Usos de inteligencia artificial en las fases del ciclo de vida devops

En este podcast hemos conversado sobre como la inteligencia artificial puede ayudar en cada una de las fases del ciclo de vida devops.

Como funciona?

No trataremo de explicar como funciona una IA, pero de forma resumida es entrenar un modelo con mucha información para que usando otro programa se pueda "predecir"

Fases

Planificación

• Asistente para gestion del proyecto
• Toma de requerimientos

Code

• Asistente para solicitar plantillas tipo en cualquier lenguage y cualquier tipo (web, api, mobile, dameon, etc)
• No solo métodos o porciones de código

Build

• Detectar automaticamente el lenguage y ejecutar los comandos build
• Entrenar con muchos repositorios git

Test

• Usando los requerimientos solicitados por el usuario + el tipo de aplicación , el asistente genera y sugiere test cases cubriendo todos los aspectos, incluida la seguridad
• Aprende el flujo gracias al tester humano y luego lo implementa con o sin Selenium

Release

• Similar al build. Al haber sido entrenado con muchos repositorios git, automatizaciones devops y conocer la nube de la empresa, el asistente podría sugerir como y donde alojar el artefacto.
• Usaria prefijo y sufijos de la mejor forma (release, milestone, etc)

Deploy

• Similar al release.

Operacion y Monitoreo

• Al contar con los logs de miles aplicaciones, el asistente podría leer el log en tiempo real y saber si se trata de un error comun a las aplicaciones de el lenguage, nube, funcionalidad, etc
• El asistente podría conocer el impacto del error (dependencias)
• En casos de errores internos no públicos, el asistente aprendería del equipo interno
• Al ser una IA, puede llegar a detectar el error, saber como solucionar el error, crear el branch, modificar el código, lanzar el deploy, ejecutar pruebas y pedir una mínima aprobacion a un humano (si es requerido). Al final deployar en producción, notificar y cerrar el ticket