AIと機械学習で速度を向上し、リスクを軽減

企業はデジタルトランスフォーメーションと融合したアジャイル・データドリブン・アプローチを採用していますが、改善の余地は常に存在します。そのため、AIとMLの統合を企業内にさらに強化する必要があります。 DevOps プロセス。

人工知能（AI）と機械学習（ML）は、新たな力をもたらすのに有効であることが証明されている。 DevOpsこの進化する技術により DevOps ソフトウェアライフサイクルの管理と監視を容易にすると同時に、ワークフローとコラボレーションプロセスを簡素化します。AIは、大量のデータが生成されたり、繰り返しプロセスを通過するような状況で非常に役立ちます。機械学習は、それに応じてデータに固有の特性を識別できます。

組織が成長し、デジタル変革の道を歩み続けるにつれて、蓄積されたデータと分析の適用能力が向上し、企業と顧客の両方に付加価値がもたらされます。長年にわたり、企業はアジャイル・データドリブン・アプローチを採用し、デジタル変革と融合させてきましたが、改善の余地は常に存在します。そのため、組織におけるAIとMLのより高度な統合が求められています。 DevOps プロセス。

エンタープライズソフトウェア配信のトレンド

変化が飛躍的に進んだにもかかわらず、 DevOps 管理、エンタープライズ ソフトウェア配信業界のトレンドは継続的に進化しています。

Gartner や Forrester などの技術調査およびコンサルティング企業は、次のような今後の主要トレンドを特定しています。

• ガートナー：統合 DevOps ツールをプラットフォームに
• Forrester: データを活用してビジネス成果を向上させる

ガートナーは、今日のほとんどの環境では、システム全体にわたって多数のツールが使用されていることを認識しています。 DevOps ライフサイクル。そのため、組織の間では、分断されたツールチェーンからバリューストリーム配信プラットフォームへの移行が進んでいます。現在、統合プラットフォームを使用している組織は約10%に過ぎませんが、ガートナーは2023年までに40%に増加すると予測しています。このようなプラットフォームへの移行は、エンドツーエンドの可視性の向上や統合に伴う複雑さの回避など、多くの課題の解決に役立ちます。

フォレスターは、統合VSMの導入により、ビジネスリーダーと開発リーダーが協力して成功の成果を見出せるようになると予測しています。多くの組織がアジャイルや DevOpsしかし、これらの実践によって達成されるはずの改善された成果を、いまだに実現できていないという現象が発生しています。結局のところ、生産に移行される成果と、そこから生み出される価値の間には乖離が生じています。

変革管理は新たな課題に直面している

組織が直面する最も一般的な課題は次のとおりです。

• 生産性の向上: リスクの高い変更に CAB チームを集中させるにはどうすればよいでしょうか?
• 高い信頼性の実現： 変更に関連する停止のリスクを軽減するには、どのようなアクションを実行しますか?
• IT 運用の自動化: 自動的に承認および展開できる低リスクの変更はどれですか?
• イノベーションの加速: 変更リスクは、変更頻度を高める能力をどのように阻害しているのでしょうか?
• カスタマーエクスペリエンスの向上： 顧客が問題に気付く前に、変更に関連する問題を特定するにはどうすればよいでしょうか?

こうした課題に対処する鍵は、多くの企業に潜在している豊富な情報を活用することです。多くの企業は膨大な量のデータを抱えていますが、残念ながら、その大半はそれらのデータを有意義に活用していません。だからこそ、AIと機械学習が必要なのです。

変化とリスクへのアプローチ

組織は改善のために何ができるでしょうか？変更管理リスクを評価することで、特定の変更における失敗の可能性を予測するのに役立ちます。変更失敗予測ソリューションは、AIを活用して、企業のサービス管理システムやその他の様々なソースにおける変更履歴に関する数十のデータポイントを分析します。これにより、主要なリスク要因だけでなく、どの変更が失敗する可能性が最も高いかを特定できます。

変更リスクの評価は、変更そのものから始まります。ITサービス管理システムの変更担当グループから、変更に関する豊富な情報を得ることができます。これにより、チームは開発、展開、顧客体験に関する以下のような疑問に対する答えを得ることができます。

• 変更の開発とテストにはどれくらいの時間がかかりましたか?
• コードはどのくらい変更されましたか?
• 変更はどのように統合されましたか?
• いくつのバグが特定されましたか?

リリースオーケストレーションレイヤーは、MLアルゴリズムから収集されたすべてのデータを統合し、統一された追跡可能なプロセスにまとめることができます。ツールの中に眠っている膨大な量の情報を適切に活用することで、ツールから最大限の価値を引き出すことが不可欠です。 DevOps および変更管理システム。

適切な変更失敗予測ツールの使用

リスク要因が確立されると、 Digital.ai 変更リスク予測は、AIを活用して計画された変更を監視し、要因の値に基づいて失敗の確率を割り当てます。これにより、チームは計画された変更と失敗リスクの確率を、日付と個々の変更ごとに確認できます。変更ごとに、チームは失敗の確率が高いことを示す特定のリスク要因を評価し、理解することができます。

MLアルゴリズムでは、多様な変更を予測できます。MLアルゴリズムはそれぞれ異なり、AIは顧客の実装に基づく履歴データに基づいて、変更の失敗を予測するための独自のルールと計算セットを作成します。一般的な予測としては、CIアラート、CIの事前変更、グループ障害率、製品化前の欠陥などが挙げられますが、組織のニーズに応じて変更内容は異なります。最大限のメリットを得るには、この変更リスク予測をリリースプロセスに組み込み、手動チャネルと自動化されたCICDパイプラインを流れる変更を把握できるようにする必要があります。

AIを活用した情報で高速レーンに進もう

これらすべてのデータを自由に活用して、インテリジェンスをオーケストレーション プロセスに直接接続し、速度を最大化し、リスクを最小化するにはどうすればよいでしょうか。

リスクは単一の領域に限定されるものではなく、インシデントや障害は境界を越えて発生します。作業項目や価値創造活動の早い段階からデータを変更リスク予測システムに取り込むことで、プロセスにおけるリスクの潜在領域を特定するための包括的なアプローチが得られます。チームが作業項目を開発し、進捗させていくにつれて、何が起こっているかに関するデータが収集され、AI/MLシステムに解釈されます。

フローはバリューストリームオーケストレーションの考え方の中核を成します。しかし、オーケストレーションの根本的な概念は、テンプレート化されたアプローチと、バリューストリームの作成から最終顧客への成果や本番環境への展開までを明確化したプロセスを持つことです。チームがこれらの項目を達成するための明確で具体的なパターンがあれば、組織はより迅速に行動し、より高い品質を提供できるようになります。

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