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來(lái)源：云云眾生s

平臺(tái)工程團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在尋求能夠自動(dòng)化文檔、查找錯(cuò)誤甚至提出編碼建議的智能平臺(tái)。

譯自Integrating AI to Make Platform Engineering Intelligent，作者 Michel Murabito。

想象一下一個(gè)能夠?qū)W習(xí)和適應(yīng)您需求的軟件解決方案。這就是由 AI 驅(qū)動(dòng)的智能應(yīng)用程序的強(qiáng)大功能。這些智能應(yīng)用程序超越了基本功能，利用機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)、自然語(yǔ)言處理和其他尖端的 AI 技術(shù)來(lái)個(gè)性化您的體驗(yàn)、進(jìn)行預(yù)測(cè)和自動(dòng)化操作。

這種自動(dòng)化為開(kāi)發(fā)人員和更廣泛的開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)帶來(lái)的改進(jìn)，將我們帶到了另一種創(chuàng)新方法：平臺(tái)工程。平臺(tái)工程是一門(mén)新興學(xué)科，描述了如何設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和維護(hù)軟件平臺(tái)以進(jìn)行擴(kuò)展跨多個(gè)團(tuán)隊(duì)的 DevOps。

自然而然，企業(yè)都在爭(zhēng)相挖掘這種潛力：根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，到 2027 年，75% 的組織將從多個(gè)點(diǎn)解決方案切換到 DevOps 平臺(tái)以簡(jiǎn)化應(yīng)用程序交付——高于 2023 年的 25%。因此，許多組織正在尋求將 AI集成到平臺(tái)工程中，以縮短上市時(shí)間并改善軟件開(kāi)發(fā)周期和開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)。

我們來(lái)討論以下內(nèi)容：

• 智能開(kāi)發(fā)人員平臺(tái)的興起。
• 平臺(tái)工程中的 AI 增強(qiáng)型軟件開(kāi)發(fā)生命周期 (SDLC)。
• AI 驅(qū)動(dòng)的平臺(tái)工程的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。

智能開(kāi)發(fā)人員平臺(tái)的興起

根據(jù)Gartner 技術(shù)采用路線(xiàn)圖，針對(duì) IT 領(lǐng)導(dǎo)者，內(nèi)部開(kāi)發(fā)人員門(mén)戶(hù)被認(rèn)為是 2022-2024 年為改善開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)而試用的最頻繁的技術(shù)。內(nèi)部開(kāi)發(fā)人員門(mén)戶(hù)充當(dāng)開(kāi)發(fā)人員可以發(fā)現(xiàn)和訪(fǎng)問(wèn)內(nèi)部開(kāi)發(fā)人員平臺(tái)功能的界面。

雖然這些門(mén)戶(hù)提供了自助服務(wù)功能以改善開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)，但對(duì)提供最佳效率、可靠性、適應(yīng)性和降低成本的解決方案的需求仍在不斷增長(zhǎng)。

許多組織已轉(zhuǎn)向利用 AI 簡(jiǎn)化其 IT 運(yùn)營(yíng)的開(kāi)發(fā)流程的平臺(tái)。因此，平臺(tái)工程團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在尋求能夠自動(dòng)化任務(wù)、提供 AI 生成的文檔、分析代碼錯(cuò)誤甚至根據(jù)輸入生成代碼或開(kāi)發(fā)建議的智能開(kāi)發(fā)人員平臺(tái)。

這些智能平臺(tái)承諾提供盡可能少的開(kāi)銷(xiāo)的無(wú)摩擦自助服務(wù)開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)，并正在迅速成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支柱。

平臺(tái)工程中的 AI 增強(qiáng)型 SDLC

自 AI 和 ML 進(jìn)入技術(shù)領(lǐng)域以來(lái)，AI 增強(qiáng)在多個(gè)開(kāi)發(fā)工具和平臺(tái)中的使用已顯著增加，例如GitHub 的 Copilot、Google 的 Bard和OpenAI。AI 增強(qiáng)與整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)生命周期交織在一起，從規(guī)劃、設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署和持續(xù)維護(hù)，使開(kāi)發(fā)人員能夠更有效、更快速地創(chuàng)建應(yīng)用程序。我們來(lái)看幾個(gè)例子。

AI 驅(qū)動(dòng)的代碼生成和優(yōu)化

AI 和 ML 平臺(tái)正在增強(qiáng)軟件開(kāi)發(fā)生命周期的各個(gè)方面，使開(kāi)發(fā)人員能夠自動(dòng)化廣泛的任務(wù)，從而提高生產(chǎn)力、降低成本并提供新的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。這在利用先進(jìn)的大語(yǔ)言模型 (LLM) 和 ML 算法的 AI 驅(qū)動(dòng)的軟件開(kāi)發(fā)中很明顯，這些模型展示了卓越的代碼生成、代碼審查和測(cè)試能力，以改善開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)。

使用這些深度學(xué)習(xí)技術(shù)和海量數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的 AI 模型通常充當(dāng)個(gè)性化編碼助手和智能協(xié)作者，提供見(jiàn)解、建議和自動(dòng)化以簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)。這對(duì)主要專(zhuān)注于為開(kāi)發(fā)人員和產(chǎn)品工程師設(shè)計(jì)和構(gòu)建高效可靠平臺(tái)的工程師有益。使 AI 能夠訪(fǎng)問(wèn)開(kāi)發(fā)人員環(huán)境——源代碼、問(wèn)題跟蹤器和可訪(fǎng)問(wèn)的文檔可以幫助平臺(tái)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建一個(gè)更引人注目的內(nèi)部開(kāi)發(fā)人員平臺(tái)。

智能基礎(chǔ)設(shè)施管理

人工智能增強(qiáng)平臺(tái)正在各個(gè)層面加速、擴(kuò)展、自動(dòng)化和優(yōu)化 SDLC 及基礎(chǔ)設(shè)施。例如，人工智能增強(qiáng)平臺(tái)現(xiàn)已用于簡(jiǎn)化組織優(yōu)化其計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源的方式。從計(jì)算能力到存儲(chǔ)管理和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，它們使組織能夠微調(diào)其運(yùn)營(yíng)、提高性能需求并駕馭現(xiàn)代 IT 基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性。

人工智能驅(qū)動(dòng)的集成和分析

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在通過(guò)自動(dòng)化數(shù)據(jù)流程、引入敏捷性和高效性來(lái)分析海量數(shù)據(jù)集，從而改變數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、管理和攝取方式。將人工智能功能整合到數(shù)據(jù)集成中通過(guò)自動(dòng)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備提供了一個(gè)現(xiàn)成的解決方案。人工智能系統(tǒng)可以使用自然語(yǔ)言處理(NLP) 來(lái)分析數(shù)據(jù)源描述、用戶(hù)查詢(xún)和元數(shù)據(jù)，以改進(jìn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。

個(gè)性化開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)

支持人工智能的平臺(tái)可自動(dòng)化例行任務(wù)并提供智能代碼建議，從而節(jié)省開(kāi)發(fā)人員的時(shí)間并增強(qiáng)創(chuàng)造力和創(chuàng)新能力。因此，越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)人員熱衷于利用人工智能來(lái)提高他們的編碼效率和解決問(wèn)題的能力。這在GitHub 的 2023 年調(diào)查中很明顯，該調(diào)查揭示了人工智能對(duì)開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)的影響。

人工智能支持平臺(tái)工程的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)

將人工智能集成到 SDLC 為提高平臺(tái)和開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)力和滿(mǎn)意度提供了激動(dòng)人心的可能性。然而，與任何事物一樣，它也有缺點(diǎn)。

讓我們看看兩方面。

優(yōu)點(diǎn)

1. 由于人工智能增強(qiáng)平臺(tái)可以輕松分析客戶(hù)反饋、使用數(shù)據(jù)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)源，因此企業(yè)、平臺(tái)和開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)可以根據(jù)更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)做出決策。
2. 它們?yōu)槟膽?yīng)用程序提供實(shí)時(shí)見(jiàn)解和性能監(jiān)控，并針對(duì)可能發(fā)生的任何問(wèn)題提出改進(jìn)建議。
3. 人工智能增強(qiáng)平臺(tái)自動(dòng)執(zhí)行某些任務(wù)，例如數(shù)據(jù)分析和產(chǎn)品測(cè)試，從而減少了產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中對(duì)人力資源的需求。
4. 支持人工智能的平臺(tái)提高了開(kāi)發(fā)環(huán)境中的可發(fā)現(xiàn)性和效率，為開(kāi)發(fā)人員、平臺(tái)工程師和經(jīng)理提供支持。

缺點(diǎn)

至關(guān)重要的是要認(rèn)識(shí)到人工智能除了這些好處之外還存在一定的局限性。負(fù)責(zé)在平臺(tái)工程中實(shí)施人工智能的人員必須深入了解人工智能可能帶來(lái)的安全問(wèn)題。此類(lèi)問(wèn)題可能與訓(xùn)練模型的源數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性固有相關(guān)。

例如，如果模型是使用被認(rèn)為健壯且安全的代碼和模式進(jìn)行訓(xùn)練的，然后在該代碼上發(fā)現(xiàn)了零日漏洞，那么所有借助該模型構(gòu)建的應(yīng)用程序都將變得脆弱。

安全問(wèn)題也可能與人工智能的濫用有關(guān)。例如，正在使用不太熟悉的語(yǔ)言開(kāi)發(fā)新微服務(wù)的一位開(kāi)發(fā)人員可能會(huì)要求人工智能從另一種語(yǔ)言翻譯一個(gè)函數(shù)，而沒(méi)有向人工智能提供上下文，也不知道該函數(shù)是目標(biāo)語(yǔ)言的反模式。

為了降低這些風(fēng)險(xiǎn)，平臺(tái)工程師必須：

• 為安全問(wèn)題構(gòu)建一個(gè)可靠的監(jiān)控系統(tǒng)。
• 在發(fā)生安全問(wèn)題時(shí)做好管理準(zhǔn)備。
• 持續(xù)改進(jìn)源數(shù)據(jù)，刪除并解決已知問(wèn)題。
• 根據(jù)新的最佳實(shí)踐和業(yè)務(wù)需求訓(xùn)練人工智能。
• 創(chuàng)建黃金路徑，防止關(guān)鍵流程在沒(méi)有人工監(jiān)督的情況下完全由人工智能管理。

總結(jié)

平臺(tái)工程和人工智能是技術(shù)創(chuàng)新的新浪潮，可以極大地改變開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的工作方式。它們正在推動(dòng)組織在當(dāng)今 SDLC 中采用軟件交付方式的根本性轉(zhuǎn)變。因此，許多組織熱衷于抓住這一行業(yè)趨勢(shì)，以提高其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和生產(chǎn)力，節(jié)省資金并改善開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)。

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