でコーディングに取り組んでいます。その結果、セキュリティの脆弱性の潜在的なリスクが高まります (場合によっては、知らないうちに)。役割や役職に関係なく、すべての開発者に包括的な標準と方法論のセットを提供することで、開発者はサイクルのすべてのステップにセキュリティを組み込むことができます。

静的解析とシークレットスキャン
アプリケーションセキュリティテスト（AST）ツールの使用は、ビルド時の統合に関してはより一般的になっています。最小限の侵襲性を持つ手法の1つは、ソースコードをそのままスキャンして、複雑な点、潜在的なエクスプロイト、標準への準拠を探すことです。すべてのコミットとプッシュでソフトウェア構成分析（SCA）を使用すると、開発者は手元のタスクに集中できると同時に、プルリクエストとコードの再検証のメカニズムも提供されます。viewより生産的で有意義なものになります。
シークレットスキャンは、ソース管理に潜在的に危険となるシークレットやキーをコミットすることを防ぐ秘密兵器です。シークレットスキャンを設定すると、AWS、Azure、GCP など 120 を超えるさまざまなソフトウェアおよびプラットフォームベンダーのリストから情報が取得されます。これにより、それらのソフトウェアアプリケーションやプラットフォームに一致する特定のシークレットを識別できます。また、シークレットやキーがアクティブかどうかを GitHub UI から直接テストできるため、修復が簡単になります。

CodeQL による高度なコード分析
CodeQL は、コードを分析して脆弱性、バグ、その他の品質問題を特定する GitHub の強力なユーティリティです。コンパイルまたは解釈によってコードベースからデータベースを構築し、クエリ言語を使用して脆弱なパターンを検索します。また、CodeQL を使用すると、ビジネスに関連する特定のケースや独自のユースケースに合わせてカスタマイズされたカスタムバリアントデータベースを作成することもできます。この柔軟性により、企業内の他のアプリケーションのスキャン時に使用できる再利用可能な脆弱性データベースを開発できます。
CodeQL は、その強力な機能に加え、サポートされている言語のスキャンと脆弱性の結果を迅速に提供し、開発者が品質を犠牲にすることなく効率的に問題に対処できるようにします。このパワーとスピードの組み合わせにより、CodeQL はさまざまなプロジェクトでコードの整合性とセキュリティを維持する上で貴重な資産となります。また、組織の回復力を向上させ、安全なソフトウェア開発プラクティスを実装するためのスケーラブルなアプローチをリーダーに提供します。

分
脆弱性の検出から修復の成功まで3

より正確に
漏洩した秘密をより少ない誤検知で発見4

カバレッジ
Copilot Autofixは、サポートされているすべての言語で、アラートタイプの約90％に対してコード提案を提供します5

全体として、開発者が Copilot Autofix を使用して PR 時のアラートの修正を自動的にコミットするのに要する時間の平均は 28 分でしたが、同じアラートを手動で解決する場合の時間は 1.5 時間でした (3 倍の速さ)。SQL インジェクション脆弱性の場合: 18 分対 3.7 時間 (12 倍の速さ)。GitHub Advanced Security が有効になっているリポジトリのプルリクエスト (PR) で CodeQL によって検出された新しいコードスキャンアラートに基づいています。これらは、amp結果は異なります。

秘密検出ツールによるソフトウェア秘密報告の比較研究
Setu Kumar Basak 他、ノースカロライナ州立大学、2023
https://github.com/enterprise/advanced-security

依存関係グラフの謎を解く

現代のアプリケーションには、直接参照されるパッケージが数十個あり、さらに依存関係としてさらに数十個のパッケージが存在する場合があります。この課題は amp企業は、さまざまなレベルの依存関係を持つ何百ものリポジトリを管理する必要があるため、セキュリティは困難な作業になります。組織全体でどの依存関係が使用されているかを把握することが困難になるためです。リポジトリの依存関係、脆弱性、OSS ライセンスの種類を追跡する依存関係管理戦略を採用すると、リスクが軽減され、問題が本番環境に到達する前に検出できるようになります。
GitHub Enterprise は、ユーザーと管理者に依存関係グラフに関する即時の洞察を提供するとともに、潜在的なセキュリティリスクをもたらす古いライブラリを警告する Dependabot からのアラートも提供します。

リポジトリの依存関係グラフは、

依存関係: リポジトリで特定された依存関係の完全なリスト
依存関係: リポジトリに依存するプロジェクトまたはリポジトリ

Dependabot: Dependabot から依存関係の更新バージョンに関する発見事項

リポジトリレベルの脆弱性の場合、ナビゲーションバーのセキュリティタブには、コードベースに関連する依存関係に関連する可能性のある特定された脆弱性の結果が表示されます。Dependabot view 特定された脆弱性に関連するアラートを一覧表示し、 view パブリックリポジトリの特定のアラートを自動的にトリアージするのに役立つ可能性のあるルールセット。

GitHub Enterpriseと組織 views
GitHub Enterpriseを使用すると、 view 組織や企業内のすべてのリポジトリの依存関係、脆弱性、OSSライセンスを管理します。依存関係グラフを使用すると、包括的な view 登録されているすべてのリポジトリ間の依存関係。

この一目でわかるダッシュボードは、特定されたセキュリティ勧告だけでなく、依存関係に関連するライセンスの分布の優れたスナップショットも提供します。
企業全体で使用されている OSS ライセンスの使用は、特に独自のコードを管理している場合、特にリスクが高くなります。GPL や LGPL などのより制限の厳しいオープンソースライセンスでは、ソースコードが強制公開される危険性があります。オープンソースコンポーネントでは、コンプライアンス違反の可能性がある箇所を特定するための統一された方法を見つける必要があり、それらのライセンスで取り込まれるパッケージの代替手段を探す必要がある場合があります。

セキュリティ体制の保護

多くのエンタープライズグレードのソースコントロール管理システムでは、ポリシー、事前コミットフック、プラットフォーム固有の機能を使用してコードを保護するオプションが提供されています。次の対策を使用して、包括的なセキュリティ体制を計画できます。

予防策:
GitHubでは、さまざまなタイプのルールセットを設定して使用することで、特定のブランチでの動作を強制し、不要な変更を防ぐことができます。たとえば、amp上：
- 変更をマージする前にプルリクエストを要求するルール
- 特定のブランチへの変更が直接プッシュされるのを防ぐルール

事前コミットフックを使用すると、追加のクライアント側チェックを実行できます。ソースコントロール管理システムとしての Git は、コミットメッセージのフォーマットや、変更をコミットする前のフォーマットおよび検証ルーチンの実行など、さまざまなタスクを実行するための事前コミットフックをサポートしています。これらのフックは、高度なユーティリティを利用して、ローカルレベルでのコードの一貫性と品質を確保できます。

保護対策: GitHub では、プルリクエストまたは CI ビルド中に確立できるチェックの使用など、保護対策も設定できます。これには次のものが含まれます。
- 依存関係のチェック
- テストチェック
- コード品質チェック
- 品質ゲート
- 手動介入/人間による承認ゲート

GitHub Enterpriseを使用すると、ソフトウェア開発チームは、古い依存関係やチェックインされたシークレットから既知の言語のエクスプロイトに至るまで、脆弱性を迅速に特定して対処することができます。 view依存関係グラフを作成することで、チームリーダーと管理者は、セキュリティアドバイザリに関して常に先手を打つために必要なツールを装備できます。使用中のライセンスタイプの可視性も考慮すると、包括的なセキュリティファーストのリスク管理プラットフォームが実現します。

GitHub Enterprise で DevOps パイプラインを強化
今では、DevOps の概念はテクノロジー業界の人々の間で広く知られていると言っても過言ではありません。しかし、アプリケーションを展開するための新しいツールや方法論が次々と登場しているため、成長を続ける組織にとって、それらの成果を効果的に管理し測定することは負担となる可能性があります。
回復力があり、拡張性があり、コスト効率に優れたアプリケーションに対する市場の需要を満たすことは困難な場合があります。クラウドベースのリソースを利用すると、市場投入までの時間を短縮し、開発者の内部ループを高速化し、コストを意識した制御で大規模なテストと展開を行うことができます。

クラウドネイティブアプリケーションの有効化
シフトレフトのパラダイムによって、セキュリティ、テスト、フィードバックが開発の内部ループに近づいたのと同じように、クラウド向けアプリケーションの開発でも同じことが言えます。クラウド中心の開発手法を採用することで、開発者は従来のアプローチと最新のクラウドソリューションのギャップを埋めることができます。このシフトにより、チームは単にクラウドファーストのアプリケーションを作成するだけでなく、真にクラウドネイティブなアプリケーションを構築できるようになります。

クラウドで開発し、クラウドに展開
シームレスな開発を可能にするIDEは、今や標準的な期待となっています。しかし、その環境内での移植性という考え方は、特にクラウドベースのIDEの最近の進歩を考えると、比較的新しいものです。GitHub Codespacesとその基盤となるDevContainersテクノロジーの登場により、開発者は移植可能なオンライン環境でコードを開発できるようになりました。この設定により、開発者は構成を活用できます。 file特定のチーム要件に合わせて開発環境をカスタマイズできるようになります。

再利用性と移植性の組み合わせは、組織に大きな利点をもたらします。tages. チームは
構成と環境仕様を一元管理できるようになり、新人から経験豊富な開発者まで、すべての開発者が同じ設定で作業できるようになりました。これらの一元管理された構成により、チームメンバーはそれらの構成に貢献できます。ニーズの変化に応じて環境を更新し、すべての開発者にとって安定した状態に保つことができます。

大規模なワークフローの管理
生産性の指標を実際に左右するのは、開発者のワークフローと市場投入までの時間です。ただし、これを大規模に管理することは、特に多くの異なる開発者チームがワークフローを使用して、さまざまなクラウド、クラウドサービス、さらにはオンプレミスのインストールにデプロイしている場合は、困難になる可能性があります。GitHub Enterprise が大規模なワークフローの管理の負担を軽減する方法をいくつか紹介します。

再利用可能なアクションとワークフローで簡素化
ガバナンスを採用する
アクションポリシー

公開されたアクションを使用する
確認済みの発行者
ブランチポリシーとルールセットを使用して一貫性を確保し、メインラインコードを保護します。
企業レベルと組織レベルで意味のある設定を行う

エンドツーエンドのソフトウェアライフサイクル管理
計画された作業と進行中の作業の両方を管理することは、アジャイルソフトウェア開発の重要な基礎です。GitHub Enterprise は、ユーザーがプロジェクトを作成し、そのプロジェクトに 1 つ以上のチームとリポジトリを関連付け、リンクされたリポジトリで開かれた問題を使用してプロジェクト内の全体的な作業項目を追跡できるようにする軽量のプロジェクト管理構造を提供します。ラベルを使用して、さまざまな種類の問題を区別できます。

例えばample、デフォルトのいくつか
問題に使用できるラベルは、機能強化、バグ、機能です。問題に関連するタスクのリストが関連付けられている項目については、Markdown を使用してそのタスクのリストをチェックリストとして定義し、問題の本文に含めることができます。これにより、そのチェックリストに基づいて完了を追跡できるようになり、定義されている場合はプロジェクトのマイルストーンと整合させることができます。

フィードバックループの管理
開発者が特定の機能に関するフィードバックを早く受け取るほど、変更を検証するよりも潜在的な問題を修正してアップデートをリリースする方が簡単になることは周知の事実です。インスタントメッセージ、電子メール、チケットや問題へのコメント、電話など、組織ごとに好みのコミュニケーション方法があります。GitHub Enterprise のもう 1 つの機能はディスカッションです。ディスカッションでは、開発者とユーザーがフォーラムベースの環境で対話し、変更、機能に関するあらゆる種類の問題、または作業項目に変換できる新しい機能の提案を伝えることができます。

ディスカッション関連の機能セットは、オープンソースプロジェクトでかなり前から人気があります。企業レベルのコミュニケーションツールがすでに導入されている場合、ディスカッションを使用するメリットが理解できない組織もあります。組織が成熟するにつれて、特定のソフトウェア機能に関連するコミュニケーションを分離し、特定のリポジトリに関連付けられたディスカッションを通じてそれらを中継できるようになると、開発者、製品所有者、エンドユーザーは、実装を希望する機能に特化した環境で緊密にやり取りできるようになります。

アーティファクトのライフサイクル
成果物管理は、すべてのソフトウェア開発ライフサイクルの中心となるものです。実行可能ファイル、バイナリ、動的リンクライブラリ、静的 web コード、または Docker コンテナイメージや Helm チャートを通じてでも、すべての成果物をカタログ化して取得し、展開できる中心的な場所を持つことは不可欠です。GitHub パッケージを使用すると、開発者は標準化されたパッケージ形式を保存し、組織または企業内で配布できます。
GitHub パッケージは以下をサポートしています。

メイヴン

グラドル
ネプ
ルビー

ネット
Docker イメージ

これらのカテゴリに該当しない成果物がある場合でも、リポジトリのリリース機能を使用して保存することができます。これにより、必要なバイナリやその他の files必要に応じて。

品質管理
テストはソフトウェア開発の不可欠な部分であり、継続的インテグレーションビルド中にユニットテストや機能テストを実行する場合も、品質保証アナリストがテストシナリオを実行してソフトウェア内の機能を検証する場合も、 web アプリケーション。GitHub Actions を使用すると、さまざまな種類のテストをパイプラインに統合して、品質を確実に評価できるようになります。
さらに、GitHub Copilot は、ユニットテストを作成するための最適な方法についての提案を提供し、開発者のユニットテストや他の種類のテストを作成する負担を軽減し、開発者が目の前のビジネス上の問題に集中できるようにします。

さまざまなテストユーティリティを簡単に統合できることは、開発ライフサイクル全体にわたって品質が評価されるのに役立ちます。前述のように、GitHub Actionsワークフロー内のチェックを使用して、特定のシナリオを検証できます。これには、リクエストのマージを許可する前に、一連のテストを正常に実行できることが含まれます。tagデプロイメントの段階では、統合テスト、負荷テストとストレステスト、さらにはカオステストを含むチェックを指定して、デプロイメントパイプラインを通過するアプリケーションが実稼働環境に移行する前に適切にテストおよび検証されていることを確認することもできます。

結論
次のステップを計画する際には、最初から安全で高品質なコードを提供するために、AI とセキュリティのメリットを DevOps プロセスに継続的に取り入れることを検討することが重要です。生産性のボトルネックを解消し、時間を浪費する要因を排除することで、エンジニアがより効率的に作業できるようになります。GitHub は、構築しているソリューションや調査のどの段階であっても、すぐに始められるようお手伝いします。GitHub Copilot を使用して開発者エクスペリエンスを強化する場合でも、セキュリティ体制を保護する場合でも、クラウドネイティブ開発で拡張する場合でも、GitHub はあらゆる段階でお手伝いします。

次のステップ
GitHub Enterpriseの詳細や無料トライアルを開始するには、こちらをご覧ください。 https://github.com/enterprise

よくある質問

Q: DevOps で AI をどのように活用できますか?
A: DevOps の AI は、日常的なタスクを自動化し、コードを保護することでセキュリティを強化し、エンドツーエンドのソフトウェアライフサイクル管理を最適化できます。

Q: DevOps で AI を使用する利点は何ですか?
A: DevOps で AI を使用すると、効率が向上し、コード品質が向上し、フィードバックサイクルが高速化され、チームメンバー間のコラボレーションが向上します。

Q: DevOps はどのようにして組織の競争力維持に役立ちますか?
A: DevOps により、組織はリリースサイクルを加速し、信頼性を向上させ、イノベーションを推進できるため、市場の変化に迅速に適応し、競争で優位に立つことができます。

ドキュメント / リソース

GitHub AIを活用したDevOpsとGitHub [pdf] ユーザーガイド
GitHub を使用した AI を活用した DevOps、AI を活用した、GitHub を使用した DevOps、GitHub を使用した、GitHub

参考文献

ユーザーマニュアル

GitHub による AI を活用した DevOps

DevOps とは何ですか?