DevOps z obsługą AI i GitHub

Specyfikacje

• Nazwa produktu: DevOps z obsługą AI i GitHub
• Funkcje: Zwiększ wydajność, popraw bezpieczeństwo, dostarczaj wartość szybciej

Czym jest DevOps?

Skutecznie wdrożone podejście DevOps może zmienić sposób, w jaki Twoja organizacja dostarcza oprogramowanie, przyspieszając
cykle wydawnicze, zwiększanie niezawodności i stymulowanie innowacyjności.
Prawdziwa szansa leży w tym, jak DevOps pozwala zachować zwinność na szybko ewoluującym rynku. Tworząc kulturę współpracy, ciągłego doskonalenia i strategicznego przyjmowania technologii, możesz wyprzedzić konkurencję szybszym czasem wprowadzania produktów na rynek i większą zdolnością do adaptacji do zmian.

DevOps jest kształtowany przez różnorodne doświadczenia, umiejętności techniczne i perspektywy kulturowe. Ta różnorodność powoduje wiele interpretacji i ewoluujących praktyk, dzięki czemu DevOps jest dynamiczną i interdyscyplinarną dziedziną. Zespół DevOps jest wielofunkcyjny i obejmuje kluczowych graczy z zespołów, które są częścią cyklu życia dostarczania oprogramowania (SDLC).
W tej książce elektronicznej przyjrzymy się wartości budowania silnego zespołu i praktyki DevOps, a także temu, jak stosować sztuczną inteligencję do automatyzacji rutynowych zadań, ochrony kodu i osiągnięcia optymalnego zarządzania cyklem życia od początku do końca.

Definicja DevOps

Donovan Brown, uznany autorytet w społeczności DevOps, podzielił się definicją DevOps, która cieszy się szerokim uznaniem wśród praktyków DevOps:

DevOps to połączenie ludzi, procesów i produktów, które umożliwia ciągłe dostarczanie wartości użytkownikom końcowym.”

Donovan Brown

Menedżer programu partnerskiego // Microsoft1
W wielu środowiskach technologicznych zespoły są odizolowane przez swoje zestawy umiejętności technicznych, a każdy z nich koncentruje się na własnych metrykach, wskaźnikach KPI i produktach końcowych. Ta fragmentacja często spowalnia dostawę, powoduje nieefektywność i prowadzi do sprzecznych priorytetów, co ostatecznie utrudnia postęp.
Aby pokonać te wyzwania, organizacje powinny pracować nad wspieraniem współpracy, zachęcać do konstruktywnego feedbacku, automatyzować przepływy pracy i wdrażać ciągłe doskonalenie. Pomaga to zapewnić szybsze dostarczanie oprogramowania, większą wydajność, lepsze podejmowanie decyzji, oszczędności kosztów i silniejszą przewagę konkurencyjną.
Jak zespoły mogą zacząć skutecznie przyjmować nowe praktyki DevOps? Mogą zacząć od zajęcia się najpierw najistotniejszymi problemami, takimi jak ręczne procesy wdrażania, długie cykle informacji zwrotnych, nieefektywna automatyzacja testów i opóźnienia spowodowane ręcznymi interwencjami w procesach wydawania.

Eliminowanie punktów tarcia może wydawać się przytłaczające, ale szybki wzrost AI w ostatnich latach stworzył nowe możliwości dla programistów, aby zwiększyć szybkość i jakość swojej pracy. Nasze badania wykazały, że jakość tworzonego i ponownie tworzonego koduviewed działał lepiej pod każdym względem z włączonym czatem GitHub Copilot, mimo że żaden z programistów nie korzystał z tej funkcji wcześniej.
85% programistów czuło się pewniej co do jakości swojego kodu, pisząc go za pomocą GitHub Copilot i GitHub Copilot Chat

85%

Kod reviewbyły bardziej wykonalne i ukończone o 15% szybciej niż bez czatu GitHub Copilot

15%

DevOps + generatywna sztuczna inteligencja: wykorzystanie sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności
Promując kulturę współodpowiedzialności, DevOps zachęca do współpracy i przełamuje silosy. AI idzie jeszcze dalej, automatyzując powtarzalne zadania, usprawniając przepływy pracy i umożliwiając szybsze cykle informacji zwrotnych, pozwalając zespołom skupić się na pracy o wysokiej wartości.
Kluczowym wyzwaniem w dostarczaniu oprogramowania jest nieefektywność i niedokładność — problemy, które AI pomaga rozwiązać, optymalizując zarządzanie zasobami i dostarczając spójne, dokładniejsze wyniki. Efektywność oparta na AI może nie tylko zwiększyć wydajność aplikacji i optymalizację infrastruktury, ale także wzmocnić bezpieczeństwo i obniżyć koszty.
Wydajne zespoły potrafią identyfikować i automatyzować powtarzające się zadania, które utrudniają produktywność i wydłużają cykle dostaw. Ostatecznym celem jest dostarczanie klientom i użytkownikom końcowym tego, co jest dla nich najważniejsze, przy jednoczesnym napędzaniu wzrostu organizacyjnego, przyspieszaniu czasu wprowadzania produktów na rynek i wzmacnianiu produktywności i satysfakcji programistów.

Automatyzacja codziennych czynności
Programiści często wykonują codzienne, powtarzalne zadania.
Są one powszechnie nazywane „złodziejami czasu” i obejmują takie rzeczy, jak ręczne sprawdzanie systemu, konfigurowanie nowych środowisk kodowych lub identyfikowanie i rozwiązywanie błędów. Zadania te odciągają czas od podstawowej odpowiedzialności programisty: dostarczania nowych funkcji.
DevOps to w równym stopniu współpraca zespołowa i automatyzacja.
Nadrzędnym celem jest usunięcie obciążeń i przeszkód z SDLC oraz pomoc deweloperom w zmniejszeniu liczby zadań manualnych i przyziemnych. Przyjrzyjmy się, jak można wykorzystać sztuczną inteligencję do rozwiązania tych problemów.

Usprawnij cykle rozwoju dzięki GitHub
Połączmy DevOps, AI i moc GitHub, aby zobaczyć, jak Twoje zespoły mogą dostarczać wartość od początku do końca. GitHub
jest powszechnie uznawana za ojczyznę oprogramowania typu open source, ale oferuje również funkcje klasy korporacyjnej poprzez swoje rozwiązanie GitHub Enterprise.
GitHub Enterprise usprawnia cykl życia DevOps, zapewniając ujednoliconą platformę do kontroli wersji, śledzenia problemów i ponownego kodowania.viewi więcej. To zmniejsza rozrost łańcucha narzędzi, minimalizuje nieefektywność i łagodzi zagrożenia bezpieczeństwa poprzez ograniczenie liczby powierzchni, na których pracują Twoje zespoły.

Dzięki dostępowi do GitHub Copilot, wiodącego narzędzia do rozwoju AI, cykle rozwoju można przyspieszyć, skracając czas poświęcany na powtarzające się zadania i łagodząc błędy. Może to prowadzić do szybszej dostawy i krótszego czasu wprowadzania na rynek.
Wbudowana automatyzacja i przepływy pracy CI/CD w GitHub pomagają również uprościć kod.views, testowanie i wdrażanie. Zmniejsza to liczbę zadań ręcznych, jednocześnie skracając czas zatwierdzania i przyspieszając rozwój. Narzędzia te umożliwiają bezproblemową współpracę, przełamując silosy i pozwalając zespołom na efektywne zarządzanie każdym aspektem swoich projektów — od planowania po dostawę.

Pracuj mądrzej, nie ciężej
Automatyzacja jest sercem DevOps, umożliwiając wyeliminowanie złodziei czasu i skupienie się na szybszym dostarczaniu wartości. Automatyzacja to bardzo szerokie pojęcie, które obejmuje różne elementy SDLC. Automatyzacja może obejmować takie rzeczy, jak konfigurowanie CI/CD, aby umożliwić bezproblemową integrację zmian kodu w środowisku produkcyjnym. Może to również obejmować automatyzację infrastruktury jako kodu (IaC), testowanie, monitorowanie i powiadamianie oraz bezpieczeństwo.
Podczas gdy większość narzędzi DevOps zapewnia możliwości CI/CD, GitHub idzie o krok dalej dzięki GitHub Actions, rozwiązaniu dostarczającemu oprogramowanie klasy korporacyjnej
Twoje środowisko — czy to w chmurze, lokalnie, czy gdzie indziej. Dzięki GitHub Actions możesz nie tylko hostować swoje CI/
Procesy CD umożliwiają nie tylko automatyzację niemal wszystkiego w ramach Twoich przepływów pracy.
Ta bezproblemowa integracja z platformą GitHub eliminuje potrzebę dodatkowych narzędzi, usprawniając przepływy pracy i zwiększając produktywność. Oto, w jaki sposób GitHub Actions może przekształcić Twoje przepływy pracy:

• Szybsze CI/CD: automatyzacja procesów kompilacji, testowania i wdrażania w celu szybszego wydawania wersji.
• Lepsza jakość kodu: egzekwowanie standardów formatowania kodu i wczesne wykrywanie problemów związanych z bezpieczeństwem.
• Lepsza współpraca: automatyzacja powiadomień i komunikacji wokół procesów programistycznych.
• Uproszczona zgodność: pomaga dostosować repozytoria do standardów organizacyjnych.
• Większa wydajność: automatyzacja powtarzalnych zadań pozwala zaoszczędzić czas programistom.

GitHub Copilot może być używany do tworzenia sugestii dotyczących kodu i sugerowania, których działań użyć, aby tworzyć lepsze przepływy pracy. Może również sugerować najlepsze praktyki kodowania dostosowane do Twojej organizacji, które Twoje zespoły mogą szybko wdrożyć, aby pomóc w egzekwowaniu zasad zarządzania i konwencji. GitHub Copilot działa również z różnymi językami programowania i może być używany do tworzenia działań i przepływów pracy w celu łatwej automatyzacji zadań.

Aby dowiedzieć się więcej o GitHub Copilot, zobacz:

• Uzyskiwanie sugestii dotyczących kodu w środowisku IDE za pomocą GitHub Copilot
• Korzystanie z GitHub Copilot w środowisku IDE: wskazówki, triki i najlepsze praktyki
• 10 nieoczekiwanych sposobów wykorzystania GitHub Copilot

Zredukuj powtarzające się zadania
Skup się na automatyzacji rutynowych procesów i korzystaj z narzędzi takich jak GitHub Copilot, aby usprawnić swój przepływ pracy. Na przykładample, Copilot może pomóc w generowaniu testów jednostkowych — czasochłonnej, ale niezbędnej części rozwoju oprogramowania. Tworząc precyzyjne monity, programiści mogą pokierować Copilotem w celu stworzenia kompleksowych zestawów testowych, obejmujących zarówno podstawowe scenariusze, jak i bardziej złożone przypadki brzegowe. Zmniejsza to ręczny wysiłek przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej jakości kodu.

Istotne jest, aby ufać, ale weryfikować wyniki, które zapewnia Copilot — podobnie jak w przypadku każdego generatywnego narzędzia opartego na sztucznej inteligencji. Twoje zespoły mogą polegać na Copilocie w przypadku prostych i złożonych zadań, ale ważne jest, aby zawsze weryfikować jego wyniki poprzez dokładne testowanie przed wdrożeniem jakiegokolwiek kodu. Pomaga to nie tylko zapewnić niezawodność, ale także zapobiega błędom, które w przeciwnym razie mogłyby spowolnić Twój przepływ pracy.
W miarę korzystania z aplikacji Copilot udoskonalanie komunikatów pomoże Ci w pełni wykorzystać jej możliwości, umożliwiając inteligentniejszą automatyzację przy jednoczesnej minimalizacji powtarzających się zadań.
Aby uzyskać więcej informacji na temat tworzenia testów jednostkowych za pomocą narzędzia GitHub Copilot, zobacz:

• Tworzenie testów jednostkowych przy użyciu narzędzi GitHub Copilot
• Pisanie testów za pomocą GitHub Copilot

Szybka inżynieria i kontekst
Zintegrowanie GitHub Copilot z praktyką DevOps może zrewolucjonizować sposób pracy Twojego zespołu. Tworzenie precyzyjnych, bogatych w kontekst podpowiedzi dla Copilot może pomóc Twojemu zespołowi odblokować nowe poziomy wydajności i usprawnić procesy.
Korzyści te mogą przełożyć się na wymierne wyniki dla Twojej organizacji, takie jak:

• Większa wydajność: automatyzuj powtarzalne zadania, minimalizuj ręczne interwencje i umożliw szybsze, mądrzejsze podejmowanie decyzji dzięki praktycznym spostrzeżeniom.
• Oszczędność kosztów: usprawnij przepływy pracy, zmniejsz liczbę błędów i obniż koszty rozwoju poprzez integrację sztucznej inteligencji z powtarzalnymi i podatnymi na błędy procesami.
• Uzyskaj wyniki: wykorzystaj Copilot do realizacji celów strategicznych, poprawy obsługi klientów i utrzymania przewagi konkurencyjnej na rynku.

Ucząc się, jak pisać precyzyjne i szczegółowe podpowiedzi, zespoły mogą znacznie poprawić trafność i dokładność sugestii Copilota. Podobnie jak w przypadku każdego nowego narzędzia, odpowiednie wdrożenie i szkolenie są niezbędne, aby pomóc zespołowi zmaksymalizować korzyści Copilota na dużą skalę.

Oto, w jaki sposób możesz wspierać kulturę efektywnej i szybkiej inżynierii w swoim zespole:

• Zbuduj wewnętrzną społeczność: Utwórz kanały czatów, aby dzielić się spostrzeżeniami, bierz udział w wydarzeniach lub je organizuj, a także stwórz możliwości uczenia się, aby stworzyć przestrzeń do nauki dla swoich zespołów.
• Dziel się zaskakującymi momentami: korzystaj z narzędzi takich jak Copilot, aby tworzyć dokumentację, która będzie dla innych przewodnikiem w ich podróży.
• Dziel się wskazówkami i trikami, które zebrałeś: Organizuj sesje dzielenia się wiedzą i wykorzystuj wewnętrzne środki komunikacji (biuletyny, Teams, Slack itp.), aby dzielić się swoimi spostrzeżeniami.

Skuteczne monity pomagają dostosować AI do celów Twojego zespołu, co może prowadzić do lepszego podejmowania decyzji, bardziej niezawodnych wyników i wyższej wydajności. Wdrażając te metody inżynierii monitowej, możesz nie tylko zaoszczędzić koszty, ale także umożliwić szybszą dostawę, ulepszoną ofertę produktów i lepsze doświadczenia klientów.

DevOps + bezpieczeństwo: ochrona kodu od wewnątrz

Zunifikowana strategia zarządzania SDLC jest o wiele skuteczniejsza, gdy jest wspierana przez usprawniony zestaw narzędzi. Podczas gdy rozrost narzędzi jest powszechnym wyzwaniem w wielu dyscyplinach DevOps, bezpieczeństwo aplikacji często odczuwa jego wpływ najbardziej. Zespoły często dodają nowe narzędzia, aby rozwiązać luki, ale takie podejście często pomija podstawowe problemy związane z ludźmi i procesami. W rezultacie krajobrazy bezpieczeństwa mogą zostać zagracone wszystkim, od skanerów pojedynczych aplikacji po złożone platformy ryzyka przedsiębiorstwa.
Upraszczając swój zestaw narzędzi, pomagasz programistom zachować koncentrację, ograniczyć przełączanie kontekstu i utrzymać przepływ kodowania. Platforma, na której bezpieczeństwo jest zintegrowane na każdym kroku — od zarządzania zależnościami i alertów o podatnościach po środki zapobiegawcze chroniące poufne informacje — zapewnia stabilność postawy bezpieczeństwa oprogramowania Twojej organizacji. Ponadto rozszerzalność jest kluczowa, umożliwiając wykorzystanie istniejących narzędzi wraz z wbudowanymi możliwościami platformy.

Chroń każdą linię kodu
Kiedy myślisz o rozwoju oprogramowania, prawdopodobnie przychodzą ci na myśl języki takie jak Python, C#, Java i Rust. Jednak kod przybiera wiele form, a profesjonaliści z różnych dziedzin — naukowcy zajmujący się danymi, analitycy ds. bezpieczeństwa i analitycy ds. Business Intelligence — również zajmują się kodowaniem na swój własny sposób. W związku z tym potencjalne ryzyko luk w zabezpieczeniach wzrasta — czasami nieświadomie. Zapewnienie kompleksowego zestawu standardów i metodologii wszystkim programistom, niezależnie od ich roli lub tytułu, umożliwia im integrację zabezpieczeń na każdym etapie cyklu.

Analiza statyczna i skanowanie tajne
Korzystanie z narzędzi do testowania bezpieczeństwa aplikacji (AST) stało się bardziej powszechne w przypadku integracji w czasie kompilacji. Jedną z mało inwazyjnych technik jest skanowanie kodu źródłowego w stanie, w jakim jest, w poszukiwaniu punktów złożoności, potencjalnych luk i zgodności ze standardami. Wykorzystanie analizy składu oprogramowania (SCA) przy każdym zatwierdzeniu i każdym przesłaniu pomaga programistom skupić się na zadaniu, zapewniając jednocześnie mechanizm żądań ściągnięcia i ponownegoviewaby być bardziej produktywnym i znaczącym.
Skanowanie sekretów to tajna broń przeciwko potencjalnemu przekazywaniu kompromitujących sekretów lub kluczy do kontroli źródła. Po skonfigurowaniu skanowanie sekretów pobiera dane z listy ponad 120 różnych dostawców oprogramowania i platform, w tym AWS, Azure i GCP. Umożliwia to identyfikację określonych sekretów, które pasowałyby do tych aplikacji oprogramowania lub platform. Możesz również sprawdzić, czy sekret lub klucz jest aktywny bezpośrednio z interfejsu użytkownika GitHub, co ułatwia naprawę.

Zaawansowana analiza kodu z CodeQL
CodeQL to potężne narzędzie w GitHub, które analizuje kod w celu identyfikacji luk, błędów i innych problemów z jakością. Buduje bazę danych z Twojej bazy kodu poprzez kompilację lub interpretację, a następnie wykorzystuje język zapytań do wyszukiwania podatnych wzorców. CodeQL umożliwia również tworzenie niestandardowych baz danych wariantów dostosowanych do konkretnych przypadków lub zastrzeżonych przypadków użycia istotnych dla Twojej firmy. Ta elastyczność umożliwia opracowywanie wielokrotnego użytku baz danych luk, które mogą być używane podczas skanowania innych aplikacji w Twojej firmie.
Oprócz solidnych możliwości CodeQL szybko dostarcza wyniki skanowania i podatności dla obsługiwanych języków, umożliwiając programistom skuteczne rozwiązywanie problemów bez uszczerbku dla jakości. To połączenie mocy i szybkości sprawia, że ​​CodeQL jest cennym atutem w utrzymywaniu integralności kodu i bezpieczeństwa w różnych projektach. Zapewnia również liderom skalowalne podejście do poprawy odporności organizacji i wdrażania bezpiecznych praktyk programistycznych.

protokół
Od wykrywania luk w zabezpieczeniach do skutecznej naprawy3

bardziej precyzyjny
Wykrywa ujawnione sekrety z mniejszą liczbą fałszywych alarmów4

zasięg
Copilot Autofix zapewnia sugestie kodu dla prawie 90% typów alertów we wszystkich obsługiwanych językach5

1. Ogólnie rzecz biorąc, mediana czasu, w którym programiści używają Copilot Autofix do automatycznego zatwierdzenia poprawki dla alertu PR-time, wynosi 28 minut, w porównaniu do 1.5 godziny na ręczne rozwiązanie tych samych alertów (3 razy szybciej). W przypadku luk w zabezpieczeniach SQL injection: 18 minut w porównaniu do 3.7 godziny (12 razy szybciej). Na podstawie nowych alertów skanowania kodu znalezionych przez CodeQL w żądaniach ściągnięcia (PR) w repozytoriach z włączonym GitHub Advanced Security. Są to examples; Twoje wyniki mogą się różnić.
2. Porównawcze badanie raportowania tajemnic oprogramowania za pomocą narzędzi do wykrywania tajemnic,
   Setu Kumar Basak i wsp., Uniwersytet Stanowy Karoliny Północnej, 2023
3. https://github.com/enterprise/advanced-security

Demistyfikacja grafu zależności

Nowoczesne aplikacje mogą mieć dziesiątki bezpośrednio odwoływanych pakietów, które z kolei mogą mieć dziesiątki kolejnych pakietów jako zależności. To wyzwanie jest amplifikowane, ponieważ przedsiębiorstwa muszą zarządzać setkami repozytoriów o zróżnicowanych poziomach zależności. To sprawia, że ​​bezpieczeństwo staje się trudnym zadaniem, ponieważ zrozumienie, które zależności są używane w całej organizacji, staje się trudne. Przyjęcie strategii zarządzania zależnościami, która śledzi zależności repozytoriów, luki w zabezpieczeniach i typy licencji OSS, zmniejsza ryzyko i pomaga wykrywać problemy, zanim dotrą do produkcji.
GitHub Enterprise zapewnia użytkownikom i administratorom natychmiastowy wgląd w grafy zależności, a także alerty użytkowania z Dependabot, które sygnalizują nieaktualne biblioteki stanowiące potencjalne zagrożenie bezpieczeństwa.

Wykres zależności repozytorium składa się z

• Zależności: kompletna lista zależności zidentyfikowanych w repozytorium
• Zależne: Wszystkie projekty lub repozytoria, które mają zależność od repozytorium
• Dependabot: Czy Dependabot znalazł jakieś informacje dotyczące zaktualizowanych wersji Twoich zależności?

W przypadku luk na poziomie repozytorium karta Bezpieczeństwo na pasku nawigacyjnym wyświetla wyniki dla zidentyfikowanych luk, które mogą być powiązane z zależnościami związanymi z bazą kodu. Dependabot view wyświetla alerty dotyczące zidentyfikowanych luk w zabezpieczeniach i umożliwia view wszelkie zestawy reguł, które mogą pomóc w automatycznym sortowaniu niektórych alertów dla publicznych repozytoriów.

GitHub Przedsiębiorstwo i organizacja views
Dzięki GitHub Enterprise możesz view i zarządzaj zależnościami, lukami i licencjami OSS we wszystkich repozytoriach w swojej organizacji i przedsiębiorstwie. Wykres zależności pozwala zobaczyć kompleksowy view zależności pomiędzy wszystkimi zarejestrowanymi repozytoriami.

Ten przejrzysty panel zapewnia doskonały przegląd nie tylko zidentyfikowanych ostrzeżeń dotyczących bezpieczeństwa, ale także dystrybucji licencji w zależności od zależności
w użyciu w całym przedsiębiorstwie. Korzystanie z licencji OSS może być szczególnie ryzykowne, zwłaszcza jeśli zarządzasz zastrzeżonym kodem. Niektóre bardziej restrykcyjne licencje open source, takie jak GPL i LGPL, mogą potencjalnie narazić kod źródłowy na wymuszoną publikację. Komponenty open source wymagają znalezienia ujednoliconego sposobu na określenie, gdzie możesz być niezgodny, i możesz chcieć znaleźć inne alternatywy dla pakietów pobieranych z tymi licencjami.

Ochrona Twojego bezpieczeństwa

Wiele systemów kontroli źródeł klasy korporacyjnej daje Ci opcje ochrony Twojego kodu za pomocą zasad, haków pre-commit i funkcjonalności specyficznych dla platformy. Poniższe środki mogą być użyte do zaplanowania wszechstronnego stanowiska bezpieczeństwa:

• Środki zapobiegawcze:
  GitHub umożliwia konfigurację i używanie różnych typów zestawów reguł w celu wymuszenia zachowań i ochrony przed niechcianymi zmianami w określonych gałęziach. Na przykładampna:
  • Reguły wymagające żądań ściągnięcia przed scaleniem zmian
  • Zasady chroniące określone gałęzie przed bezpośrednim wprowadzaniem zmian

Dodatkowe sprawdzenie po stronie klienta można wykonać, używając haków pre-commit. Git, jako system zarządzania kontrolą źródła, obsługuje haki pre-commit do wykonywania różnych zadań, takich jak formatowanie komunikatów commit lub uruchamianie procedur formatowania i walidacji przed zatwierdzeniem zmian. Te haki mogą wykorzystywać zaawansowane narzędzia, aby pomóc zapewnić spójność kodu i jakość na poziomie lokalnym.

• Środki ochronne: GitHub umożliwia również skonfigurowanie środków ochronnych, w tym korzystanie z kontroli, które można ustanowić podczas żądania ściągnięcia lub kompilacji CI. Obejmują one:
  • Sprawdzanie zależności
  • Sprawdzanie testów
  • Kontrole jakości kodu
  • Bramy jakościowe
  • Bramy ręcznej interwencji/zatwierdzenia przez człowieka

GitHub Enterprise umożliwia zespołom programistycznym bardzo szybką identyfikację luk i reagowanie na nie, od przestarzałych zależności i sprawdzonych sekretów po znane luki w zabezpieczeniach języka. Dzięki dodatkowym możliwościom viewkorzystając z wykresu zależności, liderzy zespołów i administratorzy są uzbrojeni w narzędzia, których potrzebują, aby wyprzedzać trendy, jeśli chodzi o ostrzeżenia dotyczące bezpieczeństwa. Włącz widoczność używanych typów licencji, a otrzymasz kompleksową platformę zarządzania ryzykiem, która stawia bezpieczeństwo na pierwszym miejscu.

Wspomaganie przepływu DevOps za pomocą GitHub Enterprise
Można śmiało powiedzieć, że koncepcja DevOps jest powszechnie znana osobom z branży technologicznej. Jednak w miarę pojawiania się nowych narzędzi i metodologii wdrażania aplikacji może to stanowić obciążenie dla stale rozwijającej się organizacji, która musi skutecznie zarządzać wynikami i je mierzyć.
Spełnienie wymagań rynku w zakresie odpornych, skalowalnych i opłacalnych aplikacji może być trudne. Wykorzystanie zasobów w chmurze może pomóc w skróceniu czasu wprowadzania na rynek, przyspieszeniu wewnętrznej pętli dla programistów i umożliwieniu skalowanego testowania i wdrażania przy użyciu kontroli uwzględniających koszty.

Włączanie aplikacji natywnych w chmurze
Podobnie jak paradygmat przesunięcia w lewo przybliżył bezpieczeństwo, testowanie i informacje zwrotne do wewnętrznej pętli rozwoju, to samo można powiedzieć o rozwijaniu aplikacji dla chmury. Przyjęcie praktyk rozwoju skoncentrowanych na chmurze pomaga deweloperom zasypać przepaść między tradycyjnymi podejściami a nowoczesnymi rozwiązaniami w chmurze. Ta zmiana umożliwia zespołom wyjście poza proste tworzenie aplikacji w chmurze i budowanie aplikacji prawdziwie natywnych dla chmury.

Twórz w chmurze, wdrażaj w chmurze
IDE, które ułatwia bezproblemowy rozwój, jest obecnie standardowym oczekiwaniem. Jednak idea przenośności w tym środowisku jest stosunkowo nowa, zwłaszcza biorąc pod uwagę ostatnie postępy w IDE opartych na chmurze. Dzięki uruchomieniu GitHub Codespaces i podstawowej technologii DevContainers, programiści mogą teraz rozwijać kod w przenośnym środowisku online. Ta konfiguracja pozwala im wykorzystać konfigurację fileco pozwala na dostosowanie środowiska programistycznego do konkretnych wymagań zespołu.

Połączenie możliwości ponownego wykorzystania i przenośności zapewnia organizacjom znaczną przewagętages. Zespoły mogą
teraz scentralizować ich konfigurację i specyfikacje środowiskowe, umożliwiając każdemu deweloperowi — zarówno nowemu, jak i doświadczonemu — pracę w ramach tej samej konfiguracji. Posiadanie tych scentralizowanych konfiguracji pozwala członkom zespołu przyczyniać się do tych konfiguracji. W miarę rozwoju potrzeb środowisko może być aktualizowane i utrzymywane w stabilnym stanie dla wszystkich deweloperów.

Zarządzanie przepływami pracy na dużą skalę
To przepływ pracy programisty i czas wprowadzania produktu na rynek naprawdę wpływają na wskaźniki produktywności. Jednak zarządzanie tym na dużą skalę może być wyzwaniem, zwłaszcza gdy wiele różnych zespołów programistów korzysta z przepływów pracy i wdrażania w różnych chmurach, usługach w chmurze, a nawet instalacjach lokalnych. Oto kilka sposobów, w jakie GitHub Enterprise przejmuje ciężar zarządzania przepływami pracy na dużą skalę:

• Uprość dzięki wielokrotnego użytku akcjom i przepływom pracy
• Zatrudnij zarządzanie za pomocą
  Zasady działań
• Użyj akcji opublikowanych przez
  zweryfikowani wydawcy
• Używaj zasad i zestawów reguł gałęzi, aby zapewnić spójność i chronić kod główny
• Konfiguruj to, co ma sens na poziomie przedsiębiorstwa i organizacji

Kompleksowe zarządzanie cyklem życia oprogramowania
Zarządzanie zarówno planowaną, jak i wykonywaną pracą jest istotnym kamieniem węgielnym zwinnego rozwoju oprogramowania. GitHub Enterprise zapewnia lekką konstrukcję zarządzania projektami, która umożliwia użytkownikom tworzenie projektów, kojarzenie jednego lub większej liczby zespołów i repozytoriów z tym projektem, a następnie używanie problemów otwieranych w powiązanych repozytoriach do śledzenia elementów pracy w całym projekcie. Etykiety można wykorzystać do rozróżniania różnych typów problemów.

Na przykładample, niektóre z domyślnych
etykiety, których można używać z problemami to ulepszenie, błąd i funkcja. Dla każdego elementu, który ma skojarzoną listę zadań związanych z problemem, można użyć Markdown, aby zdefiniować tę listę zadań jako listę kontrolną i uwzględnić ją w treści problemu. Umożliwia to śledzenie ukończenia na podstawie tej listy kontrolnej i pomaga dopasować ją do kamieni milowych projektu, jeśli zostały zdefiniowane.

Zarządzanie pętlą sprzężenia zwrotnego 
Nie jest tajemnicą, że im szybciej deweloper otrzyma opinię na temat konkretnej funkcjonalności, tym łatwiej będzie mu naprawić potencjalne problemy i wydać aktualizacje w porównaniu z walidacją zmian. Każda organizacja ma swoją własną preferowaną metodę komunikacji, czy to za pośrednictwem wiadomości błyskawicznych, poczty e-mail, komentarzy do zgłoszeń lub problemów, czy nawet połączeń telefonicznych. Jedną z dodatkowych funkcji GitHub Enterprise są Dyskusje, które oferują deweloperom i użytkownikom możliwość interakcji w środowisku opartym na forum, komunikowania zmian, wszelkiego rodzaju problemów dotyczących funkcjonalności lub sugestii dotyczących nowej funkcjonalności, które można następnie przełożyć na elementy robocze.

Zestaw funkcji wokół Discussions cieszy się popularnością wśród projektów open source od dłuższego czasu. Niektóre organizacje mogą mieć trudności z dostrzeżeniem korzyści z korzystania z Discussions, gdy istnieją już narzędzia komunikacyjne na poziomie przedsiębiorstwa. W miarę dojrzewania organizacji, możliwość segregowania komunikatów, które są istotne dla określonych funkcji i funkcjonalności oprogramowania, a następnie przekazywania ich za pośrednictwem Discussions, które są powiązane z określonym repozytorium, może dać deweloperom, właścicielom produktów i użytkownikom końcowym możliwość ścisłej interakcji w środowisku, które jest specyficzne dla funkcji, które są zainteresowani zaimplementować.

Cykle życia artefaktów
Zarządzanie artefaktami to jedna z rzeczy, która jest kluczowa dla wszystkich cykli życia rozwoju oprogramowania. Niezależnie od tego, czy jest to forma plików wykonywalnych, plików binarnych, bibliotek dynamicznie łączonych, statycznych web kodu, a nawet poprzez obrazy kontenerów Docker lub wykresy Helm, posiadanie centralnego miejsca, w którym wszystkie artefakty mogą być katalogowane i pobierane do wdrożenia, jest niezbędne. Pakiety GitHub umożliwiają programistom przechowywanie standardowych formatów pakietów do dystrybucji w organizacji lub przedsiębiorstwie.
Usługa GitHub Packages obsługuje następujące elementy:

• Maven
• Gradle
• npm
• Rubin
• INTERNET
• Obrazy Dockera

Jeśli masz artefakty, które nie mieszczą się w tych kategoriach, możesz je nadal przechowywać, korzystając z funkcji Wydania w repozytorium. Umożliwia to dołączenie wymaganych plików binarnych lub innych filew razie potrzeby.

Zarządzanie jakością
Testowanie jest integralną częścią rozwoju oprogramowania, niezależnie od tego, czy polega na wykonywaniu testów jednostkowych lub funkcjonalnych podczas kompilacji ciągłej integracji, czy też na przeprowadzaniu przez analityków ds. zapewnienia jakości scenariuszy testowych w celu sprawdzenia funkcjonalności w ramach web aplikacja. GitHub Actions umożliwia integrację różnych typów testów z procesami, aby pomóc zapewnić, że jakość jest oceniana.
Ponadto GitHub Copilot może oferować sugestie dotyczące najlepszych metod tworzenia testów jednostkowych. Dzięki temu deweloperzy nie muszą już zajmować się tworzeniem testów jednostkowych ani innych typów testów, a mogą skupić się na danym problemie biznesowym.

Możliwość łatwej integracji różnych narzędzi testowych pomaga zapewnić ocenę jakości w całym cyklu życia rozwoju. Jak wspomniano wcześniej, możesz używać kontroli w przepływach pracy GitHub Actions, aby sprawdzać poprawność niektórych scenariuszy. Obejmuje to możliwość pomyślnego uruchomienia pełnego zestawu testów przed zezwoleniem na scalenie żądania. W zależności od stagPodczas wdrażania można także określić kontrole obejmujące testy integracyjne, testy obciążeniowe i wytrzymałościowe, a nawet testy chaosu, aby mieć pewność, że aplikacje przechodzące przez proces wdrażania są odpowiednio testowane i sprawdzane przed skierowaniem do produkcji.

Wniosek
Planując kolejne kroki w swojej podróży, ważne jest, aby pomyśleć o dalszym wprowadzaniu korzyści AI i bezpieczeństwa do procesu DevOps, aby dostarczać wysokiej jakości kod, który jest bezpieczny od samego początku. Rozwiązując wąskie gardła produktywności i eliminując złodziei czasu, możesz umożliwić swoim inżynierom wydajniejszą pracę. GitHub jest gotowy pomóc Ci rozpocząć, niezależnie od tego, jakie rozwiązania budujesz lub w jakiej fazie eksploracji jesteś. Niezależnie od tego, czy używasz GitHub Copilot w celu ulepszenia środowiska programistycznego, ochrony swojej postawy bezpieczeństwa, czy skalowania z natywnym dla chmury rozwojem, GitHub jest gotowy pomóc Ci na każdym kroku.

Następne kroki
Aby dowiedzieć się więcej o GitHub Enterprise lub rozpocząć bezpłatny okres próbny, odwiedź stronę https://github.com/enterprise

Często zadawane pytania

P: W jaki sposób sztuczną inteligencję można wykorzystać w DevOps?
A: Sztuczna inteligencja w DevOps może automatyzować rutynowe zadania, zwiększać bezpieczeństwo poprzez ochronę kodu i optymalizować kompleksowe zarządzanie cyklem życia oprogramowania.

P: Jakie są korzyści ze stosowania sztucznej inteligencji w DevOps?
A: Wykorzystanie sztucznej inteligencji w DevOps może prowadzić do wzrostu wydajności, poprawy jakości kodu, skrócenia cyklów informacji zwrotnej i lepszej współpracy między członkami zespołu.

P: W jaki sposób DevOps pomaga organizacjom zachować konkurencyjność?
A: DevOps pozwala organizacjom przyspieszyć cykle wydań, zwiększyć niezawodność i stymulować innowacyjność, dzięki czemu mogą one szybko dostosowywać się do zmian na rynku i wyprzedzić konkurencję.

Dokumenty / Zasoby

GitHub DevOps z obsługą AI dzięki GitHub [plik PDF] Instrukcja użytkownika DevOps z obsługą AI z GitHub, DevOps z obsługą AI z GitHub, z obsługą GitHub, GitHub

Odniesienia

• Instrukcja obsługi