Aumente a velocidade e reduza os riscos com IA e aprendizado de máquina.

As empresas adotaram abordagens Agile orientadas a dados que se integram às suas transformações digitais, mas sempre há espaço para melhorias. Assim, surge a necessidade de uma melhor integração de IA e ML em suas operações. DevOps processos.

A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) têm se mostrado úteis para trazer novas capacidades à tecnologia. DevOpsEssa tecnologia em evolução permite DevOps Para facilitar o gerenciamento e o monitoramento do ciclo de vida do software, simplificando simultaneamente os fluxos de trabalho e o processo de colaboração, a IA é extremamente útil em situações com grande volume de dados gerados ou que passam por um processo repetitivo. O aprendizado de máquina, em resposta, pode identificar as características inerentes que conectam os dados.

À medida que as organizações crescem e avançam no caminho da transformação digital, elas se tornam mais eficientes na aplicação de dados e análises compilados, resultando em valor agregado tanto para a empresa quanto para seus clientes. Ao longo dos anos, as empresas têm adotado abordagens Agile orientadas a dados que se integram às suas transformações digitais, mas sempre há espaço para melhorias. Assim, surge a necessidade de uma melhor integração de IA e ML em suas estratégias. DevOps processos.

Tendências na entrega de software empresarial

Apesar dos grandes avanços na mudança e DevOps Na área de gestão, as tendências estão em constante evolução no setor de distribuição de software empresarial.

Capacidadess de pesquisa e consultoria em tecnologia, como Gartner e Forrester, identificaram algumas dessas principais tendências futuras:

• Gartner: Unificando DevOps ferramentas em plataformas
• Forrester: Usando dados para melhorar os resultados de negócios

A Gartner reconheceu que, na maioria dos ambientes atuais, existe uma infinidade de ferramentas utilizadas em toda a cadeia de valor. DevOps ciclo de vida. Assim, existe um movimento entre as organizações para migrar de cadeias de ferramentas fragmentadas para plataformas de entrega de fluxo de valor. Atualmente, apenas cerca de 10% das organizações utilizam plataformas integradas, mas a Gartner prevê que esse número aumentará para 40% até 2023. A conversão para uma plataforma desse tipo pode ajudar a resolver uma série de problemas, como aumentar a visibilidade de ponta a ponta e evitar as complicações da integração.

A Forrester prevê que a adoção de um Mapeamento do Fluxo de Valor (VSM) integrado reunirá líderes de negócios e de desenvolvimento para identificar resultados bem-sucedidos. Embora muitas organizações tenham adotado metodologias Agile e/ou DevOpsHá um fenômeno em curso no qual ainda se tem dificuldade em alcançar os resultados aprimorados que essas práticas deveriam gerar. Em última análise, existe uma desconexão entre os resultados que estão sendo implementados na produção e o valor gerado.

A gestão da mudança enfrenta novos desafios.

Alguns dos desafios mais comuns que as organizações enfrentam são:

• Melhorando a Produtividade: Como podemos direcionar as equipes do CAB para mudanças de risco?
• Alcançando alta confiabilidade: Que ações irão mitigar o risco de uma interrupção relacionada a mudanças?
• Automatizando as operações de TI: Quais alterações de baixo risco podem ser aprovadas e implementadas automaticamente?
• Acelerando a inovação: De que forma o risco de mudança está limitando a capacidade de aumentar a frequência de mudanças?
• Melhorando a experiência do cliente: Como identificar problemas relacionados a mudanças antes que os clientes os percebam?

A chave para enfrentar esses desafios é utilizar a riqueza de informações que tende a permanecer latente na maioria das empresas. Muitas empresas possuem montanhas de dados e, infelizmente, a maioria delas não os utiliza de forma significativa, daí a necessidade de IA e aprendizado de máquina.

Abordagem da mudança e do risco

O que as organizações podem fazer para melhorar? Avaliar os riscos da gestão de mudanças pode ajudar a prever a probabilidade de falha de uma determinada mudança. As soluções de previsão de falhas de mudanças utilizam IA para analisar dezenas de pontos de dados sobre mudanças históricas no sistema de gestão de serviços da sua empresa e em diversas outras fontes. Dessa forma, é possível identificar não apenas os principais fatores de risco, mas também quais dessas mudanças têm a maior probabilidade de falhar.

A avaliação do risco de mudanças começa com a própria mudança. Muitas informações valiosas sobre a mudança podem ser extraídas do sistema de gerenciamento de serviços de TI, no que diz respeito ao grupo de atribuição de mudanças. Isso permite que suas equipes obtenham respostas para perguntas relacionadas ao desenvolvimento, à implantação e à experiência do cliente, como:

• Quanto tempo foi gasto no desenvolvimento e teste da alteração?
• Quanto do código foi alterado?
• Como a mudança foi integrada?
• Quantos erros foram identificados?

A camada de orquestração de lançamentos pode reunir todos os dados coletados pelos algoritmos de aprendizado de máquina e integrá-los em um processo unificado e rastreável. Com uma quantidade tão vasta de informações armazenadas de forma inativa em suas ferramentas, é essencial utilizá-las adequadamente para obter o máximo valor do seu projeto. DevOps e sistemas de gestão de mudanças.

Utilizando a ferramenta correta de previsão de falhas de mudança

Uma vez identificados os fatores de risco, Digital.ai A previsão de risco de mudanças utiliza IA para monitorar mudanças planejadas e atribuir uma probabilidade de falha com base nos valores dos fatores. A partir daí, suas equipes podem revisar as mudanças planejadas e a probabilidade de falha por data no calendário e por mudança individual. Para cada mudança, as equipes podem avaliar e compreender os fatores de risco específicos que indicam uma alta probabilidade de falha.

Uma infinidade de mudanças pode ser prevista com o algoritmo de aprendizado de máquina (ML). Cada algoritmo de ML é diferente; a inteligência artificial (IA) cria um conjunto único de regras e cálculos para prever falhas em mudanças com base em dados históricos da implementação do cliente. Alguns exemplos comuns incluem alertas de CI (Integração Contínua), mudanças anteriores em CI, taxas de falha em grupo, defeitos pré-produto e muito mais, mas podem variar dependendo das necessidades da sua organização. Para obter o máximo benefício, sua organização deve incorporar essa previsão de risco de mudança ao processo de lançamento, permitindo visualizar as mudanças que fluem pelos canais manuais e pelos pipelines automatizados de CI/CD.

Entre na faixa da esquerda com informações baseadas em IA.

Com todos esses dados à sua disposição, como você pode conectar a inteligência diretamente ao processo de orquestração para obter máxima velocidade e mínimo risco?

O risco não se limita a um único domínio; incidentes e interrupções transcendem fronteiras. Ao inserir dados no sistema de previsão de riscos de mudança desde o início das tarefas e atividades de geração de valor, é possível obter uma abordagem holística para identificar onde estão os focos de risco no processo. À medida que as equipes desenvolvem e progridem nas tarefas, elas coletam dados sobre o que está acontecendo, os quais serão interpretados pelo sistema de IA/ML.

O fluxo é fundamental para a ideia de orquestração do fluxo de valor. Mas o conceito essencial da orquestração é ter uma abordagem padronizada e um processo definido de como a criação do fluxo de valor é conectada aos resultados para o cliente final e às implantações em produção. Quando você tem um padrão definido e concreto de como suas equipes podem realizar esses itens, sua organização consegue se mover com mais rapidez e entregar com maior qualidade.

Se você deseja descobrir mais, confira nosso webinar relacionado, “Dominar DevOps com previsão de risco de mudança baseada em IA".