top of page
  • sitiatarfa8

Revolusi Pengembangan Software: Mengeksplorasi Integrasi AI dalam DevOps

Latar Belakang


Revolusi AI mengubah bidang pengembangan software yang dinamis, tidak terkecuali DevOps. Sebagian besar profesional TI telah memanfaatkan AI untuk menyederhanakan alur kerja mereka, terutama dalam menangani tugas-tugas biasa yang sering kali menghabiskan waktu yang berharga. Menurut laporan terbaru dari tim DevOps Research and Assessment (DORA) Google Cloud, berdasarkan data dari 36.000 profesional teknologi di seluruh dunia, menunjukkan bahwa 30% merasa bahwa AI berguna dalam tugas-tugas seperti menganalisis log dan mengidentifikasi bug.


Artikel ini akan mengeksplorasi integrasi antara AI dan DevOps, memeriksa bagaimana AI menambah berbagai aspek DevOps, mulai dari pembuatan kode hingga otomatisasi, sekaligus menggali tantangan dan pertimbangan yang menyertai integrasi ini.


From Code to Automation: Exploring the Integration of AI in DevOps

Aplikasi AI dalam DevOps


Tahap Perencanaan


Di garis depan DevOps, pengaruh AI meluas hingga tahap perencanaan, di mana AI memainkan peran penting dalam merampingkan proses dan meningkatkan efisiensi. MutableAI, asisten pengkodean berbasis AI yang kuat, telah muncul sebagai pemain kunci dalam ranah ini. Keahliannya terletak pada mengubah file desain mentah menjadi kode front-end yang fungsional, khususnya menghasilkan kode HTML/CSS dengan presisi. Kemampuan unik ini tidak hanya menjembatani kesenjangan tradisional antara desainer dan pengembang, tetapi juga secara signifikan mempercepat transformasi desain menjadi situs web yang berfungsi penuh.


MutableAI lebih dari sekadar pembuatan kode; MutableAI secara aktif berkontribusi pada fase perencanaan DevOps dengan menangkap persyaratan yang terdokumentasi dengan baik dan memfasilitasi pembuatan cerita pengguna. Kemampuannya yang cerdas memungkinkan analisis dampak, memastikan pemahaman menyeluruh tentang potensi efek samping dan memfasilitasi pengambilan keputusan yang tepat.



Tahap Pengembangan


Pembuatan kode otomatis adalah aspek AI yang telah dibahas dengan baik, dan Generative AI mengambil langkah lebih jauh dengan mengubah pengembang menjadi arsitek. Di luar kode, GenAI mengeksplorasi pembuatan solusi dengan low-code, mengoptimalkan hasil dari cerita pengguna di platform seperti Salesforce. Kolaborasi antara GenAI dan pengembang low-code menjadi sangat penting untuk implementasi yang mulus.


Sejalan dengan kemajuan dalam alat pengembangan berbasis AI, Replit GhostWriter, sebagai produk dari Replit, menonjol sebagai asisten pengkodean berdampak lainnya yang dirancang untuk membantu programmer dalam menulis kode yang efisien dan berkualitas tinggi. GhostWriter membedakan dirinya dengan kemampuan penyelesaian kode secara real-time, yang secara signifikan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk menulis kode boilerplate dan men-debug kesalahan sintaksis. Alat inovatif ini, ditambah dengan kemampuan Generative AI, menunjukkan lanskap pengembangan perangkat lunak yang terus berkembang, di mana AI tidak hanya membantu dalam proses pengkodean, tetapi juga berkontribusi dalam membentuk aspek arsitektural aplikasi.


Tahap Testing


Peran AI dalam pembuatan tes disorot sebagai kasus penggunaan yang signifikan. Dengan menghasilkan tes unit, tes fungsional, dan bahkan data tes dari cerita pengguna yang ditulis dengan baik, AI merampingkan tahap pengujian. Integrasi GenAI dengan alat DevOps memungkinkan eksekusi pengujian otomatis, menyederhanakan tinjauan hasil untuk pemilik bisnis dan tim pengembangan.


Melengkapi pendekatan terobosan untuk pengujian ini, AskCodi muncul sebagai alat pengembang yang kuat. Dibangun di atas OpenAI GPT, AskCodi terintegrasi secara mulus dengan GenAI, menawarkan solusi komprehensif bagi para pengembang. Di luar aplikasi web konvensional, AskCodi dengan mudah menyematkan dirinya ke dalam Visual Studio Code dan IDE JetBrains. Fitur-fitur AskCodi yang kaya meliputi pemahaman tentang Time Complexity, generator kode, dan pembuat tes otomatis, menyediakan toolkit serbaguna bagi para pengembang. Khususnya, fungsi pelengkapan otomatisnya yang unik meningkatkan efisiensi pengkodean dalam berbagai editor.


Delivery kepada Pengguna


Salah satu aspek yang sering diabaikan dalam rilis perangkat lunak adalah mengomunikasikan perubahan kepada pengguna. Ai, khususnya Generative AI berperan dengan mengotomatiskan pembuatan catatan rilis, yang disesuaikan untuk persona pengguna yang berbeda. Catatan rilis interaktif, yang terhubung dengan dukungan obrolan yang dilatih AI, memberikan pemahaman yang komprehensif kepada pengguna tentang perubahan sistem.


Kolaborasi dan Komunikasi


ChatOps


Komunikasi, yang merupakan landasan DevOps, direvolusi oleh chatbot berbasis AI yang diintegrasikan ke dalam platform kolaborasi. ChatOps dapat menyederhanakan komunikasi, mendorong kolaborasi, dan mengotomatiskan tugas-tugas rutin.


Berbagi Informasi


Repositori informasi yang didukung AI meruntuhkan sekat-sekat, memfasilitasi berbagi pengetahuan di antara anggota tim dan mempercepat pemecahan masalah secara kolaboratif.


From Code to Automation: Exploring the Integration of AI in DevOps

Tantangan dan Pertimbangan


Keamanan dan Privasi Data


Mengatasi masalah keamanan dan privasi data merupakan hal terpenting dalam DevOps berbasis AI, dengan menekankan penanganan data yang aman dan strategi untuk mengurangi risiko privasi.


Kompleksitas Integrasi


Terlepas dari manfaatnya, mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja yang sudah ada menimbulkan tantangan. Strategi untuk mengatasi kompleksitas integrasi dieksplorasi untuk memastikan transisi yang lancar.


Pentingnya Kepercayaan


Pertanyaan krusial tentang kepercayaan berada di garis depan bidang DevOps yang didukung AI. Harus ada keseimbangan antara efektivitas AI dan bayang-bayang potensi kegagalan. Skeptisisme ini menyoroti kebutuhan mendesak akan solusi di seluruh industri dan berfungsi sebagai pengingat penting akan masalah yang dihadapi. Salah satu solusi yang mungkin adalah menggunakan Large Language Model (LLM) yang disesuaikan untuk membuka pintu untuk mendapatkan kepercayaan penuh pada AI untuk perbaikan otomatis.


AI dalam DevOps: Tinjauan Realitas


Inisiatif seperti K8sGPT, sebuah proyek CNCF sumber terbuka yang memantau cluster Kubernetes, menunjukkan dampak AI saat ini. Berikut ini adalah beberapa perusahaan yang mengikuti tren untuk menyesuaikan solusi AI dengan kebutuhan organisasi mereka dan mendukung tim pengembangan mereka di masa depan.


Coding dengan dukungan AI dari SAP


SAP telah mengikuti tren coding yang didukung oleh AI dengan memperkenalkan fitur-fitur pada lingkungan pengembangan aplikasi berbasis cloud, bergabung dengan semakin banyak vendor yang melakukan langkah serupa. Pengumuman di TechEd mencakup SAP Build Code, perpanjangan dari lingkungan low-code SAP Build di Business Technology Platform (BTP) berbasis cloud. Alat ini, yang didukung oleh AI co-pilot Joule, bertujuan untuk menyederhanakan pengalaman pengembang, memfasilitasi kolaborasi antara pengembang warga dan pengembang profesional. Sistem ini membantu dalam membuat model data, logika aplikasi, dan skrip pengujian dalam JavaScript dan Java.


Selain itu, ABAP Cloud Environment dari SAP, alat pengembangan berbasis cloud untuk bahasa spesifiknya, juga menggabungkan pengkodean yang dibantu GenAI. Terlepas dari kegembiraannya, beberapa pengembang mengungkapkan kekhawatiran bahwa fitur AI mungkin tidak tersedia untuk sistem lokal, yang masih merupakan bagian penting dari lanskap pengembang.



IBM watsonx Code Assistant


IBM telah meluncurkan watsonx Code Assistant, sebuah alat berbasis AI generatif yang bertujuan untuk membantu para pengembang perusahaan dan operator TI dalam melakukan pengkodean secara lebih efisien. Produk ini membahas dua kasus penggunaan utama: Otomatisasi TI melalui watsonx Code Assistant untuk Red Hat Ansible Lightspeed, yang memfasilitasi tugas-tugas seperti konfigurasi jaringan dan penerapan kode; dan modernisasi aplikasi mainframe dengan watsonx Code Assistant untuk Z, yang memungkinkan penerjemahan COBOL ke Java. Alat ini, yang dibangun di atas model pondasi Granite IBM untuk pemrograman, memanfaatkan AI generatif dan arsitektur decoder untuk memprediksi urutan, yang mendukung tugas-tugas pemrosesan natural language.


IBM berencana untuk meningkatkan Code Assistant dengan kemampuan AI generatif tambahan untuk pembuatan kode, penjelasan, dan dukungan siklus pengembangan perangkat lunak secara keseluruhan untuk lebih mendorong modernisasi aplikasi perusahaan. Menurut laporan IDC baru-baru ini, watsonx Code Assistant, dengan mengandalkan data yang telah dikurasi, dapat meningkatkan kualitas kode dengan mempromosikan praktik-praktik terbaik melalui rekomendasi kode.



github copilot enterprise

GitHub telah memperkenalkan Copilot Business, alat pemrograman AI canggih yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan pengembangan perangkat lunak seluruh organisasi. Copilot Chat awal, tersedia dalam versi beta, berfungsi sebagai asisten percakapan, menawarkan saran kode, kiat, dan penjelasan. Namun, itu terbatas pada kode pengembang saat ini.


Copilot Enterprise bertujuan untuk mengatasi keterbatasan ini dengan menghubungkan Copilot Chat ke semua repositori kode dan knowledge base bisnis, memperluas kemampuannya untuk menarik permintaan, tinjauan kode, dan bahkan GitHub.com. Perluasan ini memungkinkan pengembang untuk menanyakan tentang kontributor, penggunaan basis kode, dan penerapan simbol, kelas, dan metode di luar editor kode mereka. Selain itu, GitHub mengintegrasikan dokumentasi ke dalam alat AI, memberikan konteks yang lebih luas yang mencakup basis pengetahuan eksternal, praktik terbaik, dan pengaturan lingkungan pengembangan.


Kesenjangan Kemampuan AI dalam DevOps


Kesenjangan kemampuan TI, yang semakin melebar seiring dengan munculnya AI, menjadi tantangan yang signifikan, tanpa adanya lonjakan pekerja terampil dalam waktu dekat. Dalam lanskap TI yang terus berkembang, mengadaptasi proses untuk mengintegrasikan AI sangatlah penting. Brad Maltz, direktur senior portofolio DevOps dan DevRel di Dell Technologies Inc, menekankan perlunya para profesional TI untuk mengotomatisasi dan mengkodekan proses mereka secara terus-menerus. AIOps dan konversi kebijakan ke dalam infrastruktur sebagai kode disorot sebagai hal yang sangat penting untuk kesuksesan jangka panjang. Teknologi ini harus mendukung pengembangan teknologi, memastikan bahwa para pengembang dan profesional TI memiliki alat dan keterampilan yang dibutuhkan untuk menavigasi persimpangan AI-DevOps dengan sukses.


"Kami membutuhkan orang-orang di bidang IT ops, platform engineer, DevOps untuk terus menulis otomatisasi, terus melakukan apa yang Anda lakukan setiap hari, setiap jam, setiap menit, setiap detik, dan mencari cara untuk mengkodekannya. Hingga Anda mengkodekannya, tidak ada AIOps, AI yang akan dapat membantu Anda." - Brad Maltz, direktur senior portofolio DevOps dan DevRel di Dell Technologies Inc.

Kesimpulan


Integrasi AI ke dalam DevOps menandakan pergeseran revolusioner dalam lanskap pengembangan perangkat lunak. Mulai dari perencanaan dan pengembangan hingga pengujian, pengiriman, dan kolaborasi, alat bantu berbasis AI tidak hanya menyederhanakan tugas-tugas biasa tetapi secara aktif membentuk seluruh siklus hidup DevOps. Kemampuan transformatif alat seperti MutableAI, GenAI, dan AskCodi menyoroti peningkatan efisiensi, potensi kolaboratif, dan dampak arsitektural yang dibawa AI ke lapangan. Implementasi di dunia nyata oleh para pemimpin industri seperti SAP, IBM, dan GitHub menggarisbawahi manfaat nyata dari AI dalam meningkatkan pengalaman pengembang dan mendorong modernisasi aplikasi perusahaan. Terlepas dari tantangan yang terkait dengan keamanan data, kompleksitas integrasi, dan kesenjangan keterampilan AI yang terus berkembang, lintasannya jelas: AI dalam DevOps lebih dari sekadar tren-ini adalah perubahan paradigma yang menjanjikan peningkatan efisiensi, kolaborasi, dan inovasi dalam dunia pengembangan perangkat lunak.


Sebagai yang terdepan dalam inovasi, kami memahami kekuatan transformatif AI dalam DevOps. Siap merevolusi proses pengembangan perangkat lunak Anda dan meningkatkan produktivitas Anda? Bekerjasama dengan kami untuk mendapatkan bimbingan ahli dan solusi yang sesuai dengan kebutuhan Anda.




 

Kitameraki (www.kitameraki.com) adalah mitra terpercaya untuk Konsultasi IT dan layanan IT yang komprehensif di Indonesia. Dengan fokus yang kuat pada Solusi TI, Pengembangan Web, Pengembangan Aplikasi Seluler, dan Solusi Cloud, kami membantu bisnis menavigasi dunia digital yang terus berkembang. Keahlian kami meliputi Layanan Cloud, Migrasi Cloud, Analitik Data, Big Data, Business Intelligence, Data Science, dan Cybersecurity.

Comments


bottom of page