Erhöhen Sie die Geschwindigkeit und reduzieren Sie das Risiko mit KI und maschinellem Lernen

Unternehmen haben agile datengesteuerte Ansätze übernommen, die sich in ihre digitalen Transformationen einfügen, aber es gibt immer Raum für Verbesserungen. Daher besteht die Notwendigkeit einer besseren KI- und ML-Integration innerhalb ihrer DevOps Prozesse.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben sich als nützlich erwiesen, um neue Möglichkeiten zu schaffen DevOps. Diese sich weiterentwickelnde Technologie ermöglicht DevOps um den Software-Lebenszyklus einfach zu verwalten und zu überwachen und gleichzeitig Arbeitsabläufe und den Zusammenarbeitsprozess zu vereinfachen. KI ist in Situationen äußerst hilfreich, in denen eine Fülle von Daten generiert wird oder einen wiederholbaren Prozess durchläuft. Als Reaktion darauf kann maschinelles Lernen die inhärenten Merkmale identifizieren, die die Daten verbinden.

Wenn Unternehmen wachsen und den Weg der digitalen Transformation fortsetzen, können sie die gesammelten Daten und Analysen immer besser anwenden, was zu einem Mehrwert sowohl für das Unternehmen als auch für seine Kunden führt. Im Laufe der Jahre haben Unternehmen agile, datengesteuerte Ansätze übernommen, die mit ihren digitalen Transformationen harmonieren, aber es gibt immer Raum für Verbesserungen. Daher besteht die Notwendigkeit einer besseren KI- und ML-Integration innerhalb ihrer DevOps Prozesse.

Trends bei der Bereitstellung von Unternehmenssoftware

Trotz der sprunghaften Veränderungen und Veränderungen DevOps Management entwickeln sich die Trends in der Branche für die Bereitstellung von Unternehmenssoftware ständig weiter.

Technologieforschungs- und Beratungsunternehmen wie Gartner und Forrester haben einige dieser kommenden Schlüsseltrends identifiziert:

• Gartner: Vereinheitlichend DevOps Tools in Plattformen
• Forrester: Daten nutzen, um Geschäftsergebnisse zu verbessern

Gartner hat erkannt, dass in den meisten Umgebungen heute eine Vielzahl von Tools zum Einsatz kommt DevOps Lebenszyklus. Daher gibt es in Unternehmen eine Tendenz, von unzusammenhängenden Toolchains auf Plattformen zur Bereitstellung von Wertströmen umzusteigen. Derzeit nutzen nur etwa 10 % der Unternehmen integrierte Plattformen, aber Gartner prognostiziert, dass dieser Anteil bis 40 auf 2023 % ansteigen wird. Die Umstellung auf eine solche Plattform kann dabei helfen, eine Reihe von Problemen zu lösen, wie z. B. die Erhöhung der End-to-End-Transparenz und die Vermeidung der Komplikationen der Integration.

Forrester geht davon aus, dass die Einführung eines integrierten VSM Geschäfts- und Entwicklungsleiter zusammenbringen wird, um erfolgreiche Ergebnisse zu erzielen. Obwohl viele Organisationen Agile und/oder eingeführt haben DevOpsEs gibt ein Phänomen, bei dem sie immer noch Schwierigkeiten haben, die verbesserten Ergebnisse zu erzielen, die diese Praktiken erzielen sollen. Letztlich besteht eine Diskrepanz zwischen den in die Produktion verlagerten Outputs und dem generierten Wert.

Das Change Management steht vor neuen Herausforderungen

Zu den häufigsten Herausforderungen für Unternehmen gehören:

• Verbesserung der Produktivität: Wie können wir CAB-Teams auf riskante Änderungen konzentrieren?
• Hohe Zuverlässigkeit erreichen: Welche Maßnahmen mindern das Risiko eines änderungsbedingten Ausfalls?
• Automatisierung des IT-Betriebs: Welche Änderungen mit geringem Risiko können automatisch genehmigt und bereitgestellt werden?
• Beschleunigung der Innovation: Wie behindert das Änderungsrisiko die Fähigkeit, die Änderungshäufigkeit zu erhöhen?
• Verbesserung des Kundenerlebnisses: Wie kann man veränderungsbedingte Probleme erkennen, bevor Kunden sie finden?

Der Schlüssel zur Bewältigung solcher Herausforderungen liegt in der Nutzung der Fülle an Informationen, die in den meisten Unternehmen latent vorhanden sind. Viele Unternehmen sitzen auf Datenbergen und leider nutzen die meisten von ihnen diese Daten nicht sinnvoll, weshalb KI und maschinelles Lernen erforderlich sind.

Annäherung an Veränderungen und Risiken

Was können Organisationen tun, um sich zu verbessern? Die Bewertung der Risiken des Änderungsmanagements kann dabei helfen, die Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns einer bestimmten Änderung vorherzusagen. Lösungen zur Vorhersage von Änderungsfehlern nutzen KI, um Dutzende Datenpunkte zu historischen Änderungen im Service-Management-System Ihres Unternehmens und verschiedenen anderen Quellen zu analysieren. Es kann dann nicht nur die größten Risikofaktoren identifizieren, sondern auch, welche dieser Änderungen die höchste Ausfallwahrscheinlichkeit haben.

Die Bewertung des Änderungsrisikos beginnt mit der Änderung selbst. Aus dem IT-Servicemanagementsystem lassen sich viele wichtige Informationen zur Änderung in Bezug auf die Änderungszuweisungsgruppe gewinnen. Auf diese Weise erhalten Ihre Teams Antworten auf Fragen rund um Entwicklung, Bereitstellung und Kundenerfahrung, wie:

• Wie viel Zeit war für die Entwicklung und das Testen der Änderung erforderlich?
• Wie viel Code wurde geändert?
• Wie wurde die Änderung integriert?
• Wie viele Fehler wurden identifiziert?

Die Release-Orchestrierungsebene kann alle von den ML-Algorithmen gesammelten Daten abrufen und in einem einheitlichen und nachvollziehbaren Prozess zusammenführen. Bei einer so großen Menge an Informationen, die in Ihren Tools schlummern, ist es wichtig, diese richtig zu nutzen, um den größtmöglichen Nutzen aus Ihren DevOps und Change-Management-Systeme.

Verwendung des richtigen Tools zur Vorhersage von Änderungsfehlern

Sobald die Risikofaktoren festgestellt sind, Digital.ai Die Änderungsrisikovorhersage nutzt KI, um geplante Änderungen zu überwachen und eine Ausfallwahrscheinlichkeit basierend auf den Faktorwerten zuzuordnen. Von dort aus können Ihre Teams geplante Änderungen und die Wahrscheinlichkeit eines Ausfallrisikos nach Kalenderdatum und einzelnen Änderungen überprüfen. Für jede Änderung können Teams die spezifischen Risikofaktoren bewerten und verstehen, die auf eine hohe Ausfallwahrscheinlichkeit hinweisen.

Mit dem ML-Algorithmus können zahlreiche Änderungen vorhergesagt werden. Jeder ML-Algorithmus ist anders; die KI erstellt einen einzigartigen Satz von Regeln und Berechnungen, um Änderungsfehler auf Grundlage der historischen Daten einer Kundenimplementierung vorherzusagen. Einige häufige Änderungen, die Sie möglicherweise sehen, sind CI-Warnungen, vorherige CI-Änderungen, Gruppenausfallraten, Vorproduktfehler und mehr, können sich jedoch je nach den Anforderungen Ihres Unternehmens ändern. Um den größtmöglichen Nutzen daraus zu ziehen, sollte Ihr Unternehmen versuchen, diese Änderungsrisikovorhersage in Ihren Release-Prozess einzubetten, damit Sie die Änderungen sehen können, die durch die manuellen Kanäle und die automatisierten CICD-Pipelines fließen.

Kommen Sie mit KI-gestützten Informationen auf die Überholspur

Wie können Sie angesichts all dieser Daten, die Ihnen zur Verfügung stehen, Informationen direkt in den Orchestrierungsprozess einbinden, um maximale Geschwindigkeit und minimales Risiko zu erzielen?

Risiken sind nicht auf einen einzelnen Bereich beschränkt, Vorfälle und Ausfälle sind grenzüberschreitend. Indem Sie die Daten bereits bei Arbeitselementen und Wertschöpfungsaktivitäten in das Änderungsrisikovorhersagesystem einspeisen, können Sie einen ganzheitlichen Ansatz zur Identifizierung der Risikobereiche im Prozess erhalten. Während Teams Arbeitselemente entwickeln und Fortschritte machen, sammeln sie Daten über das Geschehen, die dann in das KI/ML-System interpretiert werden.

Der Fluss ist für die Idee der Wertstrom-Orchestrierung von zentraler Bedeutung. Das grundlegende Konzept der Orchestrierung besteht jedoch darin, einen vorlagenbasierten Ansatz und einen definierten Prozess zu haben, wie man die Wertstromerstellung übernimmt und sie dann mit den Endkundenergebnissen und Produktionsbereitstellungen verbindet. Wenn Sie ein definiertes, konkretes Muster dafür haben, wie Ihre Teams diese Aufgaben erfüllen können, kann Ihr Unternehmen schneller vorankommen und eine höhere Qualität liefern.

Wenn Sie mehr erfahren möchten, schauen Sie sich unser entsprechendes Webinar an: „Mastering DevOps mit KI-gestützter Änderungsrisikovorhersage".