Förvandlingen av mjukvaruutveckling med AI och DevOps

Det mänskliga elementet är fortfarande oumbärligt för att övervaka och validera ändringar i kodkvaliteten. AI bör komplettera den mänskliga expertisen snarare än att ersätta den för att undvika ett alltför stort beroende av automatiserade processer för mer tillförlitliga och säkra driftsättningar.

Integrering av säkerhet, dvs. tillämpning av DevSecOps

I takt med att CI/CD-processerna utökas och förbättras blir det allt viktigare att integrera säkerhet direkt i utvecklingslivscykeln - en metod som kallas DevSecOps.

Detta innebär att säkerhetsrutinerna integreras i DevOps-processen i stället för att behandlas som en eftertanke eller en separat fas, och att de blir ett gemensamt ansvar för hela utvecklingsteamet. Det uppmuntrar också till samarbete mellan utvecklare och säkerhets- och compliance-team.

DevSecOps kräver en förändring av kultur och tankesätt, vilket banar väg för regelbunden säkerhetsutbildning för utvecklare, användning av automatiserade verktyg med säkerhetsfokus i CI/CD-pipelinen och kontinuerlig övervakning av sårbarheter. Verktyg för säkerhetstestning, t.ex. statisk och dynamisk kodanalys, containerscanning och automatiserade efterlevnadskontroller, blir viktiga delar av utvecklingslivscykeln.

När hotmodellering och riskbedömningar genomförs i ett tidigt skede av utvecklingen kan teamen identifiera och åtgärda säkerhetsproblem innan de eskalerar. Detta minskar inte bara risken för intrång utan minimerar också kostnaderna och ansträngningarna för att hantera potentiella problem när de hanteras kontinuerligt under hela utvecklingsprocessen.

Under 2024 kommer det att finnas flera AI-baserade lösningar för säkerhetsverktyg och DevSecOps-processer, t.ex. intelligent beroendeanalys och analys av kodkvalitet, inklusive AI-baserade kodförslag. Det är också därför som det är viktigt att bygga upp DevSecOps-processer och -funktioner inom organisationen för att kunna låsa upp verktygen när de mognar.

AI i Agile och DevOps: Driv Agile excellence med användbara AI i DevOps-strategier

Hur kan ett DevOps-team dra nytta av artificiell intelligens? DevOps-metoder främjar en kultur av delat ansvar och öppen kommunikation, vilket är avgörande för sömlösa övergångar från utveckling till driftsättning. Detta går utöver teknisk anpassning, eftersom det krävs en kulturell omvandling mot ett mer samarbetsinriktat och agilt tankesätt.

För att dra nytta av fördelarna med artificiell intelligens inom agile och DevOps krävs nya verktyg, arbetsflöden och metoder som kan hantera komplexiteten och innovationerna inom AI-baserad mjukvaruutveckling. AI kommer till exempel att förbättra hastigheten med vilken testautomatisering och infrastruktur som kod skrivs och definieras i framtiden.

DevOps kommer att främja AI och maskininlärning

Algoritmer för maskininlärning kan analysera historiska data från mjukvaruutveckling och driftsprocesser för att upptäcka avvikelser och identifiera mönster för att öka effektiviteten, tillförlitligheten och skalbarheten i DevOps-metoderna.

Machine Learning Operations (MLOps) är avgörande i moderna mjukvaruprojekt, särskilt de som involverar AI-modeller. Det förbättrar effektiviteten och kvaliteten i utvecklingen av AI-modeller och allmän programvaruutveckling relaterad till AI. MLOps förenar DevOps-metoder i ett maskininlärningssammanhang och datateknik, vilket automatiserar och optimerar hela livscykeln för maskininlärning.

Nyckeln till MLOps är dess betoning på samarbete, som förenar datavetenskapsexperter, utvecklare och driftteam. Denna synergi är avgörande för en snabb och skalbar utveckling av lösningar för maskininlärning, som omfattar steg från dataförberedelse till modellträning, validering, driftsättning och övervakning. Den följer principerna för kontinuerlig integration, leverans och utbildning (CI/CD/CT) så att artificiell intelligens och maskininlärningsmodeller underhålls och utvecklas.

För att implementera MLOps krävs ett skräddarsytt tillvägagångssätt, eftersom varje mjukvaruprojekt har unika behov. Att undvika överengineering är avgörande; en välstrategisk blandning av DevOps och MLOps kan ge optimala resultat utan att belasta utvecklingsprocessen. Genom att integrera MLOps på ett effektivt sätt kan organisationer navigera genom komplexiteten i utvecklingen av AI-modeller och skapa hållbara, högkvalitativa programvaruprodukter.

Den infrastruktur som behövs för att hantera stora volymer av förfrågningar måste vara robust och redo att stödja den ökande förändringstakten som generering och verifiering av kod medför.

Global styrning i kombination med lokalt ägande kommer att vara avgörande och en svår balansgång för att få ut det bästa av en ny och ständigt växande uppsättning AI-verktyg. För vissa produkter kan det innebära att AI inte är tillräckligt moget, t.ex. i fall med extremt säkra immateriella rättigheter.

Även om det är nödvändigt med styrning för att övervaka och vägleda användningen av AI-verktyg är det lika viktigt att upprätthålla en positiv utvecklarupplevelse. Utvecklare bör ha frihet att välja sina verktyg i viss utsträckning. Nyckeln är att hitta en balans mellan innovation och efterlevnad och skapa lokala och globala regelverk beroende på applikationernas sammanhang och kritikalitet.

Styrning inom AI omfattar etiska överväganden, efterlevnad av regelverk, ansvarsskyldighet, datastyrning och åtgärder för att hantera fördomar, säkerhet och transparens.

• Etiska överväganden är av yttersta vikt och handlar om rättvisa, transparens och ansvarighet i algoritmer och beslutsfattande.
• Datastyrning betonar etisk och säker datahantering, inklusive integritet, samtycke och efterlevnad av regelverk som GDPR.
• Efterlevnad av lagar och förordningar är en integrerad del av AI-styrningen och omfattar dataskydd och begränsning av fördomar.
• Ansvarsskyldighet definierar roller inom utveckling, driftsättning och underhåll av AI.
• Åtgärder för att minska partiskhet säkerställer rättvisa resultat.
• Säkerhetsåtgärder skyddar AI-system från skadliga attacker och obehörig åtkomst.
• Öppenhet betonas, särskilt i säkra sektorer som finans och sjukvård.

System förändras alltid, så vi måste hålla ett öga på dem samt uppdatera och justera efter behov. Teamarbete mellan experter är nyckeln till att se till att detta sker.

Prioritera säkerhet i den snabba utvecklingslivscykeln

Med AI-drivna verktyg som påskyndar utvecklingsprocessen kan säkerheten bli en eftertanke. DevOps åtgärdar detta genom att införliva säkerhetsrutiner (DevSecOps) i varje steg av livscykeln för programvaruutveckling, vilket hjälper säkerhetsaspekterna att hålla jämna steg med den snabba utvecklingen och förhindra att sårbarheter förbises.

Utnyttja AI för DevSecOps

AI i DevSecOps är inriktat på att förbättra utvecklingen av säkerhetsprogramvara och IT-drift genom att utnyttja intelligent automatisering, avancerad prediktiv analys och maskininlärningsfunktioner.

En av de främsta funktionerna i AI i DevSecOps är automatisering av säkerhetstestningsprocesser. AI-drivna verktyg kan självständigt analysera kod för att hitta sårbarheter, brister och efterlevnadsproblem. Dessutom kan AI upptäcka beroendeproblem och sårbarheter hos tredje part snabbare än traditionell automatisering. Båda dessa faktorer påskyndar säkerhetsbedömningar och gör det möjligt för utvecklingsteam att identifiera och åtgärda problem tidigt i livscykeln.

Feedback i realtid med hjälp av artificiell intelligens

AI-algoritmer kan analysera systemloggar, användarbeteende och nätverksaktiviteter för att identifiera avvikande mönster som kan tyda på en säkerhetsrisk. AI-driven hotinformation förbättrar förmågan att upptäcka och reagera på incidenter i realtid, vilket förbättrar systemets motståndskraft.

AI hjälper till att orkestrera och automatisera arbetsflöden för incidenthantering. I händelse av en säkerhetsincident hjälper AI-system till genom att isolera drabbade system och tillämpa korrigerande åtgärder och varningar i realtid.

Trots framstegen finns det fortfarande utmaningar, bland annat att AI-modeller är sårbara för attacker. Att hitta en balans mellan att utnyttja AI för förbättrad säkerhet och att hantera dessa utmaningar är avgörande för en framgångsrik integrering av AI i DevSecOps-paradigmet.

Det behövs ett kulturellt skifte, samarbete, automatisering och kontinuerlig förbättring av säkerhetspraxis under hela livscykeln för programvaruutveckling, vilket vi diskuterar i vår podcast.

Lyssna på avsnittet