AI搭載の約束を果たす DevSecOps エンタープライズ向け

以前の投稿、AIを活用したコンセプトを導入しました DevSecOps 企業にとってAIは大きなメリットとなることを説明しました。また、他の話題のAIアプリやツールよりもはるかに大きなインパクトをもたらす理由も説明しました。開発者から DevSecOps マネージャーから IT マネージャー、ビジネス リーダーまで。

のユニークな機能 Digital.ai AIの誇大宣伝と期待を、現実世界のビジネス成果へと変えるソリューションが存在します。企業全体でAI主導のソフトウェア開発を実現するために何が必要なのか、詳しく見ていきましょう。

AI をエンタープライズ規模の機能に高めるには、次の 3 つの主要な要件があります。

1. 責任ある AI を確立し、データの制御を維持します。 組織は、AIを活用したアプリ開発の初期の小規模な実験から得た教訓を、より大規模なものに適用する必要がある。 DevSecOps 実践。これには、適切な使用のためのポリシーの設定方法や、データの管理方法などが含まれます。
2. 適切なガバナンスで開発者のイノベーションを促進: 開発者のイノベーションを加速するために AI に投資する場合、組織は AI がガバナンスとより広範なソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) にどのような影響を与えるかを慎重に検討する必要があります。
3. OpEx を管理しながらチームの生産性を向上: AI は開発者の創造性を活かす機会の拡大に役立つため、組織はテクノロジーの拡散と余分な支出を綿密に監視および管理する必要があります。

ここは Digital.ai 収まる

Digital.ai エンタープライズ規模の取り組みを支援するために設立されました。お客様のソフトウェア開発とデリバリーの強化、管理を支援します。 DevSecOps ツールの複雑さを解消し、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたるプロセスを調和させます。私たちは、ソリューションにAIを組み込むだけでなく、生成AIやコードアシストといったAIツールやコンセプトの活用に伴う複雑さをお客様が管理できるよう支援します。

私たちは、エンタープライズ規模のAI搭載ソリューションの市場リーダーとして急速に成長しました。 DevSecOps ソリューションを提供し、現在フォーチュン500企業の50%が当社の製品を使用しています。当社の幅広い顧客ポートフォリオには、1100社を超えるグローバル企業のお客様が含まれています。 Digital.ai 合わせて50年以上の市場経験を誇ります。

AI の分野では、主に次の 3 つの領域に重点を置いています。

1. AI 生成ソフトウェアをテスト、保護、管理する: AI とソフトウェア ガバナンスは、これまではほとんど関係がありませんでした。 Digital.ai 次のようなさまざまなテスト、セキュリティ、ガバナンスの課題について専門家のガイダンスを提供します。

• • 規制とコンプライアンス: 当社は、AI によって生成されたコードが関連する標準、法律、規制に準拠していることを保証するためのポリシーを組織が実装できるよう支援します。
  • 品質保証とセキュリティ: 組織は、AI によって作成されるコードの 2 ～ 3 倍の増加を吸収できる自動化された継続的テストを通じて QA プロトコルを確立します。
  • 継続的な配達 リリースパイプラインの監視: コードとリリース量の増加に直面している組織が、セキュリティの脆弱性を特定して対処し、パフォーマンスを向上させ、変化する要件に適応できるよう支援します。
  • 計画とコラボレーション: 私たちのアプローチは、チーム間のコミュニケーションを促進してポートフォリオの依存関係を管理し、AI がソフトウェアの計画と配信にどのような影響を与えるかについての理解を深めるのに役立ちます。

2. AIを活用する ソフトウェア配信 ワークフロー: AI 支援ソフトウェア開発の急速な導入による生産性向上を支援するために、当社は AI の力を活用して、今後の機能でソフトウェア配信ワークフローをさらに自動化し、加速させていきます。

• • テスト作成 更新された機能要件や新しい機能要件に基づいたテスト ケースの編集と作成を簡素化します。
  • ユーザーストーリーの生成 製品の説明を要件とユーザー ストーリーに自動的に変換します。
  • 知識支援 計画に役立つ情報を特定し、 DevOps リポジトリ。
  • 脅威の洞察 過去の傾向を分析して、保護されたアプリに対する推奨される変更をセキュリティ専門家に通知します。

3. AI を活用したトレードオフと意思決定の管理: 当社の予測インテリジェンスソリューションは、機械学習アルゴリズムを世界中のデータに適用します。 Digital.ai platform さらに、リスク予測、ソフトウェア配信のボトルネック解消、CI/CDパイプラインの高速化を支援する統合サードパーティデータセットも提供しています。ソリューションには以下が含まれます。

• • 流れの加速 加速する DevOps ワークフローを作成し、サイクルタイムを予測します。
  • 品質向上 早期検出により欠陥の漏洩を防ぎ、コード品質の有効性を評価します。
  • 変更リスク予測 リスクのある変更を特定し、変更の失敗を減らし、チームが本番稼働前にリスクを特定して管理できるようにします。
  • サービス管理プロセスの最適化 将来のサービスリスクを予測し、重大なインシデントのリスクを軽減します。

AI搭載への移行の「理由」を理解したら DevSecOps 企業にとって、問題は「どのように」になる。 次の投稿では、移行プロセスの概要と、自信、スピード、予算を考慮しながら移行を行うための具体的なアドバイスを提供します。

 

このシリーズの最初の投稿を見逃した方は、 こちら 私たちの仕事や生活に大きな影響を与える AI のユースケースを紹介します。