AI-drevne DevOps med GitHub

Spesifikasjoner

• Produktnavn: AI-drevne DevOps med GitHub
• Funksjoner: Øk effektiviteten, forbedre sikkerheten, levere verdi raskere

Hva er DevOps?

Når de implementeres effektivt, kan DevOps transformere måten organisasjonen din leverer programvare – akselererende
utgivelsessykluser, forbedre påliteligheten og drive innovasjon.
Den virkelige muligheten ligger i hvordan DevOps gjør deg i stand til å holde deg smidig i et raskt utviklende marked. Ved å etablere en samarbeidskultur, kontinuerlig forbedring og strategisk teknologiadopsjon, kan du overgå konkurrentene med raskere tid til markedet og en sterkere evne til å tilpasse seg endringer.

DevOps er formet av ulike erfaringer, tekniske ferdigheter og kulturelle perspektiver. Dette mangfoldet fører til flere tolkninger og utviklende praksiser, noe som gjør DevOps til et dynamisk og tverrfaglig felt. Et DevOps-team er tverrfunksjonelt og involverer nøkkelspillere fra team som er en del av programvareleveringslivssyklusen (SDLC).
I denne e-boken vil vi utforske verdien av å bygge et sterkt DevOps-team og praksis, og hvordan man bruker AI for å automatisere rutineoppgaver, beskytte kode og oppnå optimal ende-til-ende livssyklusadministrasjon.

DevOps definert

Donovan Brown, en pålitelig stemme i DevOps-fellesskapet, delte en definisjon av DevOps som har blitt anerkjent av DevOps-utøvere:

DevOps er foreningen av mennesker, prosesser og produkter for å muliggjøre kontinuerlig levering av verdi til sluttbrukerne."

Donovan Brown

Partner Program Manager // Microsoft1
I mange teknologimiljøer blir teamene tullet av sine tekniske ferdigheter, og hver fokuserer på sine egne beregninger, KPIer og leveranser. Denne fragmenteringen bremser ofte leveringen, forårsaker ineffektivitet og fører til motstridende prioriteringer, som til slutt hindrer fremgang.
For å overvinne disse utfordringene bør organisasjoner arbeide for å fremme samarbeid, oppmuntre til konstruktiv tilbakemelding, automatisere arbeidsflyter og omfavne kontinuerlig forbedring. Dette bidrar til å sikre raskere programvarelevering, større effektivitet, forbedret beslutningstaking, kostnadsbesparelser og et sterkere konkurransefortrinn.
Hvordan kan team begynne å ta i bruk ny DevOps-praksis effektivt? De kan starte med å adressere de viktigste smertepunktene først, for eksempel manuelle distribusjonsprosesser, lange tilbakemeldingssykluser, ineffektiv testautomatisering og forsinkelser forårsaket av manuelle inngrep i utgivelsesrørledninger.

Å eliminere friksjonspunkter kan føles overveldende, men den raske økningen av AI de siste årene har skapt nye muligheter for utviklere til å øke hastigheten og kvaliteten på arbeidet sitt. Vår forskning fant at kvaliteten på koden som ble forfattet og reviewed var bedre over hele linja med GitHub Copilot Chat aktivert, selv om ingen av utviklerne hadde brukt funksjonen før.
85 % av utviklerne følte seg mer trygge på kodekvaliteten når de skrev kode med GitHub Copilot og GitHub Copilot Chat

85 %

Kode vedrviews var mer handlingsdyktige og fullførte 15 % raskere enn uten GitHub Copilot Chat

15 %

DevOps + generativ AI: Bruker AI for effektivitet
Ved å fremme en kultur med delt ansvar, oppmuntrer DevOps til samarbeid og bryter ned siloer. AI tar dette enda lenger ved å automatisere repeterende oppgaver, strømlinjeforme arbeidsflyter og muliggjøre raskere tilbakemeldingssykluser, slik at team kan fokusere på arbeid med høy verdi.
En nøkkelutfordring i programvarelevering er ineffektivitet og unøyaktighet – problemer som AI hjelper til med å løse ved å optimalisere ressursadministrasjon og levere konsistente, mer nøyaktige resultater. AI-drevet effektivitet kan ikke bare forbedre applikasjonsytelsen og infrastrukturoptimalisering, men også styrke sikkerheten og redusere kostnadene.
Høyytende team kan identifisere og automatisere de repeterende oppgavene som hindrer produktiviteten og forlenger leveringssyklusene. Det endelige målet er å levere det som betyr mest for kunder og sluttbrukere, samtidig som man driver organisasjonsvekst, akselererer tiden til markedet og styrker utviklerproduktiviteten og -tilfredsheten.

Automatisering av det dagligdagse
Utviklere håndterer ofte daglige oppgaver som er repeterende.
Disse blir ofte referert til som "tidstyver" og inkluderer ting som manuelle systemsjekker, oppsett av nye kodemiljøer eller identifisering og adressering av feil. Disse oppgavene tar tid unna en utviklers kjerneansvar: å levere nye funksjoner.
DevOps er like deler teamjustering og automatisering.
Det overordnede målet er å fjerne byrder og veisperringer fra SDLC og å hjelpe utviklere med å redusere manuelle og dagligdagse oppgaver. La oss se på hvordan du kan bruke AI for å løse disse problemene.

Strømlinjeform utviklingslivssykluser med GitHub
La oss kombinere DevOps, AI og kraften til GitHub for å se hvordan teamene dine kan levere ende-til-ende verdi. GitHub
er allment anerkjent som hjemmet til åpen kildekode-programvare, men den tilbyr også funksjoner på bedriftsnivå gjennom GitHub Enterprise-løsningen.
GitHub Enterprise effektiviserer DevOps-livssyklusen ved å tilby en enhetlig plattform for versjonskontroll, problemsporing, kodereview, og mer. Dette reduserer spredning av verktøykjeder, minimerer ineffektivitet og reduserer sikkerhetsrisikoer ved å kutte ned på antall overflater teamene dine jobber på.

Med tilgang til GitHub Copilot, et ledende AI-utviklingsverktøy, kan utviklingssykluser akselereres ved å redusere tid brukt på repeterende oppgaver og redusere feil. Dette kan føre til raskere levering og kortere tid til markedet.
Innebygd automatisering og CI/CD-arbeidsflyter på GitHub bidrar også til å forenkle kodenviews, testing og distribusjon. Dette reduserer antall manuelle oppgaver, samtidig som det forkorter godkjenningstidene og akselererer utviklingen. Disse verktøyene muliggjør sømløst samarbeid, bryter ned siloer og lar team administrere alle aspekter av prosjektene sine effektivt – fra planlegging til levering.

Jobb smartere, ikke hardere
Automatisering er kjernen i DevOps, noe som gjør det mulig å eliminere tidstyvene og fokusere på å levere verdi raskere. Automatisering er et veldig bredt begrep som inkluderer ulike elementer fra SDLC. Automatisering kan inkludere ting som å konfigurere CI/CD for å tillate sømløs integrering av kodeendringer i produksjonsmiljøet ditt. Dette kan også inkludere automatisering av infrastrukturen din som kode (IaC), testing, overvåking og varsling og sikkerhet.
Mens de fleste DevOps-verktøyene gir CI/CD-funksjoner, går GitHub et skritt videre med GitHub Actions, en løsning som leverer programvare i bedriftskvalitet til
miljøet ditt – enten det er i skyen, på stedet eller andre steder. Med GitHub Actions kan du ikke bare være vert for CI/
CD-pipelines, men automatiser også praktisk talt alt innenfor arbeidsflytene dine.
Denne sømløse integrasjonen med GitHub-plattformen eliminerer behovet for ekstra verktøy, effektiviserer arbeidsflyter og øker produktiviteten. Slik kan GitHub Actions transformere arbeidsflytene dine:

• Raskere CI/CD: Automatiser bygge-, test- og distribusjonspipelines for raskere utgivelser.
• Forbedret kodekvalitet: Håndhev kodeformateringsstandarder og fange opp sikkerhetsproblemer tidlig.
• Forbedret samarbeid: Automatiser varsler og kommunikasjon rundt utviklingsprosesser.
• Forenklet overholdelse: Hjelper med å justere arkivene med organisasjonsstandarder.
• Økt effektivitet: Automatiser repeterende oppgaver for å frigjøre utviklernes tid.

GitHub Copilot kan brukes til å lage kodeforslag og foreslå hvilke handlinger som skal brukes for å lage bedre arbeidsflyter. Det kan også foreslå koding av beste praksis skreddersydd for organisasjonen din som teamene dine raskt kan implementere for å hjelpe til med å håndheve styring og konvensjoner. GitHub Copilot fungerer også med ulike programmeringsspråk og kan brukes til å bygge handlinger og arbeidsflyter for enkelt å automatisere oppgaver.

For å lære mer om GitHub Copilot, se:

• Få kodeforslag i IDE-en din med GitHub Copilot
• Bruk av GitHub Copilot i IDE: tips, triks og beste praksis
• 10 uventede måter å bruke GitHub Copilot på

Reduser repeterende oppgaver
Fokuser på å automatisere rutineprosesser og bruke verktøy som GitHub Copilot for å strømlinjeforme arbeidsflyten din. For eksampTil slutt kan Copilot hjelpe med å generere enhetstester – en tidkrevende, men viktig del av programvareutviklingen. Ved å lage presise ledetekster kan utviklere veilede Copilot til å lage omfattende testsuiter, som dekker både grunnleggende scenarier og mer komplekse kantsaker. Dette reduserer manuell innsats samtidig som høy kodekvalitet opprettholdes.

Det er viktig å stole på, men bekrefte, resultatene som Copilot gir – omtrent som med et hvilket som helst generativt AI-drevet verktøy. Teamene dine kan stole på Copilot for enkle og komplekse oppgaver, men det er viktig å alltid validere resultatet gjennom grundig testing før du distribuerer noen kode. Dette bidrar ikke bare til å sikre pålitelighet, men forhindrer også feil som ellers kan redusere arbeidsflyten din.
Når du fortsetter å bruke Copilot, vil raffinering av forespørslene hjelpe deg med å få mest mulig ut av funksjonene, og muliggjøre smartere automatisering samtidig som du minimerer repeterende oppgaver ytterligere.
For mer informasjon om å lage enhetstester med GitHub Copilot, se:

• Utvikle enhetstester ved å bruke GitHub Copilot-verktøy
• Skrive tester med GitHub Copilot

Rask prosjektering og kontekst
Å integrere GitHub Copilot i DevOps-praksisen din kan revolusjonere måten teamet ditt jobber på. Å lage presise, kontekstrike meldinger for Copilot kan hjelpe teamet ditt med å låse opp nye nivåer av effektivitet og strømlinjeforme prosesser.
Disse fordelene kan oversettes til målbare resultater for organisasjonen din, for eksempel:

• Økt effektivitet: Automatiser repeterende oppgaver, minimer manuell intervensjon og muliggjør raskere, smartere beslutningstaking med handlingskraftig innsikt.
• Kostnadsbesparelser: Strømlinjeform arbeidsflyter, reduser feil og reduser utviklingskostnader ved å integrere AI i repeterende og feilutsatte prosesser.
• Skap resultater: Bruk Copilot til å støtte strategiske mål, forbedre kundeopplevelser og opprettholde et konkurransefortrinn i markedet.

Ved å lære å skrive presise og detaljerte spørsmål, kan team forbedre relevansen og nøyaktigheten til Copilots forslag betydelig. Som ethvert nytt verktøy er riktig ombordstigning og opplæring avgjørende for å hjelpe teamet ditt med å maksimere Copilots fordeler i stor skala.

Slik kan du fremme en kultur med effektiv og rask ingeniørarbeid i teamet ditt:

• Bygg et internt fellesskap: Sett opp chattekanaler for å dele innsikt, delta på eller arrangere arrangementer, og skap læringsmuligheter for å skape et rom for teamene dine å lære.
• Del overraskende øyeblikk: Bruk verktøy som Copilot for å lage dokumentasjon som veileder andre på reisen deres.
• Del tips og triks du har plukket opp: Vær vert for kunnskapsdelingsøkter og bruk din interne kommunikasjon (nyhetsbrev, Teams, Slack, etc.) for å dele innsikt.

Effektive forespørsler hjelper til med å justere AI med teamets mål, noe som kan føre til bedre beslutningstaking, mer pålitelige resultater og høyere ytelse. Ved å implementere disse raske ingeniørmetodene kan du ikke bare spare kostnader, men også muliggjøre raskere levering, forbedrede produkttilbud og overlegne kundeopplevelser.

DevOps + sikkerhet: Beskytter kode fra innsiden og ut

En enhetlig strategi for å administrere SDLC-en din er langt mer effektiv når den støttes av et strømlinjeformet verktøysett. Selv om verktøyspredning er en vanlig utfordring på tvers av mange DevOps-disipliner, føler applikasjonssikkerhet ofte dens innvirkning mest. Team legger ofte til nye verktøy for å løse hull, men denne tilnærmingen overser ofte kjerneproblemene knyttet til mennesker og prosesser. Som et resultat kan sikkerhetslandskap bli rotete med alt fra enkeltapplikasjonsskannere til komplekse bedriftsrisikoplattformer.
Ved å forenkle verktøysettet ditt hjelper du utviklere med å holde fokus, redusere kontekstbytte og opprettholde kodeflyten. En plattform der sikkerhet er integrert i hvert trinn – alt fra avhengighetsstyring og sårbarhetsvarsler til forebyggende tiltak som beskytter sensitiv informasjon – gir stabilitet til organisasjonens programvaresikkerhetsstilling. I tillegg er utvidbarhet avgjørende, slik at du kan bruke dine eksisterende verktøy sammen med plattformens innebygde funksjoner.

Beskytt hver linje med kode
Når du tenker på programvareutvikling, dukker sannsynligvis språk som Python, C#, Java og Rust opp. Kode tar imidlertid mange former, og fagfolk på tvers av ulike felt – datavitere, sikkerhetsanalytikere og business intelligence-analytikere – engasjerer seg også med koding på sine egne måter. I forlengelsen øker den potensielle risikoen for sikkerhetssårbarheter – noen ganger ubevisst. Å tilby et omfattende sett med standarder og metoder til alle utviklere, uavhengig av deres rolle eller tittel, gjør dem i stand til å integrere sikkerhet i hvert trinn i syklusen.

Statisk analyse og hemmelig skanning
Å bruke verktøy for applikasjonssikkerhetstesting (AST) har blitt mer vanlig når det gjelder integrasjon under byggetid. En minimalt invasiv teknikk er å skanne kildekoden som den er, se etter kompleksitetspunkter, potensielle utnyttelser og overholdelse av standarder. Bruken av programvaresammensetningsanalyse (SCA) på hver commit og hvert push hjelper utviklere med å fokusere på oppgaven samtidig som det gir en mekanisme for pull-forespørsler og kodereviews å være mer produktiv og meningsfull.
Hemmelig skanning er et hemmelig våpen mot potensielt kompromitterende hemmeligheter eller nøkler til kildekontroll. Når den er konfigurert, henter hemmelig skanning fra en liste med over 120 forskjellige programvare- og plattformleverandører, inkludert AWS, Azure og GCP. Dette gjør det mulig å identifisere spesifikke hemmeligheter som passer med disse programvareapplikasjonene eller plattformene. Du kan også teste om en hemmelighet eller nøkkel er aktiv direkte fra GitHub UI, noe som gjør utbedring enkelt.

Avansert kodeanalyse med CodeQL
CodeQL er et kraftig verktøy i GitHub som analyserer kode for å identifisere sårbarheter, feil og andre kvalitetsproblemer. Den bygger en database fra kodebasen din gjennom kompilering eller tolkning og bruker deretter et spørrespråk for å søke etter sårbare mønstre. CodeQL lar deg også lage tilpassede variantdatabaser skreddersydd for spesifikke tilfeller eller proprietære brukstilfeller som er relevante for virksomheten din. Denne fleksibiliteten muliggjør utvikling av gjenbrukbare sårbarhetsdatabaser som kan brukes under skanninger etter andre applikasjoner i bedriften din.
I tillegg til de robuste egenskapene, leverer CodeQL skanne- og sårbarhetsresultater raskt for støttede språk, slik at utviklere kan løse problemer effektivt uten å gå på kompromiss med kvaliteten. Denne kombinasjonen av kraft og hastighet gjør CodeQL til en verdifull ressurs for å opprettholde kodeintegritet og sikkerhet på tvers av ulike prosjekter. Det gir også ledere en skalerbar tilnærming til å forbedre organisasjonens motstandskraft og implementere sikker programvareutviklingspraksis.

minutter
Fra sårbarhetsdeteksjon til vellykket utbedring3

mer presis
Finner lekke hemmeligheter med færre falske positive4

dekning
Copilot Autofix gir kodeforslag for nesten 90 % av varslingstypene på alle støttede språk5

1. Totalt sett var mediantiden for utviklere til å bruke Copilot Autofix for automatisk å utføre rettelsen for et PR-tidsvarsel 28 minutter, sammenlignet med 1.5 timer for å løse de samme varslene manuelt (3 ganger raskere). For SQL-injeksjonssårbarheter: 18 minutter sammenlignet med 3.7 timer (12 ganger raskere). Basert på nye kodeskanningsvarsler funnet av CodeQL i pull-forespørsler (PRs) på repositories med GitHub Advanced Security aktivert. Disse er eksamples; resultatene dine vil variere.
2. En sammenlignende studie av rapportering av programvarehemmeligheter med hemmelige deteksjonsverktøy,
   Setu Kumar Basak et al., North Carolina State University, 2023
3. https://github.com/enterprise/advanced-security

Avmystifisere avhengighetsgrafen

Moderne applikasjoner kan ha dusinvis av direkte refererte pakker, som igjen kan ha dusinvis av flere pakker som avhengigheter. Denne utfordringen er ampDette er fordi bedrifter står overfor å administrere hundrevis av depoter med varierende grad av avhengighet. Dette gjør sikkerhet til en skremmende oppgave, ettersom det blir vanskelig å forstå hvilke avhengigheter som er i bruk på tvers av organisasjonen. Ved å ta i bruk en avhengighetsstyringsstrategi som sporer depotavhengigheter, sårbarheter og OSS-lisenstyper reduserer risikoen og hjelper til med å oppdage problemer før de når produksjon.
GitHub Enterprise gir brukere og administratorer umiddelbar innsikt i avhengighetsgrafer, sammen med bruksvarsler fra Dependabot som flagger utdaterte biblioteker som utgjør potensielle sikkerhetsrisikoer.

Depotavhengighetsgrafen består av

• Avhengigheter: En fullstendig liste over avhengigheter identifisert i depotet
• Avhengige: Alle prosjekter eller depoter som er avhengige av depotet
• Dependabot: Eventuelle funn fra Dependabot angående oppdaterte versjoner av avhengighetene dine

For sårbarheter på lagernivå viser Sikkerhet-fanen i navigasjonslinjen resultater for identifiserte sårbarheter som kan være assosiert med avhengigheter knyttet til kodebasen din. The Dependabot view lister opp varsler knyttet til identifiserte sårbarheter og lar deg view eventuelle regelsett som kan hjelpe automatisk triage visse varsler for offentlige arkiver.

GitHub Enterprise og organisatorisk views
Med GitHub Enterprise kan du view og administrer avhengigheter, sårbarheter og OSS-lisenser på tvers av alle depotene i organisasjonen og bedriften din. Avhengighetsgrafen lar deg se en omfattende view av avhengigheter på tvers av alle registrerte depoter.

Dette dashbordet gir et utmerket øyeblikksbilde, ikke bare av identifiserte sikkerhetsråd, men også distribusjon av lisenser relatert til avhengigheter
i bruk på tvers av virksomheten din. OSS-lisensbruk kan være spesielt risikabelt, spesielt hvis du administrerer proprietær kode. Noen mer restriktive åpen kildekode-lisenser, som GPL og LGPL, kan potensielt gjøre kildekoden din sårbar for tvungen publisering. Åpen kildekode-komponenter krever at du finner en enhetlig måte å finne ut hvor du kan være ute av samsvar og kanskje ønsker å finne andre alternativer for pakkene som trekkes inn med disse lisensene.

Ivaretakelse av din sikkerhetsstilling

Mange styringssystemer for kildekontroll i bedriftsklasse gir deg muligheter for å beskytte koden din ved å bruke policyer, forhåndsutsagte kroker og plattformspesifikk funksjonalitet. Følgende tiltak kan brukes til å planlegge en godt avrundet sikkerhetsholdning:

• Forebyggende tiltak:
  GitHub tillater konfigurasjon og bruk av forskjellige typer regelsett for å håndheve atferd og beskytte mot uønskede endringer i spesifikke grener. For eksampde:
  • Regler som krever pull-forespørsler før sammenslåing av endringer
  • Regler som beskytter spesifikke grener fra å få endringer presset direkte

En ekstra sjekk på klientsiden kan utføres ved å bruke pre-commit kroker. Git, som et styringssystem for kildekontroll, støtter pre-commit-hooks for å utføre ulike oppgaver, for eksempel formatering av commit-meldinger eller kjøring av formaterings- og valideringsrutiner før endringer utføres. Disse krokene kan bruke avanserte verktøy for å sikre kodekonsistens og kvalitet på lokalt nivå.

• Beskyttende tiltak: GitHub gjør det også mulig å konfigurere beskyttelsestiltak, inkludert bruk av kontroller som kan etableres under en pull-forespørsel eller CI-bygging. Disse inkluderer:
  • Avhengighetssjekker
  • Testing av sjekker
  • Kodekvalitetskontroller
  • Kvalitetsporter
  • Manuell intervensjon/menneskelig godkjenningsporter

GitHub Enterprise gjør det mulig for programvareutviklingsteam å identifisere og handle på sårbarheter veldig raskt, fra utdaterte avhengigheter og innsjekkede hemmeligheter til kjente språkutnyttelser. Med tilleggsfunksjonene til viewi avhengighetsgrafen er teamledere og administratorer bevæpnet med verktøyene de trenger for å ligge i forkant når det gjelder sikkerhetsrådgivning. Sløyfe i synlighet av lisenstypene som er i bruk, og du sitter igjen med en omfattende sikkerhet-først risikostyringsplattform.

Driver DevOps-pipelinen med GitHub Enterprise
Nå er det rimelig å si at konseptet med DevOps er allment kjent for de i teknologibransjen. Men ettersom nye verktøy og metoder for å distribuere applikasjoner fortsetter å dukke opp, kan det legge belastning på en stadig voksende organisasjon for å effektivt administrere og måle resultatene deres.
Å møte markedets krav til applikasjoner som er spenstige, skalerbare og kostnadseffektive kan være utfordrende. Bruk av skybaserte ressurser kan bidra til å forbedre tiden til markedet, øke hastigheten på den indre sløyfen for utviklere og tillate skalert testing og distribusjon med kostnadsbevisste kontroller.

Aktivering av skybaserte applikasjoner
På samme måte som paradigmet med å flytte til venstre har brakt sikkerhet, testing og tilbakemelding nærmere utviklingens indre sløyfe, det samme kan sies for utvikling av applikasjoner for skyen. Ved å ta i bruk skysentriske utviklingspraksis hjelper utviklere å bygge bro mellom tradisjonelle tilnærminger og moderne skyløsninger. Dette skiftet gjør det mulig for team å bevege seg fra bare å lage skybaserte applikasjoner til å bygge virkelig skybaserte.

Utvikle i skyen, distribuer til skyen
En IDE som muliggjør sømløs utvikling er nå en standard forventning. Imidlertid er ideen om portabilitet i det miljøet relativt ny, spesielt med tanke på nylige fremskritt innen skybaserte IDE-er. Med lanseringen av GitHub Codespaces og den underliggende DevContainers-teknologien, er utviklere nå i stand til å utvikle kode i et bærbart nettmiljø. Dette oppsettet lar dem bruke konfigurasjon files, slik at utviklingsmiljøet deres kan skreddersys for å møte spesifikke teamkrav.

Kombinasjonen av gjenbrukbarhet og portabilitet gir organisasjoner betydelige fordelertages. Lag kan
sentraliser nå konfigurasjonen og miljøspesifikasjonene deres, slik at alle utviklere – enten nye eller erfarne – kan jobbe innenfor samme oppsett. Ved å ha disse sentraliserte konfigurasjonene kan teammedlemmer bidra til disse konfigurasjonene. Etter hvert som behovene utvikler seg, kan miljøet oppdateres og holdes i en stabil tilstand for alle utviklere.

Administrere arbeidsflyter i stor skala
Det er utviklerarbeidsflyten og tiden til markedet som virkelig driver beregningene for produktivitet. Å administrere dette i stor skala kan imidlertid være en utfordring, spesielt når mange forskjellige team av utviklere bruker arbeidsflyter og distribusjon til ulike skyer, skytjenester eller til og med lokale installasjoner. Her er noen måter GitHub Enterprise tar byrden med å administrere arbeidsflyter i stor skala:

• Forenkle med gjenbrukbare handlinger og arbeidsflyter
• Ansette styring ved hjelp av
  Handlingspolitikk
• Bruk Handlinger publisert av
  verifiserte utgivere
• Bruk avdelingspolicyer og regelsett for å sikre konsistens og beskytte hovedlinjekoden
• Konfigurer det som gir mening på bedrifts- og organisasjonsnivå

End-to-end programvarelivssyklusadministrasjon
Å administrere både planlagt arbeid og arbeid under fly er en viktig hjørnestein i smidig programvareutvikling. GitHub Enterprise gir en lett prosjektstyringskonstruksjon som lar brukere opprette prosjekter, knytte ett eller flere team og depoter til det prosjektet, og deretter bruke problemer som åpnes på koblede depoter for å spore arbeidselementer totalt i prosjektet. Etiketter kan brukes til å skille mellom ulike typer problemer.

For eksample, noen av standard
etiketter som kan brukes med problemer er forbedring, feil og funksjon. For ethvert element som har en tilknyttet liste over oppgaver relatert til problemet, er det mulig å bruke Markdown til å definere listen over oppgaver som en sjekkliste og inkludere den i hoveddelen av problemet. Dette tillater sporing av fullføring basert på den sjekklisten og hjelper til med å tilpasse den til prosjektmilepæler, hvis definert.

Administrere tilbakemeldingssløyfen 
Det er ingen hemmelighet at jo raskere en utvikler får tilbakemelding om en spesifikk funksjonalitet, desto lettere er det å fikse potensielle problemer og gi ut oppdateringer sammenlignet med å validere endringer. Hver organisasjon har sin egen foretrukne kommunikasjonsmetode, enten det er gjennom direktemeldinger, e-post, kommentarer på billetter eller problemer, eller til og med telefonsamtaler. En ekstra GitHub Enterprise-funksjon er Discussions, som gir utviklere og brukere muligheten til å samhandle i et forumbasert miljø, kommunisere endringer, alle typer problemer med hensyn til funksjonalitet, eller forslag til ny funksjonalitet som deretter kan oversettes til arbeidselementer.

Funksjonssettet rundt Discussions har vært populært med åpen kildekode-prosjekter i ganske lang tid. Noen organisasjoner kan slite med å se fordelen med å bruke Diskusjoner når det allerede er på plass kommunikasjonsverktøy på bedriftsnivå. Etter hvert som organisasjoner modnes, kan det å kunne separere kommunikasjon som er relevant for spesifikke programvarefunksjoner og funksjonalitet, og deretter videresende disse gjennom diskusjoner som er knyttet til et spesifikt depot, gi utviklere, produkteiere og sluttbrukere muligheten til å samhandle tett i et miljø som er spesifikt for funksjonene de er interessert i å se implementert.

Artefaktlivssykluser
Artefakthåndtering er en ting som er sentral i alle livssykluser for programvareutvikling. Enten det er i form av kjørbare filer, binærfiler, dynamisk koblede biblioteker, statisk web kode, eller til og med gjennom Docker-beholderbilder eller Helm-diagrammer, er det viktig å ha et sentralt sted der alle artefakter kan katalogiseres og hentes for distribusjon. GitHub-pakker lar utviklere lagre standardiserte pakkeformater for distribusjon innen en organisasjon eller en bedrift.
GitHub-pakker støtter følgende:

• Maven
• Gradle
• npm
• Rubin
• NETT
• Docker-bilder

Skulle du ha artefakter som ikke faller inn under disse kategoriene, kan du fortsatt lagre dem ved å bruke utgivelsesfunksjonen i depotet. Dette lar deg legge ved nødvendige binærfiler eller annet fileetter behov.

Håndtere kvalitet
Testing er en integrert del av programvareutvikling, enten det er å utføre enhetstester eller funksjonstester under en kontinuerlig integrasjonsbygging eller å la kvalitetssikringsanalytikere kjøre gjennom testscenarier for å validere funksjonalitet i en web søknad. GitHub Actions lar deg integrere en rekke forskjellige testtyper i rørledningene dine for å sikre at kvaliteten blir evaluert.
I tillegg kan GitHub Copilot tilby forslag til hvordan man best kan skrive enhetstester, ta byrden med å lage enhet eller andre typer tester fra utviklerne og la dem fokusere mer på forretningsproblemet.

Å være i stand til enkelt å integrere ulike testverktøy bidrar til å sikre at kvaliteten blir evaluert gjennom hele utviklingslivssyklusen. Som nevnt tidligere, kan du bruke sjekker i GitHub Actions arbeidsflyter for å validere visse scenarier. Dette inkluderer å kunne kjøre en full pakke med tester før du lar en forespørsel slås sammen. Avhengig av stagNår det gjelder distribusjon, kan du også spesifisere kontroller som inkluderer integrasjonstester, belastnings- og stresstester, og til og med kaostester for å sikre at applikasjoner som går gjennom distribusjonspipelinen er riktig testet og validert før de kommer til produksjon.

Konklusjon
Når du planlegger de neste trinnene i reisen din, er det viktig å tenke på å fortsette å bringe fordelene med AI og sikkerhet til DevOps-prosessen din for å levere kode av høy kvalitet som er sikker fra starten av. Ved å adressere produktivitetsflaskehalser og eliminere tidstyver, kan du gi ingeniørene dine mulighet til å jobbe mer effektivt. GitHub er klar til å hjelpe deg i gang, uansett hvilke løsninger du bygger eller hvilken fase av utforskning du er i. Enten det er å bruke GitHub Copilot for å forbedre utvikleropplevelsen, ivareta sikkerhetsstillingen din eller skalere med cloud-native utvikling, GitHub er klar til å hjelpe deg hvert steg på veien.

Neste trinn
For å lære mer om GitHub Enterprise eller for å starte din gratis prøveversjon, besøk https://github.com/enterprise

FAQ

Spørsmål: Hvordan kan AI brukes i DevOps?
A: AI i DevOps kan automatisere rutineoppgaver, forbedre sikkerheten ved å beskytte kode og optimalisere ende-til-ende programvarelivssyklusadministrasjon.

Spørsmål: Hva er fordelene med å bruke AI i DevOps?
A: Bruk av AI i DevOps kan føre til økt effektivitet, forbedret kodekvalitet, raskere tilbakemeldingssykluser og bedre samarbeid mellom teammedlemmer.

Spørsmål: Hvordan hjelper DevOps organisasjoner med å holde seg konkurransedyktige?
A: DevOps gjør det mulig for organisasjoner å akselerere utgivelsessykluser, forbedre påliteligheten og drive innovasjon, slik at de raskt kan tilpasse seg markedsendringer og overgå konkurrentene.

Dokumenter / Ressurser

GitHub AI-drevne DevOps med GitHub [pdfBrukerhåndbok AI-drevne DevOps med GitHub, AI-drevne, DevOps med GitHub, med GitHub, GitHub

Referanser

• Brukerhåndbok