Dirbtinio intelekto valdomi „DevOps“ su „GitHub“.

Specifikacijos

• Produkto pavadinimas: dirbtinio intelekto valdomi „DevOps“ su „GitHub“.
• Savybės: padidinkite efektyvumą, padidinkite saugumą, greičiau pristatykite vertę

Kas yra DevOps?

Veiksmingai įdiegus, „DevOps“ gali pakeisti jūsų organizacijos programinės įrangos tiekimo būdą – pagreitinti
išleidimo ciklus, gerinant patikimumą ir skatinant naujoves.
Tikroji galimybė slypi tame, kaip „DevOps“ leidžia išlikti judriam greitai besivystančioje rinkoje. Sukūrę bendradarbiavimo, nuolatinio tobulinimo ir strateginių technologijų pritaikymo kultūrą, galite aplenkti konkurentus, nes greičiau pateksite į rinką ir galėsite geriau prisitaikyti prie pokyčių.

„DevOps“ formuoja įvairi patirtis, techniniai įgūdžiai ir kultūrinės perspektyvos. Dėl šios įvairovės atsiranda daugybė interpretacijų ir besikeičiančios praktikos, todėl „DevOps“ yra dinamiška ir tarpdisciplininė sritis. „DevOps“ komanda yra daugiafunkcinė ir apima pagrindinius žaidėjus iš komandų, kurios yra programinės įrangos pristatymo ciklo (SDLC) dalis.
Šioje el. knygoje išnagrinėsime stiprios „DevOps“ komandos ir praktikos sukūrimo vertę ir kaip pritaikyti dirbtinį intelektą automatizuoti įprastas užduotis, apsaugoti kodą ir pasiekti optimalų viso gyvavimo ciklo valdymą.

DevOps apibrėžta

Donovanas Brownas, patikimas „DevOps“ bendruomenės balsas, pasidalino „DevOps“ apibrėžimu, kurį plačiai pripažino „DevOps“ specialistai:

„DevOps“ yra žmonių, procesų ir produktų sąjunga, leidžianti nuolat teikti vertę jūsų galutiniams vartotojams.

Donovanas Brownas

Partnerių programos vadovas // Microsoft1
Daugelyje technologijų aplinkų komandos yra atskirtos dėl savo techninių įgūdžių, kurių kiekviena sutelkia dėmesį į savo metriką, KPI ir rezultatus. Šis susiskaidymas dažnai lėtina pristatymą, sukelia neefektyvumą ir lemia prieštaringus prioritetus, o tai galiausiai trukdo pažangai.
Siekdamos įveikti šiuos iššūkius, organizacijos turėtų stengtis skatinti bendradarbiavimą, skatinti konstruktyvų grįžtamąjį ryšį, automatizuoti darbo eigą ir nuolat tobulėti. Tai padeda užtikrinti greitesnį programinės įrangos pristatymą, didesnį efektyvumą, geresnį sprendimų priėmimą, išlaidų taupymą ir stipresnį konkurencinį pranašumą.
Kaip komandos gali pradėti efektyviai taikyti naujas „DevOps“ praktikas? Jie gali pradėti nuo svarbiausių problemų, pvz., rankinio diegimo procesų, ilgų grįžtamojo ryšio ciklų, neveiksmingo testavimo automatizavimo ir delsų, atsirandančių dėl rankinio įsikišimo į išleidimo vamzdynus, problemos.

Trinties taškų pašalinimas gali atrodyti didžiulis, tačiau pastaraisiais metais spartus AI augimas sukūrė naujų galimybių kūrėjams padidinti savo darbo greitį ir kokybę. Mūsų tyrimas parodė, kad kodo kokybė buvo sukurta ir reviewed buvo geresnis, kai buvo įjungtas „GitHub Copilot Chat“, nors nė vienas kūrėjas anksčiau nenaudojo šios funkcijos.
85 % kūrėjų jautėsi labiau pasitikintys savo kodo kokybe kurdami kodą naudodami GitHub Copilot ir GitHub Copilot Chat

85 %

Kodas reviewJie buvo veiksmingesni ir baigti 15 % greičiau nei be GitHub Copilot Chat

15 %

„DevOps“ + generuojantis AI: AI naudojimas efektyvumui užtikrinti
Skatindama bendros atsakomybės kultūrą, „DevOps“ skatina bendradarbiavimą ir griauna silosus. Dirbtinis intelektas tai daro dar labiau automatizuodamas pasikartojančias užduotis, supaprastindamas darbo eigą ir įgalindamas greitesnius grįžtamojo ryšio ciklus, leisdamas komandoms sutelkti dėmesį į didelės vertės darbą.
Pagrindinis programinės įrangos teikimo iššūkis yra neefektyvumas ir netikslumas – problemos, kurias AI padeda išspręsti optimizuodamas išteklių valdymą ir teikdamas nuoseklius, tikslesnius rezultatus. Dirbtinio intelekto skatinamas efektyvumas gali ne tik pagerinti programų našumą ir optimizuoti infrastruktūrą, bet ir sustiprinti saugumą bei sumažinti išlaidas.
Labai našios komandos gali nustatyti ir automatizuoti pasikartojančias užduotis, kurios trukdo produktyvumui ir pailgina pristatymo ciklus. Galutinis tikslas yra teikti klientams ir galutiniams vartotojams tai, kas svarbiausia, kartu skatinant organizacijos augimą, pagreitinant pateikimo rinkai laiką ir didinant kūrėjų produktyvumą bei pasitenkinimą.

Kasdienybės automatizavimas
Kūrėjai dažnai atlieka kasdienes užduotis, kurios kartojasi.
Jie paprastai vadinami „laiko vagimis“ ir apima tokius dalykus kaip rankinis sistemos patikrinimas, naujos kodo aplinkos nustatymas arba klaidų nustatymas ir pašalinimas. Šios užduotys atima laiko nuo pagrindinės kūrėjo atsakomybės: naujų funkcijų pristatymo.
„DevOps“ yra lygių dalių komandos derinimas ir automatizavimas.
Pagrindinis tikslas yra pašalinti SDLC naštą ir kliūtis bei padėti kūrėjams sumažinti rankinių ir kasdieninių užduočių skaičių. Pažiūrėkime, kaip galite panaudoti AI, kad išspręstumėte šias problemas.

Supaprastinkite kūrimo gyvavimo ciklus naudodami „GitHub“.
Sujunkite „DevOps“, AI ir „GitHub“ galią, kad pamatytume, kaip jūsų komandos gali teikti visapusišką vertę. GitHub
yra plačiai pripažinta kaip atvirojo kodo programinės įrangos vieta, tačiau ji taip pat siūlo įmonės lygio funkcijas per savo GitHub Enterprise sprendimą.
„GitHub Enterprise“ supaprastina „DevOps“ gyvavimo ciklą, suteikdama vieningą platformą versijų valdymui, problemų stebėjimui, kodo atkūrimui.view, ir dar daugiau. Tai sumažina įrankių grandinės išsiplėtimą, sumažina neefektyvumą ir sumažina saugos riziką, sumažindama paviršių, kuriais dirba jūsų komandos, skaičių.

Turint prieigą prie GitHub Copilot, pirmaujančio AI kūrimo įrankio, kūrimo ciklai gali būti paspartinti sumažinant laiką, praleistą atliekant pasikartojančias užduotis ir sumažinant klaidas. Tai gali lemti greitesnį pristatymą ir trumpesnį pateikimo į rinką laiką.
Integruota automatika ir CI / CD darbo eigos sistemoje „GitHub“ taip pat padeda supaprastinti kodąviews, testavimas ir diegimas. Tai sumažina rankinių užduočių skaičių, sutrumpina patvirtinimo laiką ir paspartina kūrimą. Šie įrankiai leidžia sklandžiai bendradarbiauti, išardyti silosus ir leidžia komandoms efektyviai valdyti visus savo projektų aspektus – nuo ​​planavimo iki pristatymo.

Dirbk protingiau, o ne sunkiau
Automatizavimas yra „DevOps“ pagrindas, todėl galima išvengti laiko vagių ir sutelkti dėmesį į greitesnį vertės pristatymą. Automatizavimas yra labai platus terminas, apimantis įvairius SDLC elementus. Automatizavimas gali apimti tokius dalykus kaip CI / CD konfigūravimas, kad būtų galima sklandžiai integruoti kodo pakeitimus į jūsų gamybos aplinką. Tai taip pat gali apimti infrastruktūros automatizavimą kaip kodą (IaC), testavimą, stebėjimą ir įspėjimus bei saugumą.
Nors dauguma „DevOps“ įrankių suteikia CI / CD galimybes, „GitHub“ žengia dar žingsnį į priekį su „GitHub Actions“ – sprendimu, kuris teikia įmonės lygio programinę įrangą
jūsų aplinkoje – debesyje, vietoje ar kitur. Naudodami „GitHub Actions“ galite ne tik priglobti savo CI/
CD konvejeriai, bet taip pat automatizuoti beveik viską, kas yra jūsų darbo eigoje.
Ši sklandi integracija su GitHub platforma pašalina papildomų įrankių poreikį, supaprastina darbo eigą ir padidina produktyvumą. Štai kaip „GitHub Actions“ gali pakeisti jūsų darbo eigą:

• Greitesnis CI / CD: automatizuokite kūrimo, testavimo ir diegimo vamzdynus, kad būtų galima greičiau išleisti.
• Pagerinta kodo kokybė: vykdykite kodo formatavimo standartus ir anksti pastebėkite saugos problemas.
• Patobulintas bendradarbiavimas: automatizuokite pranešimus ir komunikaciją apie kūrimo procesus.
• Supaprastintas atitikimas: padeda suderinti saugyklas su organizaciniais standartais.
• Didesnis efektyvumas: automatizuokite pasikartojančias užduotis, kad atlaisvintumėte kūrėjų laiko.

„GitHub Copilot“ gali būti naudojamas kodo pasiūlymams ir veiksmams, kuriuos naudoti norint sukurti geresnes darbo eigas, siūlyti. Taip pat gali būti pasiūlyta koduoti geriausią jūsų organizacijai pritaikytą praktiką, kurią jūsų komandos galėtų greitai įgyvendinti, kad padėtų užtikrinti valdymą ir konvencijas. „GitHub Copilot“ taip pat veikia su įvairiomis programavimo kalbomis ir gali būti naudojamas kuriant veiksmus ir darbo eigas, kad būtų galima lengvai automatizuoti užduotis.

Norėdami sužinoti daugiau apie „GitHub Copilot“, žr.

• Kodo pasiūlymų gavimas savo IDE naudojant „GitHub Copilot“.
• „GitHub Copilot“ naudojimas savo IDE: patarimai, gudrybės ir geriausia praktika
• 10 netikėtų būdų, kaip naudoti „GitHub Copilot“.

Sumažinkite pasikartojančių užduočių skaičių
Sutelkite dėmesį į įprastų procesų automatizavimą ir naudokite tokius įrankius kaip „GitHub Copilot“, kad supaprastintumėte savo darbo eigą. Pavyzdžiui,ample, Copilot gali padėti generuoti vienetų testus – tai daug laiko užimanti, bet esminė programinės įrangos kūrimo dalis. Sukurdami tikslius raginimus, kūrėjai gali padėti „Copilot“ sukurti išsamius testavimo rinkinius, apimančius tiek pagrindinius scenarijus, tiek sudėtingesnius kraštutinius atvejus. Tai sumažina rankų darbo pastangas išlaikant aukštą kodo kokybę.

Labai svarbu pasitikėti „Copilot“ teikiamais rezultatais, bet juos patikrinti – panašiai kaip ir naudojant bet kurį generuojantį dirbtinio intelekto įrankį. Jūsų komandos gali pasikliauti „Copilot“ atlikdamos paprastas ir sudėtingas užduotis, tačiau prieš diegiant bet kokį kodą svarbu visada patikrinti jo išvestį nuodugniais testais. Tai ne tik padeda užtikrinti patikimumą, bet ir apsaugo nuo klaidų, kurios kitu atveju galėtų sulėtinti jūsų darbo eigą.
Jei ir toliau naudosite „Copilot“, patobulinę raginimus galėsite išnaudoti visas jo galimybes, įgalinsite išmanesnį automatizavimą ir dar labiau sumažinsite pasikartojančių užduočių skaičių.
Norėdami gauti daugiau informacijos apie vienetų testų kūrimą naudojant „GitHub Copilot“, žr.

• Kurkite vienetų testus naudodami „GitHub Copilot“ įrankius
• Testų rašymas naudojant „GitHub Copilot“.

Greita inžinerija ir kontekstas
„GitHub Copilot“ integravimas į „DevOps“ praktiką gali pakeisti jūsų komandos darbo būdą. Kurdami tikslius, daug konteksto turinčius „Copilot“ raginimus galite padėti jūsų komandai pasiekti naujus efektyvumo lygius ir supaprastinti procesus.
Šios naudos gali paversti išmatuojamais jūsų organizacijos rezultatais, pavyzdžiui:

• Padidėjęs efektyvumas: automatizuokite pasikartojančias užduotis, sumažinkite rankinį įsikišimą ir įgalinkite greitesnį, išmanesnį sprendimų priėmimą naudodamiesi realiomis įžvalgomis.
• Sąnaudų taupymas: supaprastinkite darbo eigą, sumažinkite klaidų skaičių ir sumažinkite kūrimo išlaidas, integruodami dirbtinį intelektą į pasikartojančius ir klaidų dažnius procesus.
• Siekite rezultatų: naudokite „Copilot“, kad palaikytumėte strateginius tikslus, pagerintumėte klientų patirtį ir išlaikytumėte konkurencinį pranašumą rinkoje.

Išmokusios rašyti tikslius ir išsamius raginimus, komandos gali žymiai pagerinti Copilot pasiūlymų tinkamumą ir tikslumą. Kaip ir bet kuris naujas įrankis, tinkamas mokymas ir mokymas yra būtini, kad jūsų komanda maksimaliai išnaudotų Copilot naudą.

Štai kaip savo komandoje galite puoselėti veiksmingos ir greitos inžinerijos kultūrą:

• Sukurkite vidinę bendruomenę: nustatykite pokalbių kanalus, kad galėtumėte dalytis įžvalgomis, dalyvauti ar rengti renginius, ir kurkite mokymosi galimybes, kad sukurtumėte erdvę, kurioje jūsų komandos galėtų mokytis.
• Pasidalykite stebinančiomis akimirkomis: naudokite tokius įrankius kaip „Copilot“, kad sukurtumėte dokumentus, kurie nukreiptų kitus jų kelionėje.
• Pasidalykite patarimais ir gudrybėmis, kurias pasirinkote: rengkite dalijimosi žiniomis sesijas ir naudokite savo vidinius ryšius (naujienlaiškius, komandos, „Slack“ ir kt.), kad pasidalintumėte įžvalgomis.

Veiksmingi raginimai padeda suderinti AI su jūsų komandos tikslais, o tai gali padėti priimti geresnius sprendimus, patikimesnius rezultatus ir didesnį našumą. Įdiegę šiuos greitus inžinerinius metodus galite ne tik sutaupyti išlaidų, bet ir užtikrinti greitesnį pristatymą, išplėsti produktų pasiūlą ir geresnę klientų patirtį.

DevOps + sauga: apsaugo kodą iš vidaus

Vieninga SDLC valdymo strategija yra daug efektyvesnė, kai ją palaiko supaprastintas įrankių rinkinys. Nors įrankių išplitimas yra dažnas iššūkis daugelyje „DevOps“ disciplinų, programų saugumas dažnai jaučia didžiausią poveikį. Komandos dažnai prideda naujų įrankių, kad pašalintų spragas, tačiau šis metodas dažnai nepaiso pagrindinių problemų, susijusių su žmonėmis ir procesais. Dėl to saugos aplinka gali būti užgriozdinta viskuo – nuo ​​vienos programos skaitytuvų iki sudėtingų įmonės rizikos platformų.
Supaprastinę įrankių rinkinį padedate kūrėjams susikaupti, sumažinate konteksto perjungimą ir palaikote kodavimo srautą. Platforma, kurioje saugumas integruotas kiekviename žingsnyje – nuo ​​priklausomybės valdymo ir pažeidžiamumo įspėjimų iki prevencinių priemonių, apsaugančių neskelbtiną informaciją – suteikia jūsų organizacijos programinės įrangos saugos stabilumo. Be to, labai svarbus yra išplėtimas, leidžiantis naudoti esamus įrankius kartu su integruotomis platformos galimybėmis.

Apsaugokite kiekvieną kodo eilutę
Kai galvojate apie programinės įrangos kūrimą, greičiausiai ateina į galvą tokios kalbos kaip Python, C#, Java ir Rust. Tačiau kodas yra įvairių formų, o įvairių sričių profesionalai – duomenų mokslininkai, saugumo analitikai ir verslo žvalgybos analitikai – taip pat savaip užsiima kodavimu. Be to, jūsų potenciali saugumo spragų rizika padidėja – kartais net nesąmoningai. Pateikus išsamų standartų ir metodikų rinkinį visiems kūrėjams, nepaisant jų vaidmens ar pavadinimo, jie gali integruoti saugumą kiekviename ciklo etape.

Statinė analizė ir slaptas nuskaitymas
Programų saugos testavimo (AST) įrankių naudojimas tapo vis dažnesnis, kai kalbama apie integravimą kūrimo metu. Vienas minimaliai invazinių metodų yra nuskaityti šaltinio kodą tokį, koks jis yra, ieškant sudėtingumo taškų, galimų išnaudojimų ir standartų laikymosi. Programinės įrangos sudėties analizės (SCA) naudojimas kiekviename įsipareigojime ir kiekvienam paspaudimui padeda kūrėjams sutelkti dėmesį į atliekamą užduotį, kartu suteikiant traukos užklausų ir kodo perkėlimo mechanizmą.views būti produktyvesniems ir prasmingesniems.
Slaptas nuskaitymas yra slaptas ginklas, apsaugantis nuo potencialiai pavojingų paslapčių ar šaltinio valdymo raktų. Sukonfigūruotas slaptas nuskaitymas paimamas iš daugiau nei 120 skirtingų programinės įrangos ir platformų tiekėjų sąrašo, įskaitant AWS, Azure ir GCP. Tai leidžia nustatyti konkrečias paslaptis, kurios atitiktų tas programinės įrangos programas ar platformas. Taip pat galite patikrinti, ar paslaptis arba raktas yra aktyvūs tiesiai iš „GitHub“ vartotojo sąsajos, todėl taisymas yra paprastas.

Išplėstinė kodo analizė naudojant CodeQL
CodeQL yra galingas „GitHub“ įrankis, analizuojantis kodą, kad nustatytų pažeidžiamumus, klaidas ir kitas kokybės problemas. Jis sukuria duomenų bazę iš jūsų kodų bazės, kompiliuodamas arba interpretuodamas, o tada naudoja užklausų kalbą, kad ieškotų pažeidžiamų modelių. „CodeQL“ taip pat leidžia kurti pasirinktines variantų duomenų bazes, pritaikytas konkretiems atvejams arba patentuotoms naudojimo atvejams, susijusiems su jūsų verslu. Šis lankstumas leidžia kurti daugkartinio naudojimo pažeidžiamumo duomenų bazes, kurios gali būti naudojamos ieškant kitų jūsų įmonės taikomųjų programų.
Be savo tvirtų galimybių, CodeQL greitai pateikia nuskaitymo ir pažeidžiamumo rezultatus palaikomomis kalbomis, todėl kūrėjai gali efektyviai spręsti problemas nepakenkiant kokybei. Dėl šio galios ir greičio derinio CodeQL yra vertingas turtas išlaikant kodo vientisumą ir saugumą įvairiuose projektuose. Ji taip pat suteikia lyderiams keičiamo masto metodą, kaip pagerinti organizacijos atsparumą ir įgyvendinti saugią programinės įrangos kūrimo praktiką.

minučių
Nuo pažeidžiamumo aptikimo iki sėkmingo ištaisymo3

tiksliau
Suranda nutekėjusias paslaptis su mažiau klaidingų teigiamų rezultatų4

aprėptis
„Copilot Autofix“ siūlo kodų pasiūlymus beveik 90 % įspėjimų tipų visomis palaikomomis kalbomis5

1. Apskritai vidutinis laikas, per kurį kūrėjai naudojo „Copilot Autofix“, kad automatiškai pataisytų PR laiko įspėjimą, buvo 28 minutės, palyginti su 1.5 valandos, kad tie patys įspėjimai būtų pašalinti rankiniu būdu (3 kartus greičiau). SQL injekcijos pažeidžiamumui: 18 minučių, palyginti su 3.7 val. (12 kartų greičiau). Remiantis naujais kodo nuskaitymo įspėjimais, kuriuos „CodeQL“ rado ištraukimo užklausose (PR) saugyklose, kuriose įjungta „GitHub Advanced Security“. Tai yra buvęamples; jūsų rezultatai skirsis.
2. Programinės įrangos paslapčių ataskaitų, kurias teikia slaptų aptikimo įrankiai, lyginamasis tyrimas,
   Setu Kumar Basak ir kt., Šiaurės Karolinos valstijos universitetas, 2023 m
3. https://github.com/enterprise/advanced-security

Priklausomybės grafiko demistifikavimas

Šiuolaikinės programos gali turėti dešimtis tiesiogiai nurodytų paketų, kurie savo ruožtu gali turėti dar dešimtis paketų kaip priklausomybės. Šis iššūkis yra ampįmonėms tenka valdyti šimtus saugyklų su įvairaus lygio priklausomybėmis. Dėl to saugumas yra bauginanti užduotis, nes sunku suprasti, kokios priklausomybės yra naudojamos visoje organizacijoje. Priėmus priklausomybės valdymo strategiją, kuri seka saugyklos priklausomybes, pažeidžiamumą ir OSS licencijų tipus, sumažinama rizika ir padedama aptikti problemas dar prieš joms pasiekiant gamybą.
„GitHub Enterprise“ suteikia vartotojams ir administratoriams tiesioginių įžvalgų apie priklausomybės grafikus, taip pat „Dependabot“ naudojimo įspėjimus, kurie pažymi pasenusias bibliotekas, keliančias galimą pavojų saugumui.

Saugyklos priklausomybės grafikas susideda iš

• Priklausomybės: visas saugykloje nustatytų priklausomybių sąrašas
• Priklausomi objektai: bet kokie projektai ar saugyklos, kurios yra priklausomos nuo saugyklos
• „Dependabot“: bet kokios „Dependabot“ išvados apie atnaujintas jūsų priklausomybių versijas

Saugyklos lygio pažeidžiamumų atveju naršymo juostoje esančiame skirtuke Sauga rodomi nustatytų pažeidžiamumų, kurie gali būti susiję su priklausomybėmis, susijusiomis su jūsų kodų baze, rezultatai. Dependabot view pateikia įspėjimų, susijusių su nustatytais pažeidžiamumu, sąrašą ir leidžia tai padaryti view bet kokių taisyklių rinkinių, kurie gali padėti automatiškai nustatyti tam tikrus viešųjų saugyklų įspėjimus.

„GitHub Enterprise“ ir organizacinis views
Naudodami „GitHub Enterprise“ galite view ir valdyti priklausomybes, pažeidžiamumą ir OSS licencijas visose jūsų organizacijos ir įmonės saugyklose. Priklausomybės grafikas leidžia matyti išsamią view priklausomybių visose registruotose saugyklose.

Šis trumpas prietaisų skydelis suteikia puikų momentinį vaizdą ne tik apie nustatytus saugos patarimus, bet ir apie licencijų, susijusių su priklausomybėmis, platinimą.
naudojami visoje jūsų įmonėje. OSS licencijos naudojimas gali būti ypač rizikingas, ypač jei valdote patentuotą kodą. Kai kurios labiau ribojančios atvirojo kodo licencijos, pvz., GPL ir LGPL, gali palikti šaltinio kodą pažeidžiamą priverstinio paskelbimo. Atvirojo kodo komponentams reikia rasti vieningą būdą, kaip nustatyti, kur galite nesilaikyti reikalavimų, ir galbūt norėsite rasti kitų su tomis licencijomis įtrauktų paketų alternatyvų.

Jūsų saugumo laikysenos išsaugojimas

Daugelis įmonės lygio šaltinio valdymo sistemų suteikia galimybę apsaugoti kodą naudojant strategijas, išankstinio patvirtinimo kabliukus ir konkrečios platformos funkcijas. Norint suplanuoti visapusišką saugumo poziciją, gali būti naudojamos šios priemonės:

• Prevencinės priemonės:
  „GitHub“ leidžia konfigūruoti ir naudoti įvairių tipų taisyklių rinkinius, kad būtų užtikrintas elgesys ir apsaugotas nuo nepageidaujamų pokyčių konkrečiose šakose. Pavyzdžiui,ampLe:
  • Taisyklės, reikalaujančios ištraukti užklausas prieš sujungiant pakeitimus
  • Taisyklės, apsaugančios konkrečias šakas nuo tiesioginio pakeitimų

Papildomą kliento patikrinimą galima atlikti naudojant išankstinio patvirtinimo kabliukus. Git, kaip šaltinio valdymo valdymo sistema, palaiko išankstinio patvirtinimo kabliukus, kad būtų galima atlikti įvairias užduotis, pvz., formatuoti patvirtinimo pranešimus arba vykdyti formatavimo ir patvirtinimo procedūras prieš atliekant pakeitimus. Šie kabliukai gali naudoti pažangias priemones, padedančias užtikrinti kodo nuoseklumą ir kokybę vietiniu lygiu.

• Apsaugos priemonės: „GitHub“ taip pat leidžia konfigūruoti apsaugos priemones, įskaitant patikrinimų, kuriuos galima nustatyti traukiant užklausą arba kuriant CI, naudojimą. Tai apima:
  • Priklausomybės patikrinimai
  • Testavimo patikrinimai
  • Kodo kokybės patikrinimai
  • Kokybiški vartai
  • Rankinio įsikišimo / žmogaus patvirtinimo vartai

„GitHub Enterprise“ leidžia programinės įrangos kūrimo komandoms labai greitai nustatyti pažeidžiamumą ir su jais imtis veiksmų – nuo ​​pasenusių priklausomybių ir užregistruotų paslapčių iki žinomų kalbos išnaudojimų. Su papildomomis galimybėmis viewAtsižvelgiant į priklausomybės grafiką, komandų vadovai ir administratoriai yra aprūpinti įrankiais, kurių jiems reikia, kad išliktų prieš kreivę, kai kalbama apie saugos patarimus. Peržiūrėkite naudojamų licencijų tipų matomumą ir turėsite visapusišką rizikos valdymo platformą, pirmiausia saugai.

„DevOps“ dujotiekio maitinimas naudojant „GitHub Enterprise“.
Šiuo metu galima sakyti, kad „DevOps“ koncepcija yra plačiai žinoma technologijų pramonės atstovams. Tačiau ir toliau atsirandant naujiems taikomųjų programų diegimo įrankiams ir metodikoms, tai gali apsunkinti nuolat augančią organizaciją veiksmingai valdyti ir įvertinti savo rezultatus.
Gali būti sudėtinga patenkinti rinkos poreikius, susijusius su atspariomis, keičiamo dydžio ir ekonomiškomis programomis. Debesis pagrįstų išteklių naudojimas gali padėti sutrumpinti pateikimo į rinką laiką, paspartinti kūrėjų vidinę ciklą ir leisti atlikti masto testavimą ir diegimą naudojant ekonomiškus valdiklius.

Įgalinamos vietinės debesies programos
Panašiai kaip poslinkio į kairę paradigma priartino saugumą, testavimą ir grįžtamąjį ryšį prie vidinio kūrimo ciklo, tą patį galima pasakyti ir apie debesų programų kūrimą. Į debesį orientuotos kūrimo praktikos taikymas padeda kūrėjams įveikti atotrūkį tarp tradicinių metodų ir modernių debesies sprendimų. Šis poslinkis leidžia komandoms kurti ne tik debesies pagrindu veikiančias programas, bet ir kurti tikrai debesies programas.

Kurti debesyje, įdiegti į debesį
IDE, kuri palengvina sklandų kūrimą, dabar yra standartinis lūkestis. Tačiau perkeliamumo toje aplinkoje idėja yra gana nauja, ypač atsižvelgiant į naujausius debesies pagrindu veikiančių IDE pažangą. Pradėjus naudoti „GitHub Codespaces“ ir pagrindinę „DevContainers“ technologiją, kūrėjai dabar gali kurti kodą nešiojamoje internetinėje aplinkoje. Ši sąranka leidžia jiems naudoti konfigūraciją files, leidžianti jų kūrimo aplinką pritaikyti prie konkrečių komandos reikalavimų.

Daugkartinio naudojimo ir perkeliamumo derinys suteikia organizacijoms reikšmingą pranašumątages. Komandos gali
dabar centralizuoja savo konfigūracijos ir aplinkos specifikacijas, kad kiekvienas kūrėjas – nesvarbu, ar jis būtų naujas, ar patyręs – galėtų dirbti su ta pačia sąranka. Turėdami šias centralizuotas konfigūracijas, komandos nariai gali prisidėti prie tų konfigūracijų. Keičiantis poreikiams, aplinka gali būti atnaujinama ir palaikoma stabilioje būsenoje visiems kūrėjams.

Darbo eigos valdymas dideliu mastu
Būtent kūrėjo darbo eiga ir laikas patekti į rinką iš tikrųjų lemia našumo rodiklius. Tačiau tai valdyti dideliu mastu gali būti sudėtinga, ypač kai daug skirtingų kūrėjų komandų naudoja darbo eigas ir diegimą įvairiuose debesyse, debesies paslaugose ar net vietiniuose įrenginiuose. Štai keletas būdų, kaip „GitHub Enterprise“ prisiima didelio masto darbo eigos valdymo naštą:

• Supaprastinkite naudodami daugkartinio naudojimo veiksmus ir darbo eigą
• Įdarbinkite valdymą naudodami
  Veiksmų politika
• Naudokite veiksmus, kuriuos paskelbė
  patvirtintų leidėjų
• Naudokite filialų politiką ir taisyklių rinkinius, kad padėtumėte užtikrinti nuoseklumą ir apsaugoti pagrindinį kodą
• Konfigūruokite, kas yra prasminga įmonės ir organizacijos lygiu

Programinės įrangos gyvavimo ciklo valdymas nuo galo iki galo
Planuotų ir skrydžio metu atliekamų darbų valdymas yra esminis judrios programinės įrangos kūrimo kertinis akmuo. „GitHub Enterprise“ suteikia lengvą projektų valdymo konstrukciją, leidžiančią vartotojams kurti projektus, susieti vieną ar daugiau komandų ir saugyklų su tuo projektu, o tada naudoti problemas, kurios atidaromos susietose saugyklose, kad būtų galima stebėti viso projekto darbo elementus. Etiketės gali būti naudojamos skirtingų tipų problemoms atskirti.

Pavyzdžiui,ample, kai kurie numatytieji
etiketės, kurias galima naudoti esant problemoms, yra patobulinimas, klaida ir funkcija. Bet kuriam elementui, turinčiam susietą su problema susijusių užduočių sąrašą, galima naudoti Markdown, kad apibrėžtumėte tą užduočių sąrašą kaip kontrolinį sąrašą ir įtrauktumėte jį į problemos turinį. Tai leidžia stebėti užbaigimą pagal tą kontrolinį sąrašą ir padeda suderinti jį su projekto etapais, jei jie yra apibrėžti.

Grįžtamojo ryšio ciklo valdymas 
Ne paslaptis, kad kuo anksčiau kūrėjas gauna atsiliepimų apie konkrečią funkciją, tuo lengviau ištaisyti galimas problemas ir išleisti naujinimus, palyginti su pakeitimų patvirtinimu. Kiekviena organizacija turi savo pageidaujamą bendravimo būdą: tiesioginius pranešimus, el. paštą, komentarus apie bilietus ar problemas ar net telefono skambučius. Viena papildoma „GitHub Enterprise“ funkcija yra „Diskusijos“, kuri suteikia kūrėjams ir vartotojams galimybę bendrauti forumų aplinkoje, pranešti apie pakeitimus, bet kokio tipo problemas, susijusias su funkcionalumu, arba siūlymus dėl naujų funkcijų, kurias vėliau būtų galima paversti darbo elementais.

Funkcijų rinkinys, susijęs su diskusijomis, jau kurį laiką buvo populiarus atvirojo kodo projektuose. Kai kurioms organizacijoms gali būti sunku pamatyti Diskusijų naudojimo naudą, kai jau yra įdiegtos įmonės lygio komunikacijos priemonės. Organizacijoms bręstant, gebėjimas atskirti ryšius, susijusius su konkrečiomis programinės įrangos funkcijomis ir funkcijomis, o vėliau juos perduoti per Diskusijas, susijusias su konkrečia saugykla, kūrėjams, produktų savininkams ir galutiniams vartotojams gali būti suteikta galimybė glaudžiai bendrauti aplinkoje, kuri yra būdinga funkcijoms, kurias jie nori pamatyti įdiegtas.

Artefaktų gyvavimo ciklai
Artefaktų valdymas yra vienas iš svarbiausių visų programinės įrangos kūrimo ciklų dalykų. Nesvarbu, ar tai vykdomųjų failų, dvejetainių failų, dinamiškai susietų bibliotekų, statinių web kodą ar net naudojant „Docker“ konteinerio vaizdus ar „Helm“ diagramas, labai svarbu turėti centrinę vietą, kurioje būtų galima suskirstyti į katalogą ir nuskaityti visus artefaktus, kad būtų galima juos naudoti. „GitHub Packages“ leidžia kūrėjams saugoti standartizuotus paketų formatus, skirtus platinti organizacijoje ar įmonėje.
„GitHub Packages“ palaiko šiuos dalykus:

• Maven
• Gradle
• npm
• Rubinas
• NET
• Docker vaizdai

Jei turite artefaktų, kurie nepatenka į tas kategorijas, vis tiek galite juos saugoti naudodami saugyklos funkciją Išleidimai. Tai leidžia pridėti reikalingus dvejetainius ar kt files kaip reikia.

Kokybės valdymas
Testavimas yra neatsiejama programinės įrangos kūrimo dalis, nesvarbu, ar tai būtų vieneto ar funkcinių testų vykdymas nuolatinės integracijos kūrimo metu, ar kokybės užtikrinimo analitikai atlieka bandymų scenarijus, kad patvirtintų funkcionalumą web taikymas. „GitHub Actions“ leidžia integruoti įvairius testavimo tipus į savo dujotiekius, kad būtų užtikrinta, jog kokybė yra vertinama.
Be to, „GitHub Copilot“ gali pasiūlyti, kaip geriausiai sudaryti vienetų testus, nuimant vienetų ar kitų tipų testų kūrimo naštą nuo kūrėjų ir leidžiant jiems daugiau dėmesio skirti nagrinėjamai verslo problemai.

Galimybė lengvai integruoti įvairias testavimo priemones padeda užtikrinti, kad kokybė būtų vertinama per visą kūrimo ciklą. Kaip minėta anksčiau, norėdami patvirtinti tam tikrus scenarijus, galite naudoti „GitHub Actions“ darbo eigos patikras. Tai apima galimybę sėkmingai atlikti visą testų rinkinį prieš leidžiant sujungti užklausą. Priklausomai nuo stagDiegimo metu taip pat galite nurodyti patikras, apimančias integracijos testus, apkrovos ir nepalankiausio poveikio testus ir net chaoso testus, kad padėtų užtikrinti, kad programos, einančios per diegimo procesą, būtų tinkamai išbandytos ir patvirtintos prieš jas pradedant gaminti.

Išvada
Planuojant tolesnius savo kelionės veiksmus, svarbu pagalvoti apie tai, kaip toliau teikti AI ir saugos pranašumus savo „DevOps“ procesui, kad būtų galima pateikti aukštos kokybės kodą, kuris yra saugus nuo pat pradžių. Išspręsdami našumo kliūtis ir pašalindami laiko vagis, galite įgalinti savo inžinierius dirbti efektyviau. „GitHub“ yra pasirengęs padėti jums pradėti, nesvarbu, kokius sprendimus kuriate ar kuriame tyrinėjimo etape esate. Nesvarbu, ar naudojate „GitHub Copilot“, kad pagerintumėte kūrėjo patirtį, apsaugotumėte jūsų saugą, ar padidintumėte mastelį naudodami vietinį debesies kūrimą, „GitHub“ yra pasirengęs padėti jums kiekviename žingsnyje.

Kiti žingsniai
Norėdami sužinoti daugiau apie „GitHub Enterprise“ arba pradėti nemokamą bandomąją versiją, apsilankykite https://github.com/enterprise

DUK

K: Kaip AI gali būti naudojamas „DevOps“?
A: „DevOps“ dirbtinis intelektas gali automatizuoti įprastas užduotis, padidinti saugumą apsaugodamas kodą ir optimizuoti visą programinės įrangos gyvavimo ciklo valdymą.

Kl.: Kokie yra AI naudojimo „DevOps“ pranašumai?
A: DI naudojimas sistemoje „DevOps“ gali padidinti efektyvumą, pagerinti kodo kokybę, pagreitinti grįžtamojo ryšio ciklus ir geriau bendradarbiauti tarp komandos narių.

K: Kaip „DevOps“ padeda organizacijoms išlikti konkurencingoms?
A: „DevOps“ leidžia organizacijoms paspartinti išleidimo ciklus, pagerinti patikimumą ir skatinti naujoves, todėl jos greitai prisitaiko prie rinkos pokyčių ir pranoksta konkurenciją.

Dokumentai / Ištekliai

„GitHub“ AI valdomi „DevOps“ su „GitHub“. [pdfVartotojo vadovas AI maitinami „DevOps“ su „GitHub“, „DevOps“ su „GitHub“, „DevOps“ su „GitHub“, su „GitHub“, „GitHub“

Nuorodos

• Vartotojo vadovas