Comment l’IA est de remodeler DevOps: l’avenir de la livraison de logiciels sur GCP

L’évolution de DevOps: comment l’IA modifie la livraison des logiciels

L’intelligence artificielle transforme la façon dont les logiciels sont créés, publiés et maintenus dans le monde technologique de l’entreprise DevOps aujourd’hui. Les entreprises sont en train d’améliorer l’automatisation, l’efficacité et la fiabilité de leur DevOps processus en tirant parti des outils AI et ML forts natifs de la plate-forme Google Cloud (GCP). De tels changements nécessiteraient une repensation de la livraison de logiciels, mais aussi de certaines nouvelles technologies. Bien qu’il y ait des avantages aux méthodes traditionnelles DevOps, parfois, il est à la traîne du poids d’une complexité accrue au sein de nouveaux systèmes. DevOps, à son tour, changera par la fourniture d’IA d’idées prédictives, la prise de décision automatisée autonome et l’optimisation accrue. Cette combinaison de DevOps et de l’IA est populairement connue sous le nom de «AIOP» et lorsqu’elle est mise en pratique avec les riches ressources cloud de GCP, les résultats sont excellents.

Implémentation de DevOps alimentés par AI sur GCP

1. Surveillance et observabilité dirigée par l’IA

La gestion des systèmes grâce à la loi et le traitement des informations dépend de la surveillance et de l’observabilité en temps opportun et efficaces. L’IA rendra ces processus beaucoup plus efficaces. L’IA aidera à découvrir les problèmes à un stade précoce, à réduire les faux signaux et à prédire les pannes potentielles avant qu’elles ne se produisent.

Services GCP en action

• Surveillance et journalisation des nuages: Métriques, journaux et traces des applications et des infrastructures.
• BigQuery: Données historiques pour l’analyse des tendances et des modèles.
• Vous avez une plate-forme: Développe des modèles d’apprentissage automatique personnalisés pour la détection des anomalies et l’analyse prédictive.

Flux de travail

• Les mesures et les journaux sont envoyés par applications à la surveillance du cloud.
• Traitement des données de BigQuery pour découvrir les tendances et les anomalies.
• Les modèles sont formés par la plate-forme d’IA pour prédire les défaillances potentielles et l’envoi d’alertes via Cloud Pub / Sub à des outils comme Slack ou Email.

Avantages

• Cycles de libération plus rapides et moins d’intervention manuelle.
• Déploiements de qualité, avec une évaluation des risques basée sur l’IA.

2. Automatisation intelligente dans les pipelines CI / CD

DevOps ne peut pas se débrouiller sans intégration continue et pipelines de déploiement continu (CI / CD), et l’IA améliore ces pipelines de plusieurs manières. Il automatise les tâches répétitives, accélère les tests et peut prédire les risques de déploiement dans une situation donnée. Par exemple, la découverte de bogues et de vulnérabilités potentiels dans le code pour suggérer l’optimisation du code, ainsi que la génération de cas de test automatiquement.

Services GCP en action

• Couple Build: La plate-forme CI / CD entièrement gérée de Google Cloud Platform peut être intégrée aux outils AI suivants pour vérifier la qualité de votre code et activer les constructions automatiques.
• Vertex Ai: Fournit des ressources pour former vos modèles d’apprentissage automatique pour prédire la surface que ces tests couvrent et donnent une estimation des modifications de code à haut risque.
• Déploiement de cloud: Offre la possibilité de mettre en œuvre des stratégies de déploiement automatisées, comme Canary ou Blue-Green, avec l’approvisionnement basé sur les risques utilisant l’IA.

Flux de travail

• Les développeurs engagent le code dans les référentiels de source cloud, déclenchant une construction dans la construction de cloud.
• Vertex AI identifie les principales modifications critiques du code. Il se déplace ensuite vers GKE ou Cloud Run progressivement, et
• Les risques de déploiement sont également évalués intelligemment par le déploiement du cloud.

Avantages

• Cycles de libération plus rapides et moins d’intervention manuelle.
• Déploiements de qualité, avec une évaluation des risques basée sur l’IA.

3. Sécurité et conformité

L’IA peut garantir la sécurité dans plusieurs amplitudes, en particulier dans l’identification des menaces, l’application des règles de sécurité, la vérification de la conformité et l’automatisation de la numérisation de la vulnérabilité.

Services GCP en action

• Le centre de commande de sécurité identifierait les vulnérabilités et les erreurs de configuration.
• GCP Recaptcha Enterprise, responsable de la protection des pipelines CI / CD des bots malveillants.
• L’API DLP serait responsable du masquage des données sensibles dans les journaux et les pipelines.

Cas d’utilisation

• Un cas d’utilisation plus ciblé consiste à scanner des images de conteneurs dans le registre des artefacts pour les vulnérabilités.
• Utilisez le centre de commande de sécurité pour révoquer automatiquement les autorisations IAM permissives.

Avantages

• Sécurité améliorée grâce à la détection des menaces axée sur l’IA
• L’application des politiques peut être automatisée pour vous garder conforme.

Schéma d’architecture

Diagramme d’architecture GCP

Comprendre le flux d’architecture

1. Flux de développement

• Ce voyage commence à l’intérieur de l’environnement de développement, où les développeurs écrivent du code, en utilisant des IDE améliorés par l’IA tels que le codeium et le copilote.
• Pendant ce temps, le processus de codage réel s’accompagne d’une rétroaction du code en temps réel via Code Intelligence IA, reflétant des suggestions d’amélioration ainsi que des entretiens ménagères et des taches de problème adéquates.
• Ce n’est qu’après que le code s’est engagé dans les référentiels de source cloud que:
  • L’IA effectue des analyses complètes qui vont au-delà de la simple vérification de la syntaxe.
  • L’IA va également de l’avant pour examiner la base de code pour les vulnérabilités de sécurité, l’analyse de dépendance, ainsi que la validation des exigences de conformité
  • Construit la ligne de défense initiale contre les problèmes potentiels avant de progresser plus loin dans le pipeline.

2. Couche d’opérations AI

• Au cœur de l’architecture se trouve la couche d’opérations AI, fonctionnant comme le système nerveux central du système.
• La plate-forme Vertex AI traite en continu les données de partout du système:
  • Génère des modèles sur les décisions automatisées et les met à jour.
  • Automatise l’apprentissage des événements pour prédire et aider à prévenir les problèmes futurs.
• Les modèles sont automatiquement formés, validés et déployés en fonction de nouvelles données opérationnelles.
• Le moteur de prédiction applique ces modèles en temps réel et prend des décisions automatisées concernant l’allocation des ressources, les réponses de sécurité, etc.
• Prédiction de la terminaison des VM préemptable / spot basée sur les données historiques et le dimensionnement droit des machines virtuelles.

3. Pipeline CI / CD

• Une fois que le code a atteint le pipeline CI / CD, une série d’opérations complexes a été dirigée par l’IA:
  • Le processus de construction fonctionne sur Cloud Build avec la direction de la couche AI ​​pour maximiser la construction du changement.
  • Le système présente un comportement adaptatif aux caractéristiques spécifiques de chaque changement de code plutôt que de répondre statiquement.
• Les caractéristiques basées sur le changement permettent aux tests de test de choisir les tests les plus pertinents, ce qui diminuera le temps de construction tout en préservant l’assurance qualité.
• Il collabore avec la couche AI ​​pour le registre des artefacts et effectue une analyse intelligente pour trouver des vulnérabilités et vérifier si les artefacts remplissent les critères de sécurité.
• En plus de déterminer où déployer le cloud, il donne des informations sur AI sur des stratégies optimales de déploiement en considérant la charge du système, les modèles utilisateur et les risques qui peuvent être impliqués.

4. Orchestration de l’environnement de production

• Les clusters GKE, les fonctions cloud et le Cloud Run sont l’endroit où plusieurs cibles de déploiement sont censées être maintenues par l’architecture, en production.
• Anthos Service Mesh constitue un réseau intelligent de services pour la communication et la mise à l’échelle intelligents en fonction des conditions en temps réel, et oui, les prédictions d’IA aussi.
• L’environnement de production se trouve être une automatisation dirigée par l’IA.
  • Prédire les besoins des ressources et les problèmes potentiels avant de se retourner contre les utilisateurs.
  • Altération automatisée des configurations du système en meilleures performances.
  • Crée un environnement d’auto-réglage qui devient plus efficace au fil du temps car l’IA apprend des modèles opérationnels.
  • Par auto-réglage, nous voulons dire qu’il s’adapte et se corrige avec de meilleures performances alors que l’IA continue d’apprendre des modèles observés en fonctionnement.

5. Surveillance et analyse

• En amélioration continue, ce système crée un mécanisme de rétroaction en boucle fermée:
  • Les données sont agrégées à partir de toutes les sources de données de surveillance et de journalisation du cloud.
  • Operations Suite verse tous les flux pour corréler et analyser les données.
• Par la suite, cette couche d’IA traite les informations et trouve des modèles et des anomalies invisibles aux opérateurs humains.
• L’analyse BigQuery donne un aperçu approfondi du comportement du système, ou si cela se produit, il permet à l’IA de comprendre les modèles à long terme et de faire des prédictions de plus en plus précises.
• Cette rétroaction est ensuite réintégrée dans la couche d’opérations AI, ce qui en fait un cycle continu d’apprentissage et d’optimisation. Finalement, cela rend l’ensemble du système plus intelligent au fil du temps.

6. Intégration de la sécurité et de la conformité

• La sécurité est intégrée dans toute l’architecture via le centre de commande de sécurité et l’inventaire des actifs cloud.
• La couche AI ​​est en permanence des données de télémétrie de sécurité et, en retour, identifie les menaces potentielles:
  • La plupart du temps, il ramasse des modèles subtils qui font allusion aux violations de sécurité.
  • Aide à créer une posture de sécurité basée sur des mesures proactives, empêchant les menaces bien avant tout impact sur le système.
• L’architecture maintient la conformité grâce à une surveillance continue et à l’application automatique des politiques.
  • Permet la validation en temps réel de la conformité.
  • Fait des ajustements de configuration automatique pour garantir que les exigences de sécurité sont maintenues

7. Le cycle d’apprentissage

• Cette configuration assure une boucle d’apprentissage sans limites:
  • Chaque opération, de Code Commit dans le déploiement de la production, génère des données qui renforcent les systèmes d’IA.
  • Cela conduit au développement d’une plate-forme en évolution perpétuellement qui se tient à jour et, plus important encore, en sécurité.
• Il apprend des succès autant que des échecs:
  • Ainsi, il favorise une reconnaissance plus précise de ce qui est le plus efficace dans différentes situations.
• L’apprentissage fait partie intégrante de chaque dimension du pipeline:
  • Depuis le développement aux opérations en passant par la sécurité, la construction d’un système qui s’intègre en un seul.

Conclusion

La livraison de logiciels d’entreprise a été redéfinie grâce à l’intégration des technologies d’IA dans les processus DevOps sur GCP. Les entreprises peuvent être considérées comme bénéficiant considérablement des capacités d’IA élevées à l’élimination de GCP si elles sont mises en œuvre de manière structurée, tout en leur permettant d’obtenir une productivité, une fiabilité et une créativité accrue. Pour atteindre l’objectif ultime, le déploiement doit être fait conscience avec des mises à jour continues dans les connaissances et l’engagement envers les décisions basées sur les données. Les entreprises qui évoluent avec ces réformes auront la capacité de satisfaire les exigences croissantes des moyens modernes de livraison de logiciels à mesure que l’IA progresse. Les entreprises peuvent initier leur parcours dans les DevOps transformés en AI à travers le cadre proposé par les principes et pratiques exposés ci-dessus. Avec ces modifications, les entreprises pourront transformer leurs capacités de livraison de logiciels tout en gérant leurs enjeux et en assurant leur succès à long terme.