AI-drivna DevOps med GitHub användarguide

När de implementeras effektivt kan DevOps förändra hur din organisation levererar mjukvara – accelererande
lanseringscykler, förbättra tillförlitligheten och driva innovation.
Den verkliga möjligheten ligger i hur DevOps gör det möjligt för dig att hålla dig smidig på en marknad i snabb utveckling. Genom att etablera en samarbetskultur, ständiga förbättringar och strategisk teknikanvändning kan du överträffa konkurrenterna med snabbare tid till marknaden och en starkare förmåga att anpassa dig till förändringar.

DevOps formas av olika erfarenheter, tekniska färdigheter och kulturella perspektiv. Denna mångfald ger upphov till flera tolkningar och utvecklande metoder, vilket gör DevOps till ett dynamiskt och tvärvetenskapligt fält. Ett DevOps-team är tvärfunktionellt och involverar nyckelspelare från team som ingår i mjukvaruleveranslivscykeln (SDLC).
I den här e-boken kommer vi att utforska värdet av att bygga ett starkt DevOps-team och öva, och hur man tillämpar AI för att automatisera rutinuppgifter, skydda kod och uppnå optimal livscykelhantering från slut till ände.

DevOps definierade

Donovan Brown, en pålitlig röst i DevOps-communityt, delade med sig av en definition av DevOps som har blivit allmänt erkänd av DevOps-utövare:

DevOps är föreningen av människor, processer och produkter för att möjliggöra kontinuerlig leverans av värde till dina slutanvändare.”

Donovan Brown

Partner Program Manager // Microsoft1
I många tekniska miljöer är team tystade av sina tekniska färdigheter, där alla fokuserar på sina egna mätvärden, KPI:er och leveranser. Denna fragmentering saktar ofta ner leveransen, orsakar ineffektivitet och leder till motstridiga prioriteringar, vilket i slutändan hindrar framsteg.
För att övervinna dessa utmaningar bör organisationer arbeta för att främja samarbete, uppmuntra konstruktiv feedback, automatisera arbetsflöden och anamma ständiga förbättringar. Detta hjälper till att säkerställa snabbare leverans av programvara, större effektivitet, förbättrat beslutsfattande, kostnadsbesparingar och en starkare konkurrensfördel.
Hur kan team börja använda nya DevOps-praxis på ett effektivt sätt? De kan börja med att ta itu med de mest betydande smärtpunkterna först, såsom manuella distributionsprocesser, långa återkopplingscykler, ineffektiv testautomatisering och förseningar orsakade av manuella ingrepp i releasepipelines.

Att eliminera friktionspunkter kan kännas överväldigande, men den snabba ökningen av AI de senaste åren har skapat nya möjligheter för utvecklare att öka hastigheten och kvaliteten på sitt arbete. Vår forskning fann att kvaliteten på koden som författades och reviewed var bättre över hela linjen med GitHub Copilot Chat aktiverad, även om ingen av utvecklarna hade använt funktionen tidigare.
85 % av utvecklarna kände sig mer säkra på sin kodkvalitet när de skrev kod med GitHub Copilot och GitHub Copilot Chat

85 %

Kod angviews var mer handlingskraftiga och avslutade 15 % snabbare än utan GitHub Copilot Chat

15 %

DevOps + generativ AI: Använder AI för effektivitet
Genom att främja en kultur av delat ansvar uppmuntrar DevOps samarbete och bryter ner silos. AI tar detta ännu längre genom att automatisera repetitiva uppgifter, effektivisera arbetsflöden och möjliggöra snabbare återkopplingscykler, vilket gör att teamen kan fokusera på arbete med högt värde.
En nyckelutmaning vid leverans av programvara är ineffektivitet och felaktigheter – frågor som AI hjälper till att lösa genom att optimera resurshantering och leverera konsekventa, mer exakta resultat. AI-driven effektivitet kan inte bara förbättra applikationsprestanda och infrastrukturoptimering utan också stärka säkerheten och minska kostnaderna.
Högpresterande team kan identifiera och automatisera de repetitiva uppgifterna som hindrar produktiviteten och förlänger leveranscyklerna. Det slutliga målet är att leverera det som är viktigast för kunder och slutanvändare samtidigt som man driver organisationstillväxt, accelererar tiden till marknaden och stärker utvecklarnas produktivitet och tillfredsställelse.

Automatisera det vardagliga
Utvecklare hanterar ofta dagliga uppgifter som är repetitiva.
Dessa kallas vanligen för "tidstjuvar" och inkluderar saker som manuella systemkontroller, inrättande av nya kodmiljöer eller att identifiera och åtgärda buggar. Dessa uppgifter tar tid från en utvecklares kärnansvar: att leverera nya funktioner.
DevOps är lika delar teamanpassning och automatisering.
Det övergripande målet är att ta bort bördor och vägspärrar från SDLC och att hjälpa utvecklare att minska manuella och vardagliga uppgifter. Låt oss titta på hur du kan använda AI för att lösa dessa problem.

Effektivisera utvecklingslivscykler med GitHub
Låt oss kombinera DevOps, AI och kraften i GitHub för att se hur dina team kan leverera värde från början till slut. GitHub
är allmänt erkänt som hemmet för programvara med öppen källkod, men den erbjuder också funktioner på företagsnivå genom sin GitHub Enterprise-lösning.
GitHub Enterprise effektiviserar DevOps-livscykeln genom att tillhandahålla en enhetlig plattform för versionskontroll, problemspårning, kodreklamview, och mer. Detta minskar spridningen av verktygskedjor, minimerar ineffektivitet och minskar säkerhetsrisker genom att minska antalet ytor som dina team arbetar på.

Med tillgång till GitHub Copilot, ett ledande AI-utvecklingsverktyg, kan utvecklingscykler påskyndas genom att minska tid som ägnas åt repetitiva uppgifter och mildra fel. Detta kan leda till snabbare leverans och kortare tid till marknaden.
Inbyggd automation och CI/CD-arbetsflöden på GitHub hjälper också till att förenkla kod reviews, testning och driftsättning. Detta minskar antalet manuella uppgifter, samtidigt som godkännandetiderna förkortas och utvecklingen påskyndas. Dessa verktyg möjliggör sömlöst samarbete, bryter ner silos och låter team hantera alla aspekter av sina projekt effektivt – från planering till leverans.

Jobba smartare, inte hårdare
Automatisering är kärnan i DevOps, vilket gör det möjligt att eliminera tidstjuvarna och fokusera på att leverera värde snabbare. Automation är ett mycket brett begrepp som inkluderar olika föremål från SDLC. Automatisering kan innefatta saker som att konfigurera CI/CD för att möjliggöra sömlös integrering av kodändringar i din produktionsmiljö. Detta kan också inkludera automatisering av din infrastruktur som kod (IaC), testning, övervakning och varning samt säkerhet.
Medan de flesta DevOps-verktyg tillhandahåller CI/CD-kapacitet, går GitHub ett steg längre med GitHub Actions, en lösning som levererar programvara av företagskvalitet till
din miljö – oavsett om det är i molnet, på plats eller någon annanstans. Med GitHub Actions kan du inte bara vara värd för din CI/
CD-pipelines men också automatisera praktiskt taget allt inom dina arbetsflöden.
Denna sömlösa integration med GitHub-plattformen eliminerar behovet av extra verktyg, effektiviserar arbetsflöden och ökar produktiviteten. Så här kan GitHub Actions förändra dina arbetsflöden:

Snabbare CI/CD: Automatisera bygg-, test- och distributionspipelines för snabbare utgåvor.

Förbättrad kodkvalitet: Genomför kodformateringsstandarder och fånga säkerhetsproblem tidigt.
Förbättrat samarbete: Automatisera aviseringar och kommunikation kring utvecklingsprocesser.

Förenklad efterlevnad: Hjälper till att anpassa arkiven till organisationsstandarder.
Ökad effektivitet: Automatisera repetitiva uppgifter för att frigöra utvecklarnas tid.

GitHub Copilot kan användas för att göra kodförslag och föreslå vilka åtgärder som ska användas för att skapa bättre arbetsflöden. Det kan också föreslå kodning av bästa praxis skräddarsydd för din organisation som dina team snabbt kan implementera för att hjälpa till att upprätthålla styrning och konventioner. GitHub Copilot fungerar också med olika programmeringsspråk och kan användas för att bygga Actions och arbetsflöden för att enkelt automatisera uppgifter.

För att lära dig mer om GitHub Copilot, se:

Få kodförslag i din IDE med GitHub Copilot
Använda GitHub Copilot i din IDE: tips, tricks och bästa praxis

10 oväntade sätt att använda GitHub Copilot

Minska repetitiva uppgifter
Fokusera på att automatisera rutinprocesser och använda verktyg som GitHub Copilot för att effektivisera ditt arbetsflöde. Till exempelampCopilot kan hjälpa till med att generera enhetstester – en tidskrävande men viktig del av mjukvaruutvecklingen. Genom att skapa exakta uppmaningar kan utvecklare vägleda Copilot att skapa omfattande testsviter, som täcker både grundläggande scenarier och mer komplexa kantfall. Detta minskar manuell ansträngning samtidigt som hög kodkvalitet bibehålls.

Det är viktigt att lita på, men verifiera, resultaten som Copilot ger – ungefär som med alla generativa AI-drivna verktyg. Dina team kan lita på Copilot för enkla och komplexa uppgifter, men det är viktigt att alltid validera dess utdata genom grundliga tester innan du distribuerar någon kod. Detta hjälper inte bara till att säkerställa tillförlitlighet utan förhindrar också fel som annars skulle kunna sakta ner ditt arbetsflöde.
När du fortsätter att använda Copilot, kommer förfining av dina meddelanden att hjälpa dig att få ut det mesta av dess möjligheter, vilket möjliggör smartare automatisering samtidigt som repetitiva uppgifter minimeras ytterligare.
För mer information om hur du skapar enhetstester med GitHub Copilot, se:

Utveckla enhetstester med hjälp av GitHub Copilot-verktyg
Skriva tester med GitHub Copilot

Snabb teknik och sammanhang
Att integrera GitHub Copilot i din DevOps-övning kan revolutionera hur ditt team arbetar. Att skapa exakta, sammanhangsrika uppmaningar för Copilot kan hjälpa ditt team att låsa upp nya nivåer av effektivitet och effektivisera processer.
Dessa fördelar kan översättas till mätbara resultat för din organisation, till exempel:

Ökad effektivitet: Automatisera repetitiva uppgifter, minimera manuella ingrepp och möjliggör snabbare, smartare beslutsfattande med handlingsbara insikter.
Kostnadsbesparingar: Effektivisera arbetsflöden, minska felen och sänka utvecklingskostnaderna genom att integrera AI i repetitiva och felbenägna processer.
Öka resultat: Använd Copilot för att stödja strategiska mål, förbättra kundupplevelser och behålla en konkurrensfördel på marknaden.

Genom att lära sig hur man skriver exakta och detaljerade uppmaningar kan teamen avsevärt förbättra relevansen och noggrannheten i Copilots förslag. Precis som alla nya verktyg är korrekt introduktion och utbildning avgörande för att hjälpa ditt team att maximera Copilots fördelar i stor skala.

Så här kan du främja en kultur av effektiv och snabb ingenjörskonst i ditt team:

Bygg en intern community: Skapa chattkanaler för att dela insikter, delta i eller arrangera evenemang och skapa lärandemöjligheter för att skapa ett utrymme för dina team att lära sig.
Dela överraskande ögonblick: Använd verktyg som Copilot för att skapa dokumentation som guidar andra på deras resa.
Dela tips och tricks som du har plockat upp: Var värd för kunskapsdelningssessioner och använd din interna kommunikation (nyhetsbrev, Teams, Slack, etc.) för att dela insikter.

Effektiva uppmaningar hjälper till att anpassa AI till ditt teams mål, vilket kan leda till bättre beslutsfattande, mer tillförlitliga resultat och högre prestanda. Genom att implementera dessa snabba konstruktionsmetoder kan du inte bara spara kostnader utan möjliggöra snabbare leverans, förbättrade produkterbjudanden och överlägsna kundupplevelser.

DevOps + säkerhet: Skyddar kod inifrån och ut

En enhetlig strategi för att hantera din SDLC är mycket effektivare när den stöds av en strömlinjeformad verktygsuppsättning. Även om verktygsspridning är en vanlig utmaning inom många DevOps-discipliner, känner applikationssäkerhet ofta dess inverkan mest. Team lägger ofta till nya verktyg för att åtgärda luckor, men detta tillvägagångssätt förbiser ofta kärnfrågorna relaterade till människor och processer. Som ett resultat kan säkerhetslandskapen bli belamrad med allt från skannrar för en enda applikation till komplexa företagsriskplattformar.
Genom att förenkla din verktygsuppsättning hjälper du utvecklare att hålla fokus, minska kontextväxling och bibehålla sitt kodningsflöde. En plattform där säkerhet är integrerad i varje steg – allt från beroendehantering och sårbarhetsvarningar till förebyggande åtgärder som skyddar känslig information – ger stabilitet i din organisations mjukvarusäkerhetsställning. Dessutom är utbyggbarhet avgörande, vilket gör att du kan använda dina befintliga verktyg tillsammans med plattformens inbyggda möjligheter.

Skydda varje rad kod
När du tänker på mjukvaruutveckling kommer språk som Python, C#, Java och Rust sannolikt att tänka på. Kod tar dock många former, och proffs inom olika områden – datavetare, säkerhetsanalytiker och business intelligence-analytiker – sysslar också med kodning på sina egna sätt. I förlängningen ökar din potentiella risk för säkerhetsbrister – ibland omedvetet. Genom att tillhandahålla en omfattande uppsättning standarder och metoder till alla utvecklare, oavsett deras roll eller titel, kan de integrera säkerhet i varje steg i cykeln.

Statisk analys och hemlig skanning
Att använda verktyg för applikationssäkerhetstestning (AST) har blivit vanligare när det gäller integration under byggtid. En minimalt invasiv teknik är att skanna källkoden som den är, leta efter punkter av komplexitet, potentiella utnyttjande och efterlevnad av standarder. Användningen av mjukvarusammansättningsanalys (SCA) vid varje commit och varje push hjälper utvecklare att fokusera på uppgiften samtidigt som den tillhandahåller en mekanism för pull-förfrågningar och kodviews att bli mer produktiv och meningsfull.
Hemlig skanning är ett hemligt vapen mot potentiellt kompromissande hemligheter eller nycklar till källkontroll. När den är konfigurerad hämtas hemlig skanning från en lista med över 120 olika mjukvaru- och plattformsleverantörer, inklusive AWS, Azure och GCP. Detta gör det möjligt att identifiera specifika hemligheter som skulle matcha dessa program eller plattformar. Du kan också testa om en hemlighet eller nyckel är aktiv direkt från GitHub-gränssnittet, vilket gör åtgärden enkel.

Avancerad kodanalys med CodeQL
CodeQL är ett kraftfullt verktyg i GitHub som analyserar kod för att identifiera sårbarheter, buggar och andra kvalitetsproblem. Den bygger en databas från din kodbas genom kompilering eller tolkning och använder sedan ett frågespråk för att söka efter sårbara mönster. CodeQL låter dig också skapa anpassade variantdatabaser skräddarsydda för specifika fall eller proprietära användningsfall som är relevanta för ditt företag. Denna flexibilitet möjliggör utveckling av återanvändbara sårbarhetsdatabaser som kan användas under genomsökningar efter andra applikationer inom ditt företag.
Utöver dess robusta kapacitet, levererar CodeQL scan- och sårbarhetsresultat snabbt för språk som stöds, vilket gör att utvecklare kan hantera problem effektivt utan att kompromissa med kvaliteten. Denna kombination av kraft och hastighet gör CodeQL till en värdefull tillgång för att upprätthålla kodintegritet och säkerhet i olika projekt. Det ger också ledare en skalbar metod för att förbättra organisationens motståndskraft och implementera säker praxis för mjukvaruutveckling.

minuter
Från upptäckt av sårbarheter till framgångsrik åtgärd3

mer exakt
Hittar läckta hemligheter med färre falska positiva4

rapportering
Copilot Autofix ger kodförslag för nästan 90 % av varningstyperna på alla språk som stöds5

Totalt sett var mediantiden för utvecklare att använda Copilot Autofix för att automatiskt utföra korrigeringen för en PR-tidsvarning 28 minuter, jämfört med 1.5 timmar för att lösa samma varningar manuellt (3 gånger snabbare). För SQL-injektionssårbarheter: 18 minuter jämfört med 3.7 timmar (12 gånger snabbare). Baserat på nya kodskanningsvarningar som hittats av CodeQL i pull-förfrågningar (PR) på arkiv med GitHub Advanced Security aktiverat. Dessa är examples; dina resultat kommer att variera.

En jämförande studie av rapportering av mjukvaruhemligheter med hemliga upptäcktsverktyg,
Setu Kumar Basak et al., North Carolina State University, 2023
https://github.com/enterprise/advanced-security

Avmystifiera beroendegrafen

Moderna applikationer kan ha dussintals direkt refererade paket, som i sin tur kan ha dussintals fler paket som beroenden. Denna utmaning är ampföretagen står inför hantering av hundratals förråd med olika nivåer av beroenden. Detta gör säkerheten till en skrämmande uppgift, eftersom det blir svårt att förstå vilka beroenden som används i hela organisationen. Att anta en beroendehanteringsstrategi som spårar lagerberoenden, sårbarheter och OSS-licenstyper minskar riskerna och hjälper till att upptäcka problem innan de når produktion.
GitHub Enterprise ger användare och administratörer omedelbara insikter i beroendediagram, tillsammans med användarvarningar från Dependabot som flaggar för inaktuella bibliotek som utgör potentiella säkerhetsrisker.

Förvarsberoendegrafen består av

Beroenden: En komplett lista över beroenden som identifierats i förvaret
Beroende: Alla projekt eller arkiv som har ett beroende av arkivet

Dependabot: Alla resultat från Dependabot angående uppdaterade versioner av dina beroenden

För sårbarheter på förvarsnivå visar fliken Säkerhet i navigeringsfältet resultat för identifierade sårbarheter som kan vara associerade med beroenden relaterade till din kodbas. Dependabot view listar varningar relaterade till identifierade sårbarheter och låter dig göra det view alla regeluppsättningar som kan hjälpa till att automatiskt triage vissa varningar för offentliga arkiv.

GitHub Enterprise och organisatorisk views
Med GitHub Enterprise kan du view och hantera beroenden, sårbarheter och OSS-licenser över alla arkiv i din organisation och ditt företag. Beroendegrafen låter dig se en heltäckande view av beroenden över alla registrerade arkiv.

Den här instrumentpanelen i ett ögonkast ger en utmärkt ögonblicksbild inte bara av identifierade säkerhetsråd utan också av distributionen av licenser relaterade till beroenden
används i hela ditt företag. OSS-licensanvändning kan vara särskilt riskabel, särskilt om du hanterar proprietär kod. Vissa mer restriktiva licenser för öppen källkod, som GPL och LGPL, kan potentiellt göra din källkod sårbar för tvångspublicering. Öppen källkodskomponenter kräver att du hittar ett enhetligt sätt att avgöra var du kan vara utanför efterlevnaden och kanske vill hitta andra alternativ för paketen som dras in med dessa licenser.

Skydda din säkerhetsställning

Många företagsklassiga källkontrollsystem ger dig alternativ för att skydda din kod med hjälp av policyer, pre-commit hooks och plattformsspecifik funktionalitet. Följande åtgärder kan användas för att planera en väl avrundad säkerhetsställning:

Förebyggande åtgärder:
GitHub tillåter konfiguration och användning av olika typer av regeluppsättningar för att framtvinga beteenden och skydda mot oönskade förändringar i specifika grenar. Till exempelampde:
- Regler som kräver pull-förfrågningar före sammanslagningsändringar
- Regler som skyddar specifika grenar från att ändras direkt

En ytterligare kontroll på klientsidan kan utföras genom att använda pre-commit krokar. Git, som ett hanteringssystem för källkontroll, stöder pre-commit hooks för att utföra olika uppgifter, som att formatera commit-meddelanden eller köra formaterings- och valideringsrutiner innan ändringar utförs. Dessa krokar kan använda avancerade verktyg för att säkerställa kodkonsistens och kvalitet på lokal nivå.

Skyddsåtgärder: GitHub tillåter även konfigurering av skyddsåtgärder, inklusive användning av kontroller som kan upprättas under en pull-begäran eller CI-build. Dessa inkluderar:
- Beroendekontroller
- Testar kontroller
- Kodkvalitetskontroller
- Kvalitetsportar
- Manuellt ingripande/mänskligt godkännande grindar

GitHub Enterprise gör det möjligt för mjukvaruutvecklingsteam att identifiera och agera på sårbarheter mycket snabbt, från föråldrade beroenden och incheckade hemligheter till kända språkexploater. Med de ytterligare funktionerna viewi beroendediagrammet är teamledare och administratörer beväpnade med de verktyg de behöver för att ligga steget före när det gäller säkerhetsrådgivning. Slinga in synlighet av licenstyperna som används och du har en omfattande riskhanteringsplattform som är först med säkerheten.

Drivs av DevOps pipeline med GitHub Enterprise
Vid det här laget är det rättvist att säga att konceptet med DevOps är allmänt bekant för dem i teknikbranschen. Men eftersom nya verktyg och metoder för att distribuera applikationer fortsätter att dyka upp, kan det sätta press på en ständigt växande organisation att effektivt hantera och mäta sina resultat.
Att möta marknadens krav på applikationer som är motståndskraftiga, skalbara och kostnadseffektiva kan vara utmanande. Att använda molnbaserade resurser kan hjälpa till att förbättra tiden till marknaden, snabba upp den inre slingan för utvecklare och möjliggöra skalad testning och distribution med kostnadsmedvetna kontroller.

Aktivera molnbaserade applikationer
Ungefär som paradigmet att flytta åt vänster har fört säkerhet, testning och feedback närmare utvecklingens inre loop, samma sak kan sägas för att utveckla applikationer för molnet. Att anta molncentrerade utvecklingsmetoder hjälper utvecklare att överbrygga klyftan mellan traditionella metoder och moderna molnlösningar. Denna förändring gör det möjligt för team att gå bortom att bara skapa molnbaserade applikationer till att bygga riktigt molnbaserade.

Utveckla i molnet, distribuera till molnet
En IDE som underlättar sömlös utveckling är nu en standardförväntning. Men idén om portabilitet inom den miljön är relativt ny, särskilt med tanke på de senaste framstegen inom molnbaserade IDE. Med lanseringen av GitHub Codespaces och den underliggande DevContainers-teknologin kan utvecklare nu utveckla kod i en bärbar onlinemiljö. Denna inställning tillåter dem att använda konfiguration files, vilket gör att deras utvecklingsmiljö kan skräddarsys för att möta specifika teamkrav.

Kombinationen av återanvändbarhet och portabilitet ger organisationer betydande fördelartages. Lag kan
centralisera nu deras konfigurations- och miljöspecifikationer, vilket gör det möjligt för alla utvecklare – vare sig de är ny eller erfaren – att arbeta inom samma setup. Genom att ha dessa centraliserade konfigurationer kan teammedlemmar bidra till dessa konfigurationer. När behoven utvecklas kan miljön uppdateras och hållas i ett stabilt tillstånd för alla utvecklare.

Hantera arbetsflöden i stor skala
Det är utvecklarens arbetsflöde och tid till marknad som verkligen driver mått på produktivitet. Att hantera detta i stor skala kan dock vara en utmaning, särskilt när många olika team av utvecklare använder arbetsflöden och distribution till olika moln, molntjänster eller till och med lokala installationer. Här är några sätt som GitHub Enterprise tar på sig bördan av att hantera arbetsflöden i stor skala:

Förenkla med återanvändbara åtgärder och arbetsflöden
Använd styrning med hjälp av
Åtgärder politik

Använd Actions publicerade av
verifierade utgivare
Använd filialpolicyer och regeluppsättningar för att säkerställa konsekvens och skydda huvudlinjens kod
Konfigurera vad som är vettigt på företags- och organisationsnivå

End-to-end programvara livscykelhantering
Att hantera både planerat arbete och arbete under flygning är en viktig hörnsten i agil mjukvaruutveckling. GitHub Enterprise tillhandahåller en lätt projekthanteringskonstruktion som tillåter användare att skapa projekt, associera ett eller flera team och arkiv med det projektet och sedan använda problem som öppnas på länkade arkiv för att spåra arbetsobjekt överlag inom projektet. Etiketter kan användas för att skilja mellan olika typer av problem.

Till exempelample, några av standardinställningarna
Etiketter som kan användas med problem är förbättring, bugg och funktion. För alla objekt som har en associerad lista med uppgifter relaterade till problemet, är det möjligt att använda Markdown för att definiera den listan med uppgifter som en checklista och inkludera den i huvuddelen av frågan. Detta möjliggör spårning av slutförande baserat på den checklistan och hjälper till att anpassa den till projektmilstolpar, om de definieras.

Hantera återkopplingsslingan
Det är ingen hemlighet att ju tidigare en utvecklare får feedback om en specifik funktion, desto lättare är det att fixa potentiella problem och släppa uppdateringar jämfört med att validera ändringar. Varje organisation har sin egen föredragna metod för kommunikation, oavsett om det är genom snabbmeddelanden, e-post, kommentarer om biljetter eller problem, eller till och med telefonsamtal. En ytterligare GitHub Enterprise-funktion är Discussions, som erbjuder utvecklare och användare möjligheten att interagera i en forumbaserad miljö, kommunicera förändringar, alla typer av problem med avseende på funktionalitet eller förslag på ny funktionalitet som sedan kan översättas till arbetsobjekt.

Funktionen kring Discussions har varit populär bland projekt med öppen källkod under ganska lång tid. Vissa organisationer kan ha svårt att se fördelen med att använda diskussioner när det redan finns kommunikationsverktyg på företagsnivå. När organisationer mognar kan det ge utvecklare, produktägare och slutanvändare möjligheten att interagera tätt i en miljö som är specifik för de funktioner som de är intresserade av att se implementerade genom att kunna separera kommunikation som är relevant för specifika programvarufunktioner och funktionalitet, och sedan vidarebefordra dem genom diskussioner som är associerade med ett specifikt arkiv.

Artefakters livscykler
Artefakthantering är en sak som är central för alla livscykler för mjukvaruutveckling. Oavsett om det är i form av körbara filer, binärer, dynamiskt länkade bibliotek, statiska web kod, eller till och med genom Docker-containerbilder eller Helm-diagram, är det viktigt att ha en central plats där alla artefakter kan katalogiseras och hämtas för distribution. GitHub-paket tillåter utvecklare att lagra standardiserade paketformat för distribution inom en organisation eller ett företag.
GitHub-paket stöder följande:

Maven

Gradle
npm
Rubin

NETTO
Docker-bilder

Skulle du ha artefakter som inte faller inom dessa kategorier, kan du fortfarande lagra dem med funktionen Releases i förvaret. Detta gör att du kan bifoga nödvändiga binärer eller annat files efter behov.

Hantera kvalitet
Testning är en integrerad del av mjukvaruutveckling, oavsett om det är att utföra enhetstester eller funktionstester under en kontinuerlig integrationsuppbyggnad eller att kvalitetssäkringsanalytiker kör igenom testscenarier för att validera funktionalitet inom en web ansökan. GitHub Actions låter dig integrera en mängd olika testtyper i dina pipelines för att säkerställa att kvaliteten utvärderas.
Dessutom kan GitHub Copilot erbjuda förslag på hur man bäst skapar enhetstester, ta bort bördan av att skapa enhets- eller andra typer av tester från utvecklarna och låta dem fokusera mer på affärsproblemet.

Att enkelt kunna integrera olika testverktyg hjälper till att säkerställa att kvaliteten utvärderas under utvecklingens livscykel. Som nämnts tidigare kan du använda kontroller inom GitHub Actions arbetsflöden för att validera vissa scenarier. Detta inkluderar att framgångsrikt kunna köra en hel uppsättning tester innan man tillåter att en begäran slås samman. Beroende på stagNär det gäller driftsättning kan du också specificera kontroller som inkluderar integrationstester, belastnings- och stresstester och till och med kaostest för att säkerställa att applikationer som går igenom distributionspipelinen testas och valideras på lämpligt sätt innan de går till produktion.

Slutsats
När du planerar nästa steg i din resa är det viktigt att tänka på att fortsätta att ge fördelarna med AI och säkerhet till din DevOps-process för att kunna leverera högkvalitativ kod som är säker från början. Genom att ta itu med produktivitetsflaskhalsar och eliminera tidstjuvar kan du ge dina ingenjörer möjlighet att arbeta mer effektivt. GitHub är redo att hjälpa dig att komma igång, oavsett vilka lösningar du bygger eller vilken fas av utforskning du befinner dig i. Oavsett om det gäller att använda GitHub Copilot för att förbättra utvecklarupplevelsen, skydda din säkerhetsställning eller skala med molnbaserad utveckling, GitHub är redo att hjälpa dig varje steg på vägen.

Nästa steg
För att lära dig mer om GitHub Enterprise eller för att starta din kostnadsfria provperiod, besök https://github.com/enterprise

FAQ

F: Hur kan AI användas i DevOps?
S: AI i DevOps kan automatisera rutinuppgifter, förbättra säkerheten genom att skydda kod och optimera end-to-end mjukvarulivscykelhantering.

F: Vilka är fördelarna med att använda AI i DevOps?
S: Att använda AI i DevOps kan leda till ökad effektivitet, förbättrad kodkvalitet, snabbare återkopplingscykler och bättre samarbete mellan teammedlemmar.

F: Hur hjälper DevOps organisationer att förbli konkurrenskraftiga?
S: DevOps gör det möjligt för organisationer att påskynda utgivningscykler, förbättra tillförlitligheten och driva innovation, vilket gör att de snabbt kan anpassa sig till marknadsförändringar och överträffa konkurrenterna.

Dokument/resurser

GitHub AI-drivna DevOps med GitHub [pdf] Användarhandbok
AI-drivna DevOps med GitHub, AI-drivna, DevOps med GitHub, med GitHub, GitHub

Referenser

Användarmanual

AI-drivna DevOps med GitHub

Vad är DevOps?