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Die nützlichsten KI-Tools für DevOps-Teams
Die DevOps-Toolchain befindet sich am Wendepunkt, da Unternehmen versuchen, Zusammenarbeit, Produktivität, Effizienz und Sicherheit im DevOps-Lebenszyklus mit KI zu verbessern.
KI und maschinelles Lernen sind zunehmend Bestandteil von DevOps-Tools – sowohl von Start-ups als auch von etablierten Anbietern – und verändern die Arbeitsweise von DevOps-Teams.
AIOps-Software, die bereits für Funktionen wie Fehlererkennung, Codesicherheitsscans und Zugriffskontrollen bekannt ist, wird nun durch eine neue Generation von generativen KI-Tools ergänzt. Diese Fortschritte könnten den Beitrag zu DevOps-Prozessen für IT- und DevOps-Teams einfacher und leichter zugänglich machen. Durch die Aufnahme von KI in ihre Toolchains können IT-Teams eine Effizienzsteigerung und eine Vereinfachung der Mechanismen in der gesamten DevOps-Pipeline erwarten.
KI in der DevOps-Toolchain
Im Kern ist eine DevOps-Toolchain ein Satz integrierter Tools – häufig Open Source –, die Unternehmen zum Entwerfen, Erstellen, Testen, Verwalten und Betreiben von Software einsetzen. DevOps-Toolchains sind die Grundlage für CI/CD und Automatisierung.
Die Zusammenarbeit im Team wird bei DevOps immer wichtiger, da fortschrittliche Tools zur Beobachtung und Kostenoptimierung in der Cloud die Pipeline ergänzen. Plattformen wie GitLab, GitHub, Harness und OpsVerse stehen für eine breitere Verlagerung in die Cloud und verbessern die Unterstützung für Remote- und Hybrid-Arbeitsmodelle. Diese Infrastrukturänderungen und aufkommenden Technologien schaffen auch neue Möglichkeiten für die proaktive Nutzung von Daten.
KI-Tools können die Effizienz der DevOps-Toolchain erhöhen. Aufkommende Sicherheitsbedrohungen erhöhen den Bedarf an automatisiertem Code-Scanning und Schwachstellenerkennung, und die wachsenden Anforderungen an die Sicherheit der Softwarelieferkette haben zu mehr Sicherheitsautomatisierung und verbesserten Analysen und Überwachungen geführt. KI kann auch die Zusammenarbeit verbessern, da immer mehr Teams außerhalb von Entwicklung und Betrieb, wie zum Beispiel Cybersicherheit und Finanzen, Zugriff auf Pipeline-Daten benötigen.
Denken Sie nach, bevor Sie kaufen
KI-Anwendungsfälle in DevOps beginnen, den Hype zu überwinden und in die Realität überzugehen. Wie bei so vielen neuen Technologien ist jedoch ein Pilotprojekt oder ein Konzeptnachweis erforderlich, bevor KI-Tools in DevOps-Toolchains integriert werden, um sicherzustellen, dass das Tool den Anforderungen entspricht. Viele Tools bieten Demos an, damit Teams die Verwendung der Tools mit der Infrastruktur und den Daten ihres Unternehmens vor der Implementierung üben können.
Die wichtigsten KI-Tools für DevOps
Die aktuelle Generation von KI-Tools, die auf die DevOps-Toolchain abzielen, befassen sich mit allgemeinen Aufgaben wie Kodierung, Zusammenarbeit und Sicherheit. Hier sind einige führende Tools, die Sie in Betracht ziehen sollten (in alphabetischer Reihenfolge).
Aiden
OpsVerse, ein aufstrebender Akteur auf dem DevOps-Markt, bezeichnet Aiden als Copilot, der generative KI zur Erstellung und Verwaltung von DevOps-Toolchains einsetzt. Teams müssen nicht die gesamte von OpsVerse verwaltete DevOps-Plattform erwerben, um Aiden zu nutzen – die Software lässt sich auch in andere DevOps-Tools integrieren.
Aiden arbeitet sicher in Unternehmensnetzwerken und schützt geschäftskritische Informationen. Aiden lernt kontinuierlich über die Infrastruktur- und Anwendungskonfigurationen, mit dem Ziel, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die es den Entwicklern ermöglichen, Probleme zu erkennen und zu entschärfen. Zu den weiteren bemerkenswerten Funktionen von Aiden gehören KI-gesteuerte CI/CD-Pipelines und ein Framework für kollaboratives Lernen, das auf DevOps-Prozessen und Interaktionen mit internen Entwicklerteams basiert.
Amazon CodeGuru
Amazon CodeGuru ist ein statisches Tool zum Testen der Anwendungssicherheit, das maschinelles Lernen nutzt, um Schwachstellen im Code zu identifizieren und Abhilfemaßnahmen vorzuschlagen. CodeGuru umfasst zwei Dienste:
- CodeGuru Profiler, mit dem DevOps-Teams die Anwendungsleistung über ein zentrales Dashboard überwachen können, das Einblicke in die Reduzierung der Infrastrukturkosten bietet.
- CodeGuru Reviewer, der mithilfe von maschinellem Lernen Fehler im Softwarecode erkennt. Er ist mit gängigen Java- und Python-Code-Repositories kompatibel, analysiert Java- und Python-Code und schlägt Korrekturen für erkannte Fehler vor.
Dynatrace
Dynatrace bietet umfassende Unterstützung für die Beobachtung von Infrastrukturen und Anwendungen in Verbindung mit detaillierten Analysen und Automatisierung für DevOps-Teams. Die Davis AI Engine von Dynatrace ergänzt DevOps-Umgebungen um prädiktive Analysen, Automatisierung und KI-gesteuerte Empfehlungen.
Ein Hauptmerkmal von Dynatrace Davis ist die Fähigkeit, Erklärungen in natürlicher Sprache für Anomalien der Systemleistung zu liefern. Dies kann die Problemlösung erheblich beschleunigen, verglichen mit der Präsentation von Rohdaten, die immer noch interpretiert und berichtet werden müssen. Darüber hinaus ermöglichen diese KI-Funktionen jüngeren Mitarbeitern und technisch weniger versierten Stakeholdern, Monitoring-Daten zu verstehen und zu interpretieren, ohne dass sie Experten für diese Daten sein müssen.
GitHub
Neben dem beliebten GitHub Copilot hat GitHub kürzlich drei neue KI-Funktionen innerhalb von GitHub Advanced Security für GitHub Enterprise Cloud- und Enterprise Server-Kunden eingeführt. Zu diesen Verbesserungen gehört die Verwendung umfangreicher Sprachmodelle zur Identifizierung von geleakten Passwörtern, eine Funktion, die jetzt als Teil der GitHub-Funktion zum Scannen von Geheimnissen in der öffentlichen Beta-Phase ist.
Die Einführung von KI in das GitHub-Programm zum Scannen von Geheimnissen erleichtert es Teams, benutzerdefinierte Muster zu erstellen, mit denen sie nach Geheimnissen suchen können, die für ihre Organisation spezifisch sind. GitHub hat auch KI hinzugefügt, um sein Warnsystem zu verbessern und sein Security-Übersichts-Dashboard zu erweitern.
JFrog Xray
JFrog Xray, ein Werkzeug zur Analyse der Softwarezusammensetzung, ist mit Artifactory, dem Repository-Manager von JFrog, integriert. Es nutzt KI, um nach potenziellen Schwachstellen und Lizenzkonformitätsproblemen in Softwarekomponenten, einschließlich Abhängigkeiten, zu suchen und unterstützt DevOps-Teams, Risiken in ihrer Softwarelieferkette zu verwalten.
Zu den weiteren Funktionen von JFrog Xray gehören
- Code Security Scanning für Entwicklungs- und Produktionsumgebungen.
- Kontextuelle Priorisierung von Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs), um DevOps-Teams zu helfen, sich auf die kritischsten Schwachstellen zu konzentrieren.
- Erkennung von Geheimnissen wie Passwörter und geschützte Informationen im Softwarecode.
- Sicherheitseinblicke für Open-Source-Bibliotheken und -Dienste, die ein umfassendes Verständnis der Schwachstellen in den Open-Source-Softwarekomponenten eines Projekts ermöglichen.
Kubiya
Kubiya wird als virtueller KI-Assistent für DevOps bezeichnet, den Entwickler in Slack oder Microsoft Teams verwenden können, um mit DevOps-Tools über natürlichsprachliche Anfragen zu interagieren. Es ist ein flexibles Tool, das es Teams ermöglicht, an mehreren Konversationen teilzunehmen, lange Jobs asynchron auszuführen und eine Vielzahl anderer Aufgaben zu erledigen.
Kubiya kann auch DevOps-Workflows mit generativer KI definieren und generieren. Der Workflow legt Leitlinien innerhalb der DevOps-Toolchain fest und liefert nur die Optionen, die das DevOps-Team haben möchte.
Kubiya kann auch Fragen beantworten, die auf internen Dokumentationssystemen wie Notion und GitBook basieren. Entwickler können Feedback zur Genauigkeit der Dokumentation geben und so die Erstellung und Pflege der technischen Dokumentation während des gesamten DevOps-Lebenszyklus unterstützen.
Zu den weiteren Funktionen von Kubiya gehören:
- Integrierte Zugriffskontrolle, mit der Teams Benutzer- oder Gruppenberechtigungen für bestimmte Aktionen festlegen können. Benutzer können über das Tool temporären oder permanenten Zugriff beantragen.
- Bestärkendes Lernen durch menschliches Feedback: Kubiya lernt aus den Interaktionen des Teams mit der Toolchain. Auf diese Weise kann das Tool relevantere Vorschläge unterbreiten, zum Beispiel Namespace-Formate, die auf häufigen Entscheidungen des Teams basieren.
- Analysen, um festzustellen, welche DevOps-Ressourcen von Teams am meisten genutzt werden.
