DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub

ข้อมูลจำเพาะ

• ชื่อผลิตภัณฑ์: DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อม GitHub
• คุณสมบัติ: เพิ่มประสิทธิภาพ เพิ่มความปลอดภัย ส่งมอบคุณค่าได้เร็วขึ้น

DevOps คืออะไร?

เมื่อนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิผล DevOps สามารถเปลี่ยนแปลงวิธีที่องค์กรของคุณส่งมอบซอฟต์แวร์ได้—เร่งความเร็ว
รอบการเปิดตัว การปรับปรุงความน่าเชื่อถือ และการขับเคลื่อนการสร้างสรรค์นวัตกรรม
โอกาสที่แท้จริงอยู่ที่การที่ DevOps ช่วยให้คุณคล่องตัวในตลาดที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การสร้างวัฒนธรรมแห่งความร่วมมือ การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และการนำเทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์มาใช้ จะทำให้คุณก้าวข้ามคู่แข่งได้ด้วยเวลาที่เร็วขึ้นในการนำสินค้าออกสู่ตลาด และความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงที่แข็งแกร่งขึ้น

DevOps ได้รับการหล่อหลอมจากประสบการณ์ที่หลากหลาย ทักษะทางเทคนิค และมุมมองทางวัฒนธรรม ความหลากหลายนี้ทำให้เกิดการตีความที่หลากหลายและแนวทางปฏิบัติที่เปลี่ยนแปลงไป ทำให้ DevOps เป็นสาขาที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและครอบคลุมหลายสาขาวิชา ทีม DevOps ครอบคลุมหลายหน้าที่และเกี่ยวข้องกับผู้เล่นหลักจากทีมที่เป็นส่วนหนึ่งของวงจรชีวิตการส่งมอบซอฟต์แวร์ (SDLC)
ในอีบุ๊กนี้ เราจะสำรวจคุณค่าของการสร้างทีมและแนวทางปฏิบัติ DevOps ที่แข็งแกร่ง รวมไปถึงวิธีการใช้ AI เพื่อทำให้งานประจำวันเป็นอัตโนมัติ ปกป้องโค้ด และบรรลุการจัดการวงจรชีวิตครบวงจรที่เหมาะสมที่สุด

DevOps กำหนดไว้

Donovan Brown ผู้เป็นเสียงที่เชื่อถือได้ในชุมชน DevOps แบ่งปันคำจำกัดความของ DevOps ที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางจากผู้ปฏิบัติงาน DevOps:

DevOps คือการรวมกันของผู้คน กระบวนการ และผลิตภัณฑ์เพื่อให้สามารถส่งมอบคุณค่าอย่างต่อเนื่องให้แก่ผู้ใช้ปลายทางของคุณ”

โดโนแวน บราวน์

ผู้จัดการโปรแกรมพันธมิตร // Microsoft1
ในสภาพแวดล้อมทางเทคโนโลยีหลายแห่ง ทีมงานถูกแบ่งแยกตามทักษะทางเทคนิค โดยแต่ละทีมจะมุ่งเน้นไปที่ตัวชี้วัด KPI และผลงานส่งมอบของตนเอง การแยกส่วนนี้มักทำให้การส่งมอบล่าช้า ไร้ประสิทธิภาพ และนำไปสู่ลำดับความสำคัญที่ขัดแย้งกัน ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะเป็นอุปสรรคต่อความก้าวหน้า
เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ องค์กรต่างๆ ควรดำเนินการเพื่อส่งเสริมการทำงานร่วมกัน สนับสนุนข้อเสนอแนะเชิงสร้างสรรค์ ทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติ และยอมรับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าจะสามารถส่งมอบซอฟต์แวร์ได้เร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัดสินใจได้ดีขึ้น ประหยัดต้นทุน และมีข้อได้เปรียบทางการแข่งขันที่แข็งแกร่งขึ้น
ทีมงานจะเริ่มนำแนวทาง DevOps ใหม่มาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร พวกเขาสามารถเริ่มต้นโดยแก้ไขจุดปัญหาที่สำคัญที่สุดก่อน เช่น กระบวนการปรับใช้ด้วยตนเอง รอบการตอบรับที่ยาวนาน การทดสอบอัตโนมัติที่ไม่มีประสิทธิภาพ และความล่าช้าที่เกิดจากการแทรกแซงด้วยตนเองในขั้นตอนการเผยแพร่

การกำจัดจุดเสียดทานอาจดูเป็นเรื่องยาก แต่การเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้สร้างโอกาสใหม่ๆ ให้กับนักพัฒนาในการเพิ่มความเร็วและคุณภาพของงานของพวกเขา การวิจัยของเราพบว่าคุณภาพของโค้ดที่เขียนและแก้ไขviewed ดีขึ้นในทุกๆ ด้านด้วยการเปิดใช้งาน GitHub Copilot Chat แม้ว่านักพัฒนาไม่มีใครเคยใช้ฟีเจอร์นี้มาก่อนก็ตาม
นักพัฒนา 85% รู้สึกมั่นใจมากขึ้นในคุณภาพโค้ดของตนเมื่อเขียนโค้ดด้วย GitHub Copilot และ GitHub Copilot Chat

85%

โค้ดรีviewดำเนินการได้จริงมากขึ้นและเสร็จสิ้นเร็วขึ้น 15% เมื่อเทียบกับการไม่ใช้ GitHub Copilot Chat

15%

DevOps + AI เชิงสร้างสรรค์: การใช้ AI เพื่อประสิทธิภาพ
DevOps ส่งเสริมการทำงานร่วมกันและทำลายกำแพงแห่งความรับผิดชอบ โดยส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งความรับผิดชอบร่วมกัน AI พัฒนาไปอีกขั้นด้วยการทำให้การทำงานซ้ำๆ เป็นระบบอัตโนมัติ ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ และเปิดใช้งานวงจรข้อเสนอแนะที่เร็วขึ้น ช่วยให้ทีมงานสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่มีคุณค่าสูงได้
ความท้าทายสำคัญในการส่งมอบซอฟต์แวร์คือความไม่มีประสิทธิภาพและความไม่แม่นยำ ซึ่งเป็นปัญหาที่ AI ช่วยแก้ไขโดยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการทรัพยากรและส่งมอบผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอและแม่นยำยิ่งขึ้น ประสิทธิภาพที่ขับเคลื่อนโดย AI ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชันและโครงสร้างพื้นฐานเท่านั้น แต่ยังเสริมความปลอดภัยและลดต้นทุนอีกด้วย
ทีมงานที่มีประสิทธิภาพสูงสามารถระบุและทำให้การทำงานซ้ำซากที่ขัดขวางประสิทธิภาพการทำงานเป็นอัตโนมัติและขยายรอบการส่งมอบ เป้าหมายสูงสุดคือการส่งมอบสิ่งที่สำคัญที่สุดให้กับลูกค้าและผู้ใช้ปลายทางในขณะเดียวกันก็ขับเคลื่อนการเติบโตขององค์กร เร่งเวลาออกสู่ตลาด และเสริมประสิทธิภาพการทำงานและความพึงพอใจของนักพัฒนา

การทำให้สิ่งธรรมดาๆ เป็นระบบอัตโนมัติ
นักพัฒนามักจะจัดการงานซ้ำๆ กันทุกวัน
งานเหล่านี้มักเรียกกันว่า “ขโมยเวลา” และรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น การตรวจสอบระบบด้วยตนเอง การตั้งค่าสภาพแวดล้อมโค้ดใหม่ หรือการระบุและแก้ไขข้อบกพร่อง งานเหล่านี้ใช้เวลาไปจากความรับผิดชอบหลักของนักพัฒนา: การส่งมอบฟีเจอร์ใหม่
DevOps มีความสมดุลระหว่างการจัดแนวทางทีมและการทำงานอัตโนมัติ
เป้าหมายหลักคือการขจัดภาระและอุปสรรคจาก SDLC และช่วยให้นักพัฒนาลดภาระงานด้วยตนเองและงานทั่วไป มาดูกันว่าคุณสามารถใช้ AI เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้อย่างไร

ปรับปรุงวงจรชีวิตการพัฒนาให้มีประสิทธิภาพด้วย GitHub
มาผสมผสาน DevOps, AI และพลังของ GitHub เพื่อดูว่าทีมของคุณสามารถส่งมอบคุณค่าแบบครบวงจรได้อย่างไร GitHub
ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นบ้านของซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส แต่ยังมีฟีเจอร์ระดับองค์กรผ่านโซลูชัน GitHub Enterprise อีกด้วย
GitHub Enterprise ปรับปรุงวงจรชีวิต DevOps โดยมอบแพลตฟอร์มรวมสำหรับการควบคุมเวอร์ชัน การติดตามปัญหา การปรับปรุงโค้ดviewและอื่นๆ อีกมากมาย ซึ่งจะช่วยลดการแพร่กระจายของเครื่องมือ ลดความไม่มีประสิทธิภาพ และลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยโดยลดจำนวนพื้นผิวที่ทีมของคุณทำงานอยู่

ด้วยการเข้าถึง GitHub Copilot ซึ่งเป็นเครื่องมือพัฒนา AI ชั้นนำ วงจรการพัฒนาสามารถเร่งให้เร็วขึ้นได้ด้วยการลดเวลาที่ใช้ไปกับงานซ้ำๆ และลดข้อผิดพลาด ซึ่งอาจนำไปสู่การส่งมอบที่รวดเร็วขึ้นและระยะเวลาในการนำออกสู่ตลาดที่สั้นลง
การทำงานอัตโนมัติในตัวและเวิร์กโฟลว์ CI/CD บน GitHub ยังช่วยลดความซับซ้อนของโค้ดอีกด้วยviewการทดสอบ และการปรับใช้ ช่วยลดจำนวนงานที่ต้องทำด้วยตนเอง ขณะเดียวกันก็ลดระยะเวลาการอนุมัติและเร่งการพัฒนา เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น ทำลายกำแพง และให้ทีมต่างๆ จัดการทุกแง่มุมของโครงการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตั้งแต่การวางแผนจนถึงการส่งมอบ

ทำงานอย่างฉลาดขึ้น ไม่ใช่ทำงานหนักขึ้น
ระบบอัตโนมัติเป็นหัวใจสำคัญของ DevOps ทำให้สามารถกำจัดการขโมยเวลาและมุ่งเน้นไปที่การส่งมอบคุณค่าได้เร็วขึ้น ระบบอัตโนมัติเป็นคำที่มีความหมายกว้างมากซึ่งรวมถึงรายการต่างๆ จาก SDLC ระบบอัตโนมัติอาจรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น การกำหนดค่า CI/CD เพื่อให้สามารถรวมการเปลี่ยนแปลงโค้ดเข้ากับสภาพแวดล้อมการผลิตของคุณได้อย่างราบรื่น นอกจากนี้ยังอาจรวมถึงการสร้างระบบอัตโนมัติโครงสร้างพื้นฐานของคุณในรูปแบบโค้ด (IaC) การทดสอบ การตรวจสอบและแจ้งเตือน และการรักษาความปลอดภัย
ในขณะที่เครื่องมือ DevOps ส่วนใหญ่มีคุณลักษณะ CI/CD แต่ GitHub ยังก้าวไปอีกขั้นด้วย GitHub Actions ซึ่งเป็นโซลูชันที่มอบซอฟต์แวร์ระดับองค์กรให้กับ
สภาพแวดล้อมของคุณ ไม่ว่าจะบนคลาวด์ ในสถานที่ หรือที่อื่น ด้วย GitHub Actions คุณไม่เพียงแต่สามารถโฮสต์ CI/
แต่ยังช่วยทำให้ทุกอย่างในเวิร์กโฟลว์ของคุณเป็นอัตโนมัติอีกด้วย
การบูรณาการที่ราบรื่นกับแพลตฟอร์ม GitHub ช่วยลดความจำเป็นในการใช้เครื่องมือเพิ่มเติม ทำให้เวิร์กโฟลว์มีประสิทธิภาพมากขึ้น และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน นี่คือวิธีที่ GitHub Actions สามารถเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์ของคุณได้:

• CI/CD ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น: สร้าง ทดสอบ และปรับใช้กระบวนการอัตโนมัติเพื่อการเผยแพร่ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
• ปรับปรุงคุณภาพโค้ด: บังคับใช้มาตรฐานการจัดรูปแบบโค้ดและตรวจจับปัญหาความปลอดภัยได้ตั้งแต่เนิ่นๆ
• การทำงานร่วมกันที่ได้รับการปรับปรุง: การแจ้งเตือนและการสื่อสารอัตโนมัติเกี่ยวกับกระบวนการพัฒนา
• การปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เรียบง่าย: ช่วยปรับที่เก็บข้อมูลให้สอดคล้องกับมาตรฐานขององค์กร
• เพิ่มประสิทธิภาพ: ให้งานที่เกิดขึ้นซ้ำๆ เป็นแบบอัตโนมัติเพื่อเพิ่มเวลาให้กับนักพัฒนา

GitHub Copilot สามารถใช้เพื่อเสนอแนะโค้ดและแนะนำการดำเนินการที่จะใช้เพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ดีขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถแนะนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเขียนโค้ดที่เหมาะกับองค์กรของคุณ ซึ่งทีมของคุณสามารถนำไปใช้ได้อย่างรวดเร็วเพื่อช่วยบังคับใช้การกำกับดูแลและธรรมเนียมปฏิบัติ GitHub Copilot ยังทำงานร่วมกับภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ และใช้เพื่อสร้างการดำเนินการและเวิร์กโฟลว์เพื่อทำงานอัตโนมัติได้อย่างง่ายดาย

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ GitHub Copilot โปรดดู:

• รับคำแนะนำโค้ดใน IDE ของคุณด้วย GitHub Copilot
• การใช้ GitHub Copilot ใน IDE ของคุณ: เคล็ดลับ เคล็ดลับ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
• 10 วิธีที่ไม่คาดคิดในการใช้ GitHub Copilot

ลดงานซ้ำซาก
เน้นที่การทำให้กระบวนการประจำวันเป็นอัตโนมัติและใช้เครื่องมือเช่น GitHub Copilot เพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของคุณ เช่นampCopilot สามารถช่วยสร้างการทดสอบยูนิตได้ ซึ่งเป็นส่วนที่ใช้เวลานานแต่จำเป็นสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ นักพัฒนาสามารถแนะนำ Copilot ในการสร้างชุดการทดสอบที่ครอบคลุมทั้งสถานการณ์พื้นฐานและกรณีขอบที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ โดยการสร้างคำแนะนำที่แม่นยำ ซึ่งจะช่วยลดความพยายามด้วยตนเองในขณะที่ยังคงคุณภาพของโค้ดที่สูงไว้ได้

สิ่งสำคัญคือต้องไว้วางใจและตรวจยืนยันผลลัพธ์ที่ Copilot มอบให้ ซึ่งก็เหมือนกับเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เชิงสร้างสรรค์อื่นๆ ทีมของคุณสามารถพึ่งพา Copilot ได้สำหรับงานง่ายๆ และซับซ้อน แต่สิ่งสำคัญคือต้องตรวจยืนยันผลลัพธ์เสมอโดยผ่านการทดสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วนก่อนนำโค้ดไปใช้งาน ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความน่าเชื่อถือ แต่ยังป้องกันข้อผิดพลาดที่อาจทำให้เวิร์กโฟลว์ของคุณช้าลงอีกด้วย
เมื่อคุณใช้ Copilot ต่อไป การปรับแต่งข้อความเตือนจะช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากความสามารถต่างๆ ของมันได้อย่างเต็มที่ ช่วยให้ทำงานอัตโนมัติได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้น พร้อมทั้งลดงานซ้ำซากให้เหลือน้อยที่สุด
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างการทดสอบยูนิตด้วย GitHub Copilot โปรดดูที่:

• พัฒนาการทดสอบยูนิตโดยใช้เครื่องมือ GitHub Copilot
• การเขียนการทดสอบด้วย GitHub Copilot

วิศวกรรมที่รวดเร็วและบริบท
การรวม GitHub Copilot เข้ากับแนวทาง DevOps ของคุณสามารถปฏิวัติวิธีการทำงานของทีมของคุณได้ การสร้างคำแนะนำที่มีบริบทเฉพาะเจาะจงสำหรับ Copilot สามารถช่วยให้ทีมของคุณปลดล็อกระดับใหม่ของประสิทธิภาพและปรับปรุงกระบวนการให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ผลประโยชน์เหล่านี้สามารถแปลงเป็นผลลัพธ์ที่วัดได้สำหรับองค์กรของคุณ เช่น:

• เพิ่มประสิทธิภาพ: ทำให้งานซ้ำๆ เป็นแบบอัตโนมัติ ลดการดำเนินการด้วยตนเอง และทำให้การตัดสินใจรวดเร็วและชาญฉลาดมากขึ้นด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ดำเนินการได้
• ประหยัดต้นทุน: ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ ลดข้อผิดพลาด และลดต้นทุนการพัฒนาด้วยการรวม AI เข้ากับกระบวนการที่เกิดซ้ำและเสี่ยงต่อข้อผิดพลาด
• ขับเคลื่อนผลลัพธ์: ใช้ Copilot เพื่อสนับสนุนเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และรักษาความได้เปรียบทางการแข่งขันในตลาด

การเรียนรู้วิธีเขียนคำแนะนำที่แม่นยำและละเอียดถี่ถ้วนจะช่วยให้ทีมงานสามารถปรับปรุงความเกี่ยวข้องและความแม่นยำของคำแนะนำของ Copilot ได้อย่างมาก เช่นเดียวกับเครื่องมือใหม่ๆ อื่นๆ การฝึกอบรมและต้อนรับพนักงานใหม่อย่างเหมาะสมถือเป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยให้ทีมงานของคุณใช้ประโยชน์จาก Copilot ได้สูงสุด

นี่คือวิธีที่คุณสามารถส่งเสริมวัฒนธรรมของวิศวกรรมที่รวดเร็วมีประสิทธิผลภายในทีมของคุณได้:

• สร้างชุมชนภายใน: ตั้งค่าช่องแชทเพื่อแบ่งปันข้อมูลเชิงลึก เข้าร่วมหรือเป็นเจ้าภาพกิจกรรม และสร้างโอกาสในการเรียนรู้เพื่อสร้างพื้นที่ให้ทีมของคุณได้เรียนรู้
• แบ่งปันช่วงเวลาที่น่าประหลาดใจ: ใช้เครื่องมือ เช่น Copilot เพื่อสร้างเอกสารที่ช่วยแนะนำผู้อื่นในการเดินทางของพวกเขา
• แบ่งปันเคล็ดลับและเทคนิคที่คุณได้เรียนรู้: จัดเซสชันการแบ่งปันความรู้และใช้การสื่อสารภายใน (จดหมายข่าว Teams, Slack ฯลฯ) เพื่อแบ่งปันข้อมูลเชิงลึก

การแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพช่วยให้ AI สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของทีมของคุณ ซึ่งสามารถนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้มากขึ้น และประสิทธิภาพที่สูงขึ้น ด้วยการใช้แนวทางวิศวกรรมการแจ้งเตือนเหล่านี้ คุณไม่เพียงแต่จะประหยัดต้นทุน แต่ยังช่วยให้ส่งมอบได้เร็วขึ้น เสนอผลิตภัณฑ์ได้ดีขึ้น และมอบประสบการณ์ลูกค้าที่เหนือชั้น

DevOps + ความปลอดภัย: ปกป้องโค้ดจากภายในสู่ภายนอก

กลยุทธ์รวมศูนย์สำหรับการจัดการ SDLC ของคุณจะมีประสิทธิผลมากกว่ามากเมื่อได้รับการสนับสนุนจากชุดเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ แม้ว่าการกระจายเครื่องมือจะเป็นความท้าทายทั่วไปในสาขาวิชา DevOps มากมาย แต่ความปลอดภัยของแอปพลิเคชันมักได้รับผลกระทบมากที่สุด ทีมงานมักจะเพิ่มเครื่องมือใหม่เพื่อแก้ไขช่องว่าง แต่แนวทางนี้มักมองข้ามปัญหาหลักที่เกี่ยวข้องกับผู้คนและกระบวนการ ส่งผลให้ภูมิทัศน์ด้านความปลอดภัยอาจเต็มไปด้วยทุกสิ่งตั้งแต่เครื่องสแกนแอปพลิเคชันเดียวไปจนถึงแพลตฟอร์มความเสี่ยงขององค์กรที่ซับซ้อน
การทำให้ชุดเครื่องมือของคุณเรียบง่ายขึ้นจะช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถมุ่งเน้น ลดความสลับบริบท และรักษากระแสการเขียนโค้ดได้ แพลตฟอร์มที่รวมความปลอดภัยไว้ในทุกขั้นตอน ตั้งแต่การจัดการการอ้างอิงและการแจ้งเตือนช่องโหว่ไปจนถึงมาตรการป้องกันที่ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน จะทำให้การรักษาความปลอดภัยซอฟต์แวร์ขององค์กรของคุณมีความเสถียร นอกจากนี้ ความสามารถในการขยายได้ยังมีความสำคัญอย่างยิ่ง ช่วยให้คุณสามารถใช้เครื่องมือที่มีอยู่ร่วมกับความสามารถในตัวของแพลตฟอร์มได้

ปกป้องทุกบรรทัดของโค้ด
เมื่อคุณคิดถึงการพัฒนาซอฟต์แวร์ ภาษาต่างๆ เช่น Python, C#, Java และ Rust มักจะผุดขึ้นมาในใจ อย่างไรก็ตาม โค้ดมีหลายรูปแบบ และผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ เช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ความปลอดภัย และนักวิเคราะห์ปัญญาทางธุรกิจ ก็มีส่วนร่วมในการเขียนโปรแกรมในแบบของตนเองเช่นกัน ความเสี่ยงที่อาจเกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัยจะเพิ่มขึ้น ซึ่งบางครั้งอาจไม่รู้ตัว การจัดเตรียมมาตรฐานและวิธีการที่ครอบคลุมให้กับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ทุกคน ไม่ว่าจะมีบทบาทหรือตำแหน่งใดก็ตาม ช่วยให้พวกเขาสามารถบูรณาการความปลอดภัยเข้ากับทุกขั้นตอนของวงจรได้

การวิเคราะห์แบบสถิตและการสแกนความลับ
การใช้เครื่องมือทดสอบความปลอดภัยของแอปพลิเคชัน (AST) กลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้นเมื่อต้องบูรณาการระหว่างการสร้าง เทคนิคที่รบกวนน้อยที่สุดอย่างหนึ่งคือการสแกนโค้ดต้นฉบับตามที่เป็นอยู่ มองหาจุดที่ซับซ้อน ช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น และการปฏิบัติตามมาตรฐาน การใช้การวิเคราะห์ส่วนประกอบซอฟต์แวร์ (SCA) ในทุกการคอมมิตและทุกการพุชช่วยให้นักพัฒนามุ่งเน้นไปที่งานที่อยู่ตรงหน้าในขณะที่จัดเตรียมกลไกสำหรับการดึงคำขอและการนำโค้ดกลับมาใช้ใหม่viewเพื่อให้มีประสิทธิผลและมีความหมายมากขึ้น
การสแกนความลับเป็นอาวุธลับในการต่อต้านการแอบอ้างความลับหรือคีย์ที่อาจก่อให้เกิดอันตรายต่อระบบควบคุมต้นทาง เมื่อกำหนดค่าแล้ว การสแกนความลับจะดึงข้อมูลจากรายชื่อผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์และแพลตฟอร์มกว่า 120 ราย รวมถึง AWS, Azure และ GCP วิธีนี้ช่วยให้ระบุความลับเฉพาะที่ตรงกับแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์หรือแพลตฟอร์มเหล่านั้นได้ นอกจากนี้ คุณยังสามารถทดสอบได้ว่าความลับหรือคีย์นั้นเปิดใช้งานอยู่โดยตรงจาก GitHub UI ซึ่งทำให้การแก้ไขปัญหาเป็นเรื่องง่าย

การวิเคราะห์โค้ดขั้นสูงด้วย CodeQL
CodeQL เป็นยูทิลิตี้ที่มีประสิทธิภาพใน GitHub ที่วิเคราะห์โค้ดเพื่อระบุช่องโหว่ ข้อบกพร่อง และปัญหาคุณภาพอื่นๆ โดยจะสร้างฐานข้อมูลจากฐานโค้ดของคุณผ่านการคอมไพล์หรือการตีความ จากนั้นจึงใช้ภาษาคิวรีเพื่อค้นหารูปแบบที่มีช่องโหว่ CodeQL ยังช่วยให้คุณสร้างฐานข้อมูลตัวแปรที่กำหนดเองซึ่งเหมาะกับกรณีเฉพาะหรือกรณีการใช้งานเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจของคุณ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้สามารถพัฒนาฐานข้อมูลช่องโหว่ที่นำมาใช้ซ้ำได้ซึ่งสามารถใช้ระหว่างการสแกนสำหรับแอปพลิเคชันอื่นๆ ภายในองค์กรของคุณ
นอกจากความสามารถที่แข็งแกร่งแล้ว CodeQL ยังให้ผลลัพธ์การสแกนและช่องโหว่ได้อย่างรวดเร็วสำหรับภาษาที่รองรับ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่กระทบต่อคุณภาพ การผสมผสานระหว่างพลังและความเร็วนี้ทำให้ CodeQL เป็นทรัพยากรที่มีค่าในการรักษาความสมบูรณ์ของโค้ดและความปลอดภัยในโครงการต่างๆ นอกจากนี้ยังมอบแนวทางที่ปรับขนาดได้สำหรับผู้นำในการปรับปรุงความยืดหยุ่นขององค์กรและนำแนวทางการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ปลอดภัยมาใช้

นาที
จากการตรวจจับช่องโหว่สู่การแก้ไขปัญหาที่ประสบความสำเร็จ3

แม่นยำยิ่งขึ้น
ค้นหาความลับที่รั่วไหลด้วยผลลัพธ์บวกปลอมที่น้อยลง4

ความคุ้มครอง
Copilot Autofix ให้คำแนะนำโค้ดสำหรับการแจ้งเตือนเกือบ 90% ในทุกภาษาที่รองรับ5

1. โดยรวมแล้ว เวลาเฉลี่ยสำหรับนักพัฒนาในการใช้ Copilot Autofix เพื่อยืนยันการแก้ไขโดยอัตโนมัติสำหรับการแจ้งเตือนเวลา PR คือ 28 นาที เมื่อเทียบกับ 1.5 ชั่วโมงในการแก้ไขการแจ้งเตือนเดียวกันด้วยตนเอง (เร็วกว่า 3 เท่า) สำหรับช่องโหว่การแทรก SQL: 18 นาที เมื่อเทียบกับ 3.7 ชั่วโมง (เร็วกว่า 12 เท่า) อ้างอิงจากการแจ้งเตือนการสแกนโค้ดใหม่ที่พบโดย CodeQL ในคำขอแบบดึง (PR) บนที่เก็บข้อมูลที่มีการเปิดใช้งาน GitHub Advanced Security สิ่งเหล่านี้เป็นตัวอย่างampผลลัพธ์ของคุณจะแตกต่างกันออกไป
2. การศึกษาเปรียบเทียบการรายงานความลับของซอฟต์แวร์โดยเครื่องมือตรวจจับความลับ
   Setu Kumar Basak และคณะ, มหาวิทยาลัยแห่งรัฐนอร์ธแคโรไลนา, 2023
3. https://github.com/enterprise/advanced-security

การไขความลึกลับของกราฟการพึ่งพา

แอปพลิเคชันสมัยใหม่สามารถมีแพ็คเกจที่อ้างอิงโดยตรงได้หลายสิบแพ็คเกจ ซึ่งในทางกลับกันก็สามารถมีแพ็คเกจที่ต้องพึ่งพาได้อีกหลายสิบแพ็คเกจ ความท้าทายนี้คือ ampเนื่องจากองค์กรต่างๆ ต้องเผชิญกับการจัดการคลังข้อมูลหลายร้อยแห่งที่มีระดับการอ้างอิงที่แตกต่างกัน ซึ่งทำให้ความปลอดภัยกลายเป็นงานที่ยากลำบาก เนื่องจากการทำความเข้าใจว่ามีการใช้การอ้างอิงใดบ้างทั่วทั้งองค์กรนั้นเป็นเรื่องยาก การใช้กลยุทธ์การจัดการการอ้างอิงที่ติดตามการอ้างอิงของคลังข้อมูล จุดอ่อน และประเภทใบอนุญาต OSS จะช่วยลดความเสี่ยงและช่วยตรวจจับปัญหาต่างๆ ก่อนที่ปัญหาเหล่านั้นจะเข้าสู่การผลิต
GitHub Enterprise ช่วยให้ผู้ใช้และผู้ดูแลระบบทราบข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกราฟการอ้างอิงทันที พร้อมทั้งการแจ้งเตือนการใช้งานจาก Dependabot ที่จะแจ้งเตือนไลบรารีที่ล้าสมัยซึ่งอาจทำให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

กราฟการพึ่งพาที่เก็บข้อมูลประกอบด้วย

• การอ้างอิง: รายการการอ้างอิงทั้งหมดที่ระบุในที่เก็บข้อมูล
• ผู้ที่ขึ้นอยู่กับ: โปรเจ็กต์หรือที่เก็บข้อมูลใดๆ ที่มีการอ้างอิงถึงที่เก็บข้อมูล
• Dependabot: การค้นพบใดๆ จาก Dependabot ที่เกี่ยวข้องกับเวอร์ชันอัปเดตของสิ่งที่ต้องพึ่งพาของคุณ

สำหรับช่องโหว่ระดับที่เก็บข้อมูล แท็บความปลอดภัยในแถบนำทางจะแสดงผลลัพธ์สำหรับช่องโหว่ที่ระบุซึ่งอาจเชื่อมโยงกับการอ้างอิงที่เกี่ยวข้องกับฐานโค้ดของคุณ Dependabot view รายการการแจ้งเตือนที่เกี่ยวข้องกับช่องโหว่ที่ระบุและช่วยให้คุณ view ชุดกฎใดๆ ที่อาจช่วยจัดประเภทการแจ้งเตือนบางอย่างไปยังที่เก็บข้อมูลสาธารณะโดยอัตโนมัติ

GitHub Enterprise และองค์กร views
ด้วย GitHub Enterprise คุณสามารถทำได้ view และจัดการการอ้างอิง จุดอ่อน และใบอนุญาต OSS ในทุกที่เก็บข้อมูลในองค์กรและบริษัทของคุณ กราฟการอ้างอิงช่วยให้คุณเห็นภาพรวม view ของการอ้างอิงระหว่างที่เก็บข้อมูลทั้งหมดที่ลงทะเบียน

แดชบอร์ดแบบดูคร่าวๆ นี้ให้ภาพรวมที่ยอดเยี่ยมไม่เพียงแต่คำแนะนำด้านความปลอดภัยที่ระบุไว้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการแจกจ่ายใบอนุญาตที่เกี่ยวข้องกับการอ้างอิงอีกด้วย
การใช้งานใบอนุญาต OSS อาจมีความเสี่ยงเป็นพิเศษ โดยเฉพาะหากคุณจัดการโค้ดที่เป็นกรรมสิทธิ์ ใบอนุญาตโอเพ่นซอร์สบางประเภทที่มีข้อจำกัดมากกว่า เช่น GPL และ LGPL อาจทำให้โค้ดต้นฉบับของคุณเสี่ยงต่อการถูกบังคับเผยแพร่ ส่วนประกอบโอเพ่นซอร์สจำเป็นต้องหาวิธีที่เป็นหนึ่งเดียวเพื่อระบุว่าคุณอาจไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ใด และอาจต้องการค้นหาทางเลือกอื่นสำหรับแพ็คเกจที่ดึงมาพร้อมกับใบอนุญาตเหล่านั้น

การรักษาความปลอดภัยของคุณ

ระบบการจัดการควบคุมแหล่งที่มาในระดับองค์กรจำนวนมากมอบตัวเลือกในการปกป้องโค้ดของคุณโดยใช้นโยบาย การเชื่อมต่อก่อนการคอมมิท และฟังก์ชันเฉพาะแพลตฟอร์ม มาตรการต่อไปนี้สามารถใช้เพื่อวางแผนจุดยืนด้านความปลอดภัยที่ครอบคลุม:

• มาตรการป้องกัน :
  GitHub อนุญาตให้กำหนดค่าและใช้กฎชุดต่างๆ เพื่อบังคับใช้พฤติกรรมและป้องกันการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ต้องการในสาขาเฉพาะ ตัวอย่างเช่นampเลอ:
  • กฎที่กำหนดให้ต้องดึงคำขอก่อนที่จะรวมการเปลี่ยนแปลง
  • กฎเกณฑ์ที่ปกป้องสาขาเฉพาะจากการมีการเปลี่ยนแปลงที่ส่งโดยตรง

การตรวจสอบฝั่งไคลเอ็นต์เพิ่มเติมสามารถทำได้โดยใช้ pre-commit hooks Git ซึ่งเป็นระบบการจัดการควบคุมแหล่งที่มา รองรับ pre-commit hooks เพื่อดำเนินการงานต่างๆ เช่น การจัดรูปแบบข้อความ commit หรือการรันรูทีนการจัดรูปแบบและการตรวจสอบความถูกต้องก่อนจะ commit การเปลี่ยนแปลง hooks เหล่านี้สามารถใช้ยูทิลิตี้ขั้นสูงเพื่อช่วยรับรองความสอดคล้องและคุณภาพของโค้ดในระดับท้องถิ่น

• มาตรการป้องกัน: GitHub ยังอนุญาตให้กำหนดค่ามาตรการป้องกันได้ด้วย รวมถึงการใช้การตรวจสอบที่สามารถกำหนดได้ระหว่างการดึงคำขอหรือการสร้าง CI ซึ่งรวมถึง:
  • การตรวจสอบการพึ่งพา
  • การตรวจสอบการทดสอบ
  • การตรวจสอบคุณภาพโค้ด
  • ประตูคุณภาพ
  • การแทรกแซงด้วยตนเอง/ประตูการอนุมัติของมนุษย์

GitHub Enterprise ช่วยให้ทีมพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถระบุและดำเนินการกับช่องโหว่ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว ตั้งแต่การอ้างอิงที่ล้าสมัยและความลับที่เช็คอินไปจนถึงช่องโหว่ด้านภาษาที่ทราบแล้ว ด้วยความสามารถเพิ่มเติมของ viewเมื่อใช้กราฟการอ้างอิง หัวหน้าทีมและผู้ดูแลระบบจะมีเครื่องมือที่จำเป็นเพื่อให้ก้าวล้ำหน้าในเรื่องคำแนะนำด้านความปลอดภัย เพิ่มความชัดเจนของประเภทใบอนุญาตที่ใช้อยู่ และคุณจะเหลือแพลตฟอร์มการจัดการความเสี่ยงที่เน้นความปลอดภัยเป็นอันดับแรกอย่างครอบคลุม

ขับเคลื่อนกระบวนการ DevOps ด้วย GitHub Enterprise
ในตอนนี้ เป็นที่ทราบกันดีว่าแนวคิดของ DevOps เป็นที่คุ้นเคยกันดีในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมีเครื่องมือและวิธีการใหม่ๆ สำหรับการปรับใช้แอปพลิเคชันเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งอาจสร้างภาระให้กับองค์กรที่เติบโตอย่างต่อเนื่องในการจัดการและวัดผลลัพธ์อย่างมีประสิทธิภาพ
การตอบสนองความต้องการของตลาดสำหรับแอปพลิเคชันที่มีความยืดหยุ่น ปรับขนาดได้ และคุ้มต้นทุนอาจเป็นเรื่องท้าทาย การใช้ทรัพยากรบนคลาวด์สามารถช่วยปรับปรุงเวลาในการออกสู่ตลาด เร่งกระบวนการภายในสำหรับนักพัฒนา และอนุญาตให้มีการทดสอบและปรับใช้ตามขนาดด้วยการควบคุมที่คำนึงถึงต้นทุน

การเปิดใช้งานแอปพลิเคชันเนทีฟคลาวด์
แนวคิดที่เปลี่ยนไปใช้แนวทางซ้ายนั้นทำให้ความปลอดภัย การทดสอบ และข้อเสนอแนะเข้ามาใกล้วงจรภายในของการพัฒนามากขึ้น ซึ่งการพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับระบบคลาวด์ก็เช่นเดียวกัน การนำแนวทางการพัฒนาที่เน้นระบบคลาวด์มาใช้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเชื่อมช่องว่างระหว่างแนวทางดั้งเดิมกับโซลูชันระบบคลาวด์สมัยใหม่ได้ การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ทีมงานสามารถก้าวข้ามการสร้างแอปพลิเคชันที่เน้นระบบคลาวด์เป็นหลักไปสู่การสร้างแอปพลิเคชันที่เป็นระบบคลาวด์อย่างแท้จริง

พัฒนาบนคลาวด์ ปรับใช้บนคลาวด์
ปัจจุบัน IDE ที่ช่วยให้การพัฒนาราบรื่นเป็นความคาดหวังมาตรฐาน อย่างไรก็ตาม แนวคิดเรื่องความสามารถในการพกพาภายในสภาพแวดล้อมดังกล่าวถือเป็นเรื่องใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงความก้าวหน้าล่าสุดใน IDE ที่ใช้ระบบคลาวด์ ด้วยการเปิดตัว GitHub Codespaces และเทคโนโลยี DevContainers ที่เป็นพื้นฐาน นักพัฒนาสามารถพัฒนาโค้ดในสภาพแวดล้อมออนไลน์แบบพกพาได้แล้ว การตั้งค่านี้ช่วยให้พวกเขาใช้การกำหนดค่าได้ fileทำให้สามารถปรับแต่งสภาพแวดล้อมการพัฒนาให้ตรงตามความต้องการเฉพาะของทีมได้

การผสมผสานระหว่างความสามารถในการนำกลับมาใช้ใหม่และความสามารถในการพกพาช่วยให้องค์กรได้เปรียบอย่างมากtagเช่น ทีมงานสามารถ
ปัจจุบันนี้รวมการกำหนดค่าและข้อมูลจำเพาะของสภาพแวดล้อมไว้ที่ศูนย์กลาง ทำให้ผู้พัฒนาแต่ละคนไม่ว่าจะใหม่หรือมีประสบการณ์ก็สามารถทำงานภายในการตั้งค่าเดียวกันได้ การกำหนดค่าที่รวมศูนย์เหล่านี้ทำให้สมาชิกในทีมสามารถมีส่วนร่วมในการกำหนดค่าเหล่านั้นได้ เมื่อความต้องการเปลี่ยนแปลงไป สภาพแวดล้อมก็สามารถอัปเดตและคงสถานะคงที่สำหรับนักพัฒนาทุกคนได้

การจัดการเวิร์กโฟลว์ตามขนาด
เวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาและเวลานำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดเป็นตัวกำหนดตัวชี้วัดประสิทธิภาพการทำงาน อย่างไรก็ตาม การจัดการสิ่งนี้ในระดับขนาดใหญ่ถือเป็นความท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทีมนักพัฒนาจำนวนมากใช้เวิร์กโฟลว์และการปรับใช้บนคลาวด์ บริการคลาวด์ หรือแม้แต่การติดตั้งภายในองค์กรต่างๆ ต่อไปนี้คือวิธีบางประการที่ GitHub Enterprise ช่วยแบ่งเบาภาระในการจัดการเวิร์กโฟลว์ในระดับขนาดใหญ่:

• ลดความซับซ้อนด้วยการดำเนินการและเวิร์กโฟลว์ที่นำมาใช้ซ้ำได้
• จ้างงานการกำกับดูแลโดยใช้
  นโยบายการดำเนินการ
• ใช้การกระทำที่เผยแพร่โดย
  ผู้จัดพิมพ์ที่ได้รับการตรวจสอบ
• ใช้กฎและนโยบายสาขาเพื่อช่วยให้แน่ใจว่ามีความสอดคล้องและปกป้องโค้ดหลัก
• กำหนดค่าสิ่งที่สมเหตุสมผลในระดับองค์กรและองค์กร

การจัดการวงจรชีวิตซอฟต์แวร์แบบครบวงจร
การจัดการทั้งงานที่วางแผนไว้และงานระหว่างดำเนินการถือเป็นรากฐานที่สำคัญของการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบคล่องตัว GitHub Enterprise มอบโครงสร้างการจัดการโครงการแบบเบาที่ช่วยให้ผู้ใช้สร้างโครงการ เชื่อมโยงทีมและที่เก็บข้อมูลหนึ่งทีมขึ้นไปกับโครงการนั้น จากนั้นจึงใช้ปัญหาที่เปิดอยู่ในที่เก็บข้อมูลเชื่อมโยงเพื่อติดตามรายการงานโดยรวมภายในโครงการ สามารถใช้ป้ายกำกับเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างปัญหาประเภทต่างๆ ได้

เช่นampเล บางส่วนของค่าเริ่มต้น
ป้ายกำกับที่สามารถใช้กับปัญหา ได้แก่ การปรับปรุง ข้อบกพร่อง และคุณลักษณะ สำหรับรายการใดๆ ที่มีรายการงานที่เกี่ยวข้องกับปัญหา สามารถใช้มาร์กดาวน์เพื่อกำหนดรายการงานดังกล่าวเป็นรายการตรวจสอบและรวมไว้ในเนื้อหาของปัญหา วิธีนี้ช่วยให้ติดตามการเสร็จสมบูรณ์ตามรายการตรวจสอบนั้นได้ และช่วยให้สอดคล้องกับเหตุการณ์สำคัญของโครงการ หากมีการกำหนดไว้

การจัดการวงจรข้อเสนอแนะ 
ไม่ใช่ความลับที่นักพัฒนาได้รับคำติชมเกี่ยวกับฟังก์ชันการทำงานเฉพาะใดๆ เร็วเท่าไร การแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและเผยแพร่การอัปเดตก็จะง่ายขึ้นเท่านั้น เมื่อเทียบกับการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง องค์กรแต่ละแห่งมีวิธีการสื่อสารที่ต้องการ ไม่ว่าจะเป็นการส่งข้อความโต้ตอบแบบทันที อีเมล ความคิดเห็นเกี่ยวกับตั๋วหรือปัญหา หรือแม้แต่การโทรศัพท์ คุณลักษณะเพิ่มเติมของ GitHub Enterprise ก็คือการสนทนา ซึ่งมอบความสามารถให้นักพัฒนาและผู้ใช้โต้ตอบกันในสภาพแวดล้อมบนฟอรัม สื่อสารการเปลี่ยนแปลง ปัญหาประเภทต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับฟังก์ชันการทำงาน หรือข้อเสนอแนะสำหรับฟังก์ชันการทำงานใหม่ๆ ที่สามารถแปลงเป็นรายการงานได้

ชุดคุณลักษณะรอบ ๆ Discussions ได้รับความนิยมในโครงการโอเพ่นซอร์สมาเป็นเวลานาน องค์กรบางแห่งอาจประสบปัญหาในการมองเห็นประโยชน์ของการใช้ Discussions เมื่อมีเครื่องมือสื่อสารระดับองค์กรอยู่แล้ว เมื่อองค์กรเติบโตขึ้น ความสามารถในการแยกการสื่อสารที่เกี่ยวข้องกับคุณลักษณะและฟังก์ชันการทำงานของซอฟต์แวร์เฉพาะ แล้วส่งต่อการสื่อสารเหล่านั้นผ่าน Discussions ที่เชื่อมโยงกับที่เก็บข้อมูลเฉพาะ อาจทำให้ผู้พัฒนา เจ้าของผลิตภัณฑ์ และผู้ใช้ปลายทางมีความสามารถในการโต้ตอบกันอย่างใกล้ชิดในสภาพแวดล้อมที่เฉพาะเจาะจงกับคุณลักษณะที่พวกเขาสนใจที่จะเห็นการใช้งาน

วงจรชีวิตของสิ่งประดิษฐ์
การจัดการอาร์ติแฟกต์เป็นสิ่งหนึ่งที่เป็นศูนย์กลางของวงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นในรูปแบบของไฟล์ปฏิบัติการ ไฟล์ไบนารี ไลบรารีที่เชื่อมโยงแบบไดนามิก ไฟล์แบบคงที่ web โค้ด หรือแม้แต่ผ่านภาพคอนเทนเนอร์ Docker หรือแผนภูมิ Helm การมีสถานที่ส่วนกลางที่สามารถจัดทำแคตตาล็อกและเรียกค้นสิ่งประดิษฐ์ทั้งหมดเพื่อนำไปใช้งานนั้นถือเป็นสิ่งสำคัญ แพ็คเกจ GitHub ช่วยให้นักพัฒนาสามารถจัดเก็บรูปแบบแพ็คเกจมาตรฐานเพื่อแจกจ่ายภายในองค์กรหรือองค์กรธุรกิจได้
แพ็คเกจ GitHub รองรับสิ่งต่อไปนี้:

• เมเวน
• แกรเดิล
• เอ็นพีเอ็ม
• ทับทิม
• สุทธิ
• ภาพ Docker

หากคุณมีสิ่งประดิษฐ์ที่ไม่เข้าข่ายหมวดหมู่ดังกล่าว คุณยังสามารถจัดเก็บสิ่งประดิษฐ์เหล่านั้นได้โดยใช้คุณลักษณะการเผยแพร่ในที่เก็บ ซึ่งจะช่วยให้คุณแนบไฟล์ไบนารีที่จำเป็นหรือไฟล์อื่นๆ fileตามความจำเป็น

การจัดการคุณภาพ
การทดสอบถือเป็นส่วนสำคัญของการพัฒนาซอฟต์แวร์ ไม่ว่าจะเป็นการดำเนินการทดสอบหน่วยหรือฟังก์ชันระหว่างการสร้างการรวมต่อเนื่อง หรือการให้ผู้วิเคราะห์การรับรองคุณภาพดำเนินการตามสถานการณ์ทดสอบเพื่อตรวจสอบการทำงานภายใน web แอปพลิเคชัน GitHub Actions ช่วยให้คุณสามารถรวมการทดสอบประเภทต่างๆ ลงในกระบวนการของคุณเพื่อช่วยให้แน่ใจว่ามีการประเมินคุณภาพ
นอกจากนี้ GitHub Copilot ยังสามารถเสนอแนะแนวทางที่ดีที่สุดในการสร้างการทดสอบยูนิตได้ ช่วยแบ่งเบาภาระในการสร้างการทดสอบยูนิตหรือประเภทอื่นๆ ของนักพัฒนา และทำให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่ปัญหาทางธุรกิจที่อยู่ตรงหน้าได้มากขึ้น

การสามารถรวมยูทิลิตี้การทดสอบต่างๆ เข้าด้วยกันได้อย่างง่ายดายช่วยให้มั่นใจได้ว่าคุณภาพจะได้รับการประเมินตลอดวงจรชีวิตการพัฒนา ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ คุณสามารถใช้การตรวจสอบภายในเวิร์กโฟลว์ GitHub Actions เพื่อตรวจสอบสถานการณ์บางอย่างได้ ซึ่งรวมถึงความสามารถในการรันชุดการทดสอบทั้งหมดได้สำเร็จก่อนอนุญาตให้รวมคำขอ ขึ้นอยู่กับtagในระหว่างการปรับใช้ คุณยังสามารถระบุการตรวจสอบต่างๆ เช่น การทดสอบการรวม การทดสอบโหลดและความเครียด และแม้แต่การทดสอบความโกลาหล เพื่อช่วยให้แน่ใจว่าแอพพลิเคชันที่กำลังดำเนินการในขั้นตอนการใช้งานนั้นได้รับการทดสอบและตรวจสอบอย่างเหมาะสม ก่อนจะนำไปใช้ในการผลิต

บทสรุป
เมื่อคุณวางแผนขั้นตอนต่อไปในการเดินทางของคุณ สิ่งสำคัญคือต้องคิดถึงการนำประโยชน์ของ AI และความปลอดภัยมาสู่กระบวนการ DevOps ของคุณอย่างต่อเนื่องเพื่อส่งมอบโค้ดคุณภาพสูงที่ปลอดภัยตั้งแต่เริ่มต้น โดยการจัดการกับคอขวดด้านประสิทธิภาพการทำงานและกำจัดการขโมยเวลา คุณสามารถส่งเสริมให้วิศวกรของคุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น GitHub พร้อมช่วยให้คุณเริ่มต้นได้ ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างโซลูชันใดหรืออยู่ในขั้นตอนการสำรวจใด ไม่ว่าจะเป็นการใช้ GitHub Copilot เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของนักพัฒนา ปกป้องท่าทีด้านความปลอดภัยของคุณ หรือการปรับขนาดด้วยการพัฒนาเนทีฟบนคลาวด์ GitHub พร้อมช่วยเหลือคุณในทุกขั้นตอน

ขั้นตอนต่อไป
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ GitHub Enterprise หรือต้องการเริ่มทดลองใช้งานฟรี โปรดไปที่ https://github.com/enterprise

คำถามที่พบบ่อย

ถาม: AI สามารถใช้ใน DevOps ได้อย่างไร?
ตอบ: AI ใน DevOps สามารถทำให้กระบวนการทำงานประจำวันเป็นแบบอัตโนมัติ เพิ่มความปลอดภัยด้วยการปกป้องโค้ด และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการวงจรชีวิตซอฟต์แวร์แบบครบวงจร

ถาม: ประโยชน์จากการใช้ AI ใน DevOps มีอะไรบ้าง?
ตอบ: การใช้ AI ใน DevOps ส่งผลให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้น คุณภาพโค้ดดีขึ้น รอบการตอบรับเร็วขึ้น และความร่วมมือที่ดียิ่งขึ้นระหว่างสมาชิกในทีม

ถาม: DevOps ช่วยให้องค์กรรักษาความสามารถในการแข่งขันได้อย่างไร
A: DevOps ช่วยให้องค์กรเร่งรอบการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ ปรับปรุงความน่าเชื่อถือ และขับเคลื่อนการสร้างสรรค์นวัตกรรม ช่วยให้ปรับตัวได้อย่างรวดเร็วตามการเปลี่ยนแปลงของตลาด และเอาชนะคู่แข่งขันได้

เอกสาร / แหล่งข้อมูล

GitHub ขับเคลื่อนด้วย AI DevOps ด้วย GitHub [พีดีเอฟ] คู่มือการใช้งาน DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ด้วย GitHub, ขับเคลื่อนด้วย AI, DevOps ด้วย GitHub, ด้วย GitHub, GitHub

อ้างอิง

• คู่มือการใช้งาน