利用AI和自动化成功实现DevSecOps

随着工程团队尝试以更快的速度进行创新，能够保持应用程序的质量，性能和安全性变得更加重要。组织已经在提高整体产品质量方面取得了巨大成功，同时确保了安全控制和合规性要求得到满足。

人工智能驱动的自动化解决方案帮助工程团队实现关键流程的自动化并利用预测分析，在问题发生之前识别问题并采取纠正措施，从而提高整体产品质量。

预测分析帮助运营团队执行实时应用程序监控，并识别应用程序安全性，性能和基础架构问题，从而提高整体运营效率。实施AI驱动的DevOps解决方案将帮助组织在当前加速并在未来轻松适应变化。

本文将提供10种方式，任何规模的组织都可以利用人工智能和自动化的功能为他们的DevSecOps管道，并随着业务的发展不断改进他们的实施。

1.自动化您的质量门

质量门或检查门可以决定是否可以将构建推广到更高的环境。为了实现更快速和持续的发布，在管道的每个阶段自动化质量门有助于将构建的Go-No Go决策自动化到各种环境中。自动质量门可以包括单元测试、自动代码分析、基于流水线阶段的端到端测试。

2.性能工程是一个关键因素

DevSecOps中经常被忽视的一个领域是性能测试和工程。性能测试应该从早期阶段成为管道的一部分，以便可以更早地识别问题并且可以设计代码以更好地执行。可以在预生产环境中引入更复杂的性能方案，例如负载测试，但是通过性能工程向左移动可确保应用程序在开发时考虑到性能。

3.将安全性作为管道的一部分

生产中发现的安全漏洞会给企业带来巨大损失，并导致品牌价值下降，特别是对企业而言。进行安全性分析和测试DevSecOps管道的一部分可确保开发人员遵循编码最佳实践，避免注入安全问题，并在产品架构和设计阶段将安全性作为优先事项。安全扫描必须作为管道中的作业运行，逐步分析代码并报告问题。

4.从测试自动化到连续测试成熟

连续测试经常被误解为只是自动化测试。但是，在实现连续测试时，重要的是在开发功能时自动进行冲刺。测试自动化方法应该能够提前启动，更快地自动化，并行执行测试以提供更快的反馈。如果测试自动化运行超过15分钟，则意味着功能的发布将花费更长的时间。

5.自动化合规性要求

对于许多大型企业而言，基础设施和应用方面的合规性要求非常重要。在自动化过程中采用整体方法是必要的，将合规性要求作为自动化的一部分。自动化合规性检查应确保满足所有标准，并且可以将应用程序/功能发布到生产中。自动化合规性检查可以像专门用于检查合规性的一组测试一样简单，也可以像自动化基础架构合规性的框架一样复杂。

6.基础设施作为代码

许多组织在数据中心或云提供商方面都在基础架构上投入巨资。组织还在配置管理工具上投入大量资金来创建基础架构。重要的是利用这些工具和云提供商的强大功能，并将基础架构作为代码进行管理，并将其版本与应用程序代码一样。这将确保环境创建一致，可重复且可靠，并有助于更快地部署和回滚。

7.管道作为代码

随着组织在其DevSecOps实现中的成熟，管理端到端CI/CD管道作为代码提供了优势。作为代码的管道将使各个团队能够更好地触发和管理他们的部署，并帮助更好地跟踪部署。

8.快速交付

一旦CI/CD拼图的所有部分组合在一起，能够跟踪交付的速度，从提交到发布是很重要的。为了能够每天或每天多次发布，需要对管道的各个阶段进行优化，以便更快地反馈和完成。如果对管道优化地不够好，则很难实现持续的交付速度。

9.监控和分析

将应用程序部署到生产环境中后，能够监视应用程序的性能和安全性非常重要。AI驱动的生产监控使预测分析能够在问题发生之前识别问题。一些最新的AI驱动工具还支持基于应用程序负载优化云基础架构，而无需人工干预。

10.利用反馈来改善

人工智能驱动的聊天机器人正在进入客户支持工具。这些聊天机器人可以帮助客户快速找到答案，并尝试理解客户反馈，以便在规划工具中自动创建缺陷或用户故事，工程团队可以通过这些故障或用户故事来解决问题或实施增强功能。AI驱动的监控还有助于理解用户行为，可用作增强应用程序功能的反馈。

在AI的驱动下，利用数据做出明智的决策可以帮助企业在实施DevSecOps时适应未来的变化，了解用户行为并增强应用交付。持续改进是改善DevSecOps实施的关键，而AI驱动的工具和自动化成为流程的推动者。