Améliorer les flux de travail DevSecOps avec l’IA générative

L’avènement de l’IA générative est sur le point de révolutionner les pratiques DevSecOps traditionnelles en abordant les aspects manuels et exigeants en main-d’œuvre du cycle de vie du développement. Cette innovation vise non seulement à rationaliser les flux de travail, mais également à améliorer la qualité et la sécurité des logiciels, conduisant à des délais de livraison plus rapides. La clé, cependant, réside dans l’intégration des capacités de l’IA tout au long du processus de développement, et pas seulement lors de la création du code.

Le « État de l’IA dans le développement logiciel en 2023» révèle une statistique surprenante : seul un quart du temps d’un développeur est consacré à l’écriture proprement dite du code. Le reste est consacré à parcourir une série de tâches essentielles mais chronophages, depuis les engagements initiaux jusqu’aux étapes finales de production. Ce domaine du développement logiciel présente une excellente opportunité pour l’IA d’avoir un impact significatif, comme l’explique Taylor McCaslin, CTO de GitLab Field, aux côtés des dirigeants de l’organisation. Lee Faus et Brian Walddans le webinaire perspicace « Explorez la puissance de l’IA et de GitLab Duo » (disponible sur demande).

La discussion a mis en évidence les avantages multiformes de l’IA pour accélérer le pipeline DevSecOps, de l’automatisation des builds de tests au diagnostic et à la correction des builds ayant échoué. Le déploiement efficace de l’IA nécessite toutefois une approche stratégique, commençant par une évaluation approfondie des flux de travail et des processus existants. établir des garde-fous solides pour atténuer tout risque introduit.

Il s’agit d’un article sponsorisé par Gitlab. GitLab est une plateforme DevOps complète, fournie sous la forme d’une application unique, qui change fondamentalement la façon dont les équipes de développement, de sécurité et d’exploitation collaborent et créent des logiciels. De l’idée à la production, GitLab aide les équipes à réduire le temps de cycle de quelques semaines à quelques minutes, à réduire les coûts de développement et les délais de commercialisation tout en augmentant la productivité des développeurs. En savoir plus sur GitLab.

Lancement de l’intégration de l’IA : évaluation du flux de travail

Comprendre et cartographier vos flux de travail actuels est la première étape vers l’intégration de l’IA. Ce processus implique d’identifier les domaines les plus bénéfiques pour l’application de l’IA et de mettre en place une approche cohérente intégrant les garanties nécessaires contre les risques potentiels. Par exemple, relever le défi du code généré automatiquement incluant potentiellement des vulnérabilités de sécurité nécessite un flux de travail proactif conçu pour détecter et corriger ces problèmes dès le début du processus de développement.

Stratégies clés pour un déploiement réussi de l’IA

Concentrez-vous sur les principaux défis de développement : donnez la priorité à la refonte des flux de travail qui répondent directement à vos obstacles de développement logiciel les plus importants, qu’il s’agisse de la modernisation des systèmes existants, de l’amélioration des protocoles de sécurité ou de l’optimisation des ressources.

Établir des garde-fous en matière d’IA : il est crucial de comprendre les risques associés à l’IA, notamment en termes d’interaction des données et d’exigences de conformité. Collaborez avec vos équipes juridiques, de conformité et DevSecOps pour examiner les modèles et méthodologies d’IA utilisés. Ressources du Centre de transparence IA GitLabainsi que des informations spécifiques articles de blog sur l’élaboration d’une stratégie d’IA axée sur la transparenceoffrent de précieux conseils à cet égard.

Rationalisez l’utilisation des outils d’IA : simplifiez votre ensemble d’outils d’IA tout au long du cycle de vie de développement pour minimiser la complexité et réduire les risques de sécurité potentiels. Un paysage d’outils surchargé peut entraîner des inefficacités opérationnelles et une augmentation des frais généraux.

Mesurer l’impact de l’IA sur la productivité

Quantifier la contribution de l’IA à votre organisation est essentiel pour comprendre sa véritable valeur. Cela implique d’aller au-delà des mesures traditionnelles telles que la fréquence de déploiement du code ou les délais de correction des bugs pour développer une vue complète de l’influence de l’IA sur la productivité et la vitesse de développement.

Chez GitLab, l’impact de l’IA est mesuré en standardisant les flux de travail au sein de la structure organisationnelle, permettant l’agrégation et l’analyse des métriques de diverses équipes directement dans l’interface utilisateur. Cette structure facilite une visualisation claire du rôle de l’IA dans l’amélioration de la vitesse et de l’efficacité du processus de développement, de la résolution des vulnérabilités à la validation des demandes de fusion.

GitLab Duo : une solution DevSecOps unifiée basée sur l’IA

GitLab est à la pointe de l’intégration de l’IA générative dans DevSecOps avec le développement de Duo GitLab, une boîte à outils qui intègre de puissants modèles d’IA et des technologies avancées des principaux fournisseurs de cloud. Allant des assistants de code aux chatbots conversationnels et aux explicateurs de vulnérabilités, GitLab Duo est conçu pour réduire considérablement les temps de cycle et améliorer l’efficacité opérationnelle.

Le « Radar du marché Omdia : développement de logiciels assisté par l’IA, 2023-2024 » Le rapport reconnaît GitLab Duo comme une solution exceptionnelle pour le développement d’applications d’entreprise, soulignant son intégration transparente dans le pipeline SDLC.

Applications pratiques de Duo GitLab:

• Descriptions des demandes de fusion : génère automatiquement des descriptions détaillées pour les demandes de fusion, identifiant et traitant les tâches manquantes.
• Explication du code en langage naturel : permet aux testeurs d’assurance qualité d’acquérir une compréhension plus approfondie du code complexe, facilitant ainsi la création de cas de test complets.
• Analyse des erreurs de pipeline : offre un aperçu des causes profondes potentielles des pannes de pipeline, fournissant ainsi des solutions concrètes pour une résolution rapide.
• Résolution des vulnérabilités : donne aux équipes d’ingénierie les connaissances nécessaires pour identifier, localiser et corriger efficacement les vulnérabilités, rationalisant ainsi l’aspect sécurité du développement logiciel.

En intégrant stratégiquement l’IA générative dans votre environnement DevSecOps, vous pouvez accéder à de nouveaux niveaux de productivité et d’innovation, garantissant ainsi que vos processus de développement sont non seulement plus rapides mais également plus sécurisés et fiables.