DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมคู่มือผู้ใช้ GitHub

AI-powered DevOps with GitHub User Guide
โลโก้ AI

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วยผลิตภัณฑ์จาก GitHub

ข้อมูลจำเพาะ

  • ชื่อผลิตภัณฑ์: DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อม GitHub
  • คุณสมบัติ: เพิ่มประสิทธิภาพ เพิ่มความปลอดภัย ส่งมอบคุณค่าได้เร็วขึ้น

DevOps คืออะไร?

เมื่อนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิผล DevOps สามารถเปลี่ยนแปลงวิธีที่องค์กรของคุณส่งมอบซอฟต์แวร์ได้—เร่งความเร็ว
รอบการเปิดตัว การปรับปรุงความน่าเชื่อถือ และการขับเคลื่อนการสร้างสรรค์นวัตกรรม
โอกาสที่แท้จริงอยู่ที่การที่ DevOps ช่วยให้คุณคล่องตัวในตลาดที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การสร้างวัฒนธรรมแห่งความร่วมมือ การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และการนำเทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์มาใช้ จะทำให้คุณก้าวข้ามคู่แข่งได้ด้วยเวลาที่เร็วขึ้นในการนำสินค้าออกสู่ตลาด และความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงที่แข็งแกร่งขึ้น

DevOps ได้รับการหล่อหลอมจากประสบการณ์ที่หลากหลาย ทักษะทางเทคนิค และมุมมองทางวัฒนธรรม ความหลากหลายนี้ทำให้เกิดการตีความที่หลากหลายและแนวทางปฏิบัติที่เปลี่ยนแปลงไป ทำให้ DevOps เป็นสาขาที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและครอบคลุมหลายสาขาวิชา ทีม DevOps ครอบคลุมหลายหน้าที่และเกี่ยวข้องกับผู้เล่นหลักจากทีมที่เป็นส่วนหนึ่งของวงจรชีวิตการส่งมอบซอฟต์แวร์ (SDLC)
ในอีบุ๊กนี้ เราจะสำรวจคุณค่าของการสร้างทีมและแนวทางปฏิบัติ DevOps ที่แข็งแกร่ง รวมไปถึงวิธีการใช้ AI เพื่อทำให้งานประจำวันเป็นอัตโนมัติ ปกป้องโค้ด และบรรลุการจัดการวงจรชีวิตครบวงจรที่เหมาะสมที่สุด

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub (1)

DevOps กำหนดไว้

Donovan Brown ผู้เป็นเสียงที่เชื่อถือได้ในชุมชน DevOps แบ่งปันคำจำกัดความของ DevOps ที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางจากผู้ปฏิบัติงาน DevOps:

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub (2)

DevOps คือการรวมกันของผู้คน กระบวนการ และผลิตภัณฑ์เพื่อให้สามารถส่งมอบคุณค่าอย่างต่อเนื่องให้แก่ผู้ใช้ปลายทางของคุณ”

โดโนแวน บราวน์

ผู้จัดการโปรแกรมพันธมิตร // Microsoft1
ในสภาพแวดล้อมทางเทคโนโลยีหลายแห่ง ทีมงานถูกแบ่งแยกตามทักษะทางเทคนิค โดยแต่ละทีมจะมุ่งเน้นไปที่ตัวชี้วัด KPI และผลงานส่งมอบของตนเอง การแยกส่วนนี้มักทำให้การส่งมอบล่าช้า ไร้ประสิทธิภาพ และนำไปสู่ลำดับความสำคัญที่ขัดแย้งกัน ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะเป็นอุปสรรคต่อความก้าวหน้า
เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ องค์กรต่างๆ ควรดำเนินการเพื่อส่งเสริมการทำงานร่วมกัน สนับสนุนข้อเสนอแนะเชิงสร้างสรรค์ ทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติ และยอมรับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าจะสามารถส่งมอบซอฟต์แวร์ได้เร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัดสินใจได้ดีขึ้น ประหยัดต้นทุน และมีข้อได้เปรียบทางการแข่งขันที่แข็งแกร่งขึ้น
ทีมงานจะเริ่มนำแนวทาง DevOps ใหม่มาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร พวกเขาสามารถเริ่มต้นโดยแก้ไขจุดปัญหาที่สำคัญที่สุดก่อน เช่น กระบวนการปรับใช้ด้วยตนเอง รอบการตอบรับที่ยาวนาน การทดสอบอัตโนมัติที่ไม่มีประสิทธิภาพ และความล่าช้าที่เกิดจากการแทรกแซงด้วยตนเองในขั้นตอนการเผยแพร่

การกำจัดจุดเสียดทานอาจดูเป็นเรื่องยาก แต่การเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้สร้างโอกาสใหม่ๆ ให้กับนักพัฒนาในการเพิ่มความเร็วและคุณภาพของงานของพวกเขา การวิจัยของเราพบว่าคุณภาพของโค้ดที่เขียนและแก้ไขviewed ดีขึ้นในทุกๆ ด้านด้วยการเปิดใช้งาน GitHub Copilot Chat แม้ว่านักพัฒนาไม่มีใครเคยใช้ฟีเจอร์นี้มาก่อนก็ตาม
นักพัฒนา 85% รู้สึกมั่นใจมากขึ้นในคุณภาพโค้ดของตนเมื่อเขียนโค้ดด้วย GitHub Copilot และ GitHub Copilot Chat

85%

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub (3)โค้ดรีviewดำเนินการได้จริงมากขึ้นและเสร็จสิ้นเร็วขึ้น 15% เมื่อเทียบกับการไม่ใช้ GitHub Copilot Chat

15%

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub (4)

DevOps + AI เชิงสร้างสรรค์: การใช้ AI เพื่อประสิทธิภาพ
DevOps ส่งเสริมการทำงานร่วมกันและทำลายกำแพงแห่งความรับผิดชอบ โดยส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งความรับผิดชอบร่วมกัน AI พัฒนาไปอีกขั้นด้วยการทำให้การทำงานซ้ำๆ เป็นระบบอัตโนมัติ ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ และเปิดใช้งานวงจรข้อเสนอแนะที่เร็วขึ้น ช่วยให้ทีมงานสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่มีคุณค่าสูงได้
ความท้าทายสำคัญในการส่งมอบซอฟต์แวร์คือความไม่มีประสิทธิภาพและความไม่แม่นยำ ซึ่งเป็นปัญหาที่ AI ช่วยแก้ไขโดยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการทรัพยากรและส่งมอบผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอและแม่นยำยิ่งขึ้น ประสิทธิภาพที่ขับเคลื่อนโดย AI ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชันและโครงสร้างพื้นฐานเท่านั้น แต่ยังเสริมความปลอดภัยและลดต้นทุนอีกด้วย
ทีมงานที่มีประสิทธิภาพสูงสามารถระบุและทำให้การทำงานซ้ำซากที่ขัดขวางประสิทธิภาพการทำงานเป็นอัตโนมัติและขยายรอบการส่งมอบ เป้าหมายสูงสุดคือการส่งมอบสิ่งที่สำคัญที่สุดให้กับลูกค้าและผู้ใช้ปลายทางในขณะเดียวกันก็ขับเคลื่อนการเติบโตขององค์กร เร่งเวลาออกสู่ตลาด และเสริมประสิทธิภาพการทำงานและความพึงพอใจของนักพัฒนา

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub (5)

การทำให้สิ่งธรรมดาๆ เป็นระบบอัตโนมัติ
นักพัฒนามักจะจัดการงานซ้ำๆ กันทุกวัน
งานเหล่านี้มักเรียกกันว่า “ขโมยเวลา” และรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น การตรวจสอบระบบด้วยตนเอง การตั้งค่าสภาพแวดล้อมโค้ดใหม่ หรือการระบุและแก้ไขข้อบกพร่อง งานเหล่านี้ใช้เวลาไปจากความรับผิดชอบหลักของนักพัฒนา: การส่งมอบฟีเจอร์ใหม่
DevOps มีความสมดุลระหว่างการจัดแนวทางทีมและการทำงานอัตโนมัติ
เป้าหมายหลักคือการขจัดภาระและอุปสรรคจาก SDLC และช่วยให้นักพัฒนาลดภาระงานด้วยตนเองและงานทั่วไป มาดูกันว่าคุณสามารถใช้ AI เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้อย่างไร

ปรับปรุงวงจรชีวิตการพัฒนาให้มีประสิทธิภาพด้วย GitHub
มาผสมผสาน DevOps, AI และพลังของ GitHub เพื่อดูว่าทีมของคุณสามารถส่งมอบคุณค่าแบบครบวงจรได้อย่างไร GitHub
ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นบ้านของซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส แต่ยังมีฟีเจอร์ระดับองค์กรผ่านโซลูชัน GitHub Enterprise อีกด้วย
GitHub Enterprise ปรับปรุงวงจรชีวิต DevOps โดยมอบแพลตฟอร์มรวมสำหรับการควบคุมเวอร์ชัน การติดตามปัญหา การปรับปรุงโค้ดviewและอื่นๆ อีกมากมาย ซึ่งจะช่วยลดการแพร่กระจายของเครื่องมือ ลดความไม่มีประสิทธิภาพ และลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยโดยลดจำนวนพื้นผิวที่ทีมของคุณทำงานอยู่

ด้วยการเข้าถึง GitHub Copilot ซึ่งเป็นเครื่องมือพัฒนา AI ชั้นนำ วงจรการพัฒนาสามารถเร่งให้เร็วขึ้นได้ด้วยการลดเวลาที่ใช้ไปกับงานซ้ำๆ และลดข้อผิดพลาด ซึ่งอาจนำไปสู่การส่งมอบที่รวดเร็วขึ้นและระยะเวลาในการนำออกสู่ตลาดที่สั้นลง
การทำงานอัตโนมัติในตัวและเวิร์กโฟลว์ CI/CD บน GitHub ยังช่วยลดความซับซ้อนของโค้ดอีกด้วยviewการทดสอบ และการปรับใช้ ช่วยลดจำนวนงานที่ต้องทำด้วยตนเอง ขณะเดียวกันก็ลดระยะเวลาการอนุมัติและเร่งการพัฒนา เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น ทำลายกำแพง และให้ทีมต่างๆ จัดการทุกแง่มุมของโครงการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตั้งแต่การวางแผนจนถึงการส่งมอบ

ทำงานอย่างฉลาดขึ้น ไม่ใช่ทำงานหนักขึ้น
ระบบอัตโนมัติเป็นหัวใจสำคัญของ DevOps ทำให้สามารถกำจัดการขโมยเวลาและมุ่งเน้นไปที่การส่งมอบคุณค่าได้เร็วขึ้น ระบบอัตโนมัติเป็นคำที่มีความหมายกว้างมากซึ่งรวมถึงรายการต่างๆ จาก SDLC ระบบอัตโนมัติอาจรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น การกำหนดค่า CI/CD เพื่อให้สามารถรวมการเปลี่ยนแปลงโค้ดเข้ากับสภาพแวดล้อมการผลิตของคุณได้อย่างราบรื่น นอกจากนี้ยังอาจรวมถึงการสร้างระบบอัตโนมัติโครงสร้างพื้นฐานของคุณในรูปแบบโค้ด (IaC) การทดสอบ การตรวจสอบและแจ้งเตือน และการรักษาความปลอดภัย
ในขณะที่เครื่องมือ DevOps ส่วนใหญ่มีคุณลักษณะ CI/CD แต่ GitHub ยังก้าวไปอีกขั้นด้วย GitHub Actions ซึ่งเป็นโซลูชันที่มอบซอฟต์แวร์ระดับองค์กรให้กับ
สภาพแวดล้อมของคุณ ไม่ว่าจะบนคลาวด์ ในสถานที่ หรือที่อื่น ด้วย GitHub Actions คุณไม่เพียงแต่สามารถโฮสต์ CI/
แต่ยังช่วยทำให้ทุกอย่างในเวิร์กโฟลว์ของคุณเป็นอัตโนมัติอีกด้วย
การบูรณาการที่ราบรื่นกับแพลตฟอร์ม GitHub ช่วยลดความจำเป็นในการใช้เครื่องมือเพิ่มเติม ทำให้เวิร์กโฟลว์มีประสิทธิภาพมากขึ้น และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน นี่คือวิธีที่ GitHub Actions สามารถเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์ของคุณได้:

  • CI/CD ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น: สร้าง ทดสอบ และปรับใช้กระบวนการอัตโนมัติเพื่อการเผยแพร่ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
  • ปรับปรุงคุณภาพโค้ด: บังคับใช้มาตรฐานการจัดรูปแบบโค้ดและตรวจจับปัญหาความปลอดภัยได้ตั้งแต่เนิ่นๆ
  • การทำงานร่วมกันที่ได้รับการปรับปรุง: การแจ้งเตือนและการสื่อสารอัตโนมัติเกี่ยวกับกระบวนการพัฒนา
  • การปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เรียบง่าย: ช่วยปรับที่เก็บข้อมูลให้สอดคล้องกับมาตรฐานขององค์กร
  • เพิ่มประสิทธิภาพ: ให้งานที่เกิดขึ้นซ้ำๆ เป็นแบบอัตโนมัติเพื่อเพิ่มเวลาให้กับนักพัฒนา

GitHub Copilot สามารถใช้เพื่อเสนอแนะโค้ดและแนะนำการดำเนินการที่จะใช้เพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ดีขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถแนะนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเขียนโค้ดที่เหมาะกับองค์กรของคุณ ซึ่งทีมของคุณสามารถนำไปใช้ได้อย่างรวดเร็วเพื่อช่วยบังคับใช้การกำกับดูแลและธรรมเนียมปฏิบัติ GitHub Copilot ยังทำงานร่วมกับภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ และใช้เพื่อสร้างการดำเนินการและเวิร์กโฟลว์เพื่อทำงานอัตโนมัติได้อย่างง่ายดาย

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ GitHub Copilot โปรดดู:

  • รับคำแนะนำโค้ดใน IDE ของคุณด้วย GitHub Copilot
  • การใช้ GitHub Copilot ใน IDE ของคุณ: เคล็ดลับ เคล็ดลับ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
  • 10 วิธีที่ไม่คาดคิดในการใช้ GitHub Copilot

ลดงานซ้ำซาก
เน้นที่การทำให้กระบวนการประจำวันเป็นอัตโนมัติและใช้เครื่องมือเช่น GitHub Copilot เพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของคุณ เช่นampCopilot สามารถช่วยสร้างการทดสอบยูนิตได้ ซึ่งเป็นส่วนที่ใช้เวลานานแต่จำเป็นสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ นักพัฒนาสามารถแนะนำ Copilot ในการสร้างชุดการทดสอบที่ครอบคลุมทั้งสถานการณ์พื้นฐานและกรณีขอบที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ โดยการสร้างคำแนะนำที่แม่นยำ ซึ่งจะช่วยลดความพยายามด้วยตนเองในขณะที่ยังคงคุณภาพของโค้ดที่สูงไว้ได้

สิ่งสำคัญคือต้องไว้วางใจและตรวจยืนยันผลลัพธ์ที่ Copilot มอบให้ ซึ่งก็เหมือนกับเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เชิงสร้างสรรค์อื่นๆ ทีมของคุณสามารถพึ่งพา Copilot ได้สำหรับงานง่ายๆ และซับซ้อน แต่สิ่งสำคัญคือต้องตรวจยืนยันผลลัพธ์เสมอโดยผ่านการทดสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วนก่อนนำโค้ดไปใช้งาน ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความน่าเชื่อถือ แต่ยังป้องกันข้อผิดพลาดที่อาจทำให้เวิร์กโฟลว์ของคุณช้าลงอีกด้วย
เมื่อคุณใช้ Copilot ต่อไป การปรับแต่งข้อความเตือนจะช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากความสามารถต่างๆ ของมันได้อย่างเต็มที่ ช่วยให้ทำงานอัตโนมัติได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้น พร้อมทั้งลดงานซ้ำซากให้เหลือน้อยที่สุด
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างการทดสอบยูนิตด้วย GitHub Copilot โปรดดูที่:

  • พัฒนาการทดสอบยูนิตโดยใช้เครื่องมือ GitHub Copilot
  • การเขียนการทดสอบด้วย GitHub Copilot

วิศวกรรมที่รวดเร็วและบริบท
การรวม GitHub Copilot เข้ากับแนวทาง DevOps ของคุณสามารถปฏิวัติวิธีการทำงานของทีมของคุณได้ การสร้างคำแนะนำที่มีบริบทเฉพาะเจาะจงสำหรับ Copilot สามารถช่วยให้ทีมของคุณปลดล็อกระดับใหม่ของประสิทธิภาพและปรับปรุงกระบวนการให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ผลประโยชน์เหล่านี้สามารถแปลงเป็นผลลัพธ์ที่วัดได้สำหรับองค์กรของคุณ เช่น:

  • เพิ่มประสิทธิภาพ: ทำให้งานซ้ำๆ เป็นแบบอัตโนมัติ ลดการดำเนินการด้วยตนเอง และทำให้การตัดสินใจรวดเร็วและชาญฉลาดมากขึ้นด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ดำเนินการได้
  • ประหยัดต้นทุน: ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ ลดข้อผิดพลาด และลดต้นทุนการพัฒนาด้วยการรวม AI เข้ากับกระบวนการที่เกิดซ้ำและเสี่ยงต่อข้อผิดพลาด
  • ขับเคลื่อนผลลัพธ์: ใช้ Copilot เพื่อสนับสนุนเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และรักษาความได้เปรียบทางการแข่งขันในตลาด

การเรียนรู้วิธีเขียนคำแนะนำที่แม่นยำและละเอียดถี่ถ้วนจะช่วยให้ทีมงานสามารถปรับปรุงความเกี่ยวข้องและความแม่นยำของคำแนะนำของ Copilot ได้อย่างมาก เช่นเดียวกับเครื่องมือใหม่ๆ อื่นๆ การฝึกอบรมและต้อนรับพนักงานใหม่อย่างเหมาะสมถือเป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยให้ทีมงานของคุณใช้ประโยชน์จาก Copilot ได้สูงสุด

นี่คือวิธีที่คุณสามารถส่งเสริมวัฒนธรรมของวิศวกรรมที่รวดเร็วมีประสิทธิผลภายในทีมของคุณได้:

  • สร้างชุมชนภายใน: ตั้งค่าช่องแชทเพื่อแบ่งปันข้อมูลเชิงลึก เข้าร่วมหรือเป็นเจ้าภาพกิจกรรม และสร้างโอกาสในการเรียนรู้เพื่อสร้างพื้นที่ให้ทีมของคุณได้เรียนรู้
  • แบ่งปันช่วงเวลาที่น่าประหลาดใจ: ใช้เครื่องมือ เช่น Copilot เพื่อสร้างเอกสารที่ช่วยแนะนำผู้อื่นในการเดินทางของพวกเขา
  • แบ่งปันเคล็ดลับและเทคนิคที่คุณได้เรียนรู้: จัดเซสชันการแบ่งปันความรู้และใช้การสื่อสารภายใน (จดหมายข่าว Teams, Slack ฯลฯ) เพื่อแบ่งปันข้อมูลเชิงลึก

การแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพช่วยให้ AI สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของทีมของคุณ ซึ่งสามารถนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้มากขึ้น และประสิทธิภาพที่สูงขึ้น ด้วยการใช้แนวทางวิศวกรรมการแจ้งเตือนเหล่านี้ คุณไม่เพียงแต่จะประหยัดต้นทุน แต่ยังช่วยให้ส่งมอบได้เร็วขึ้น เสนอผลิตภัณฑ์ได้ดีขึ้น และมอบประสบการณ์ลูกค้าที่เหนือชั้น

DevOps + ความปลอดภัย: ปกป้องโค้ดจากภายในสู่ภายนอก

กลยุทธ์รวมศูนย์สำหรับการจัดการ SDLC ของคุณจะมีประสิทธิผลมากกว่ามากเมื่อได้รับการสนับสนุนจากชุดเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ แม้ว่าการกระจายเครื่องมือจะเป็นความท้าทายทั่วไปในสาขาวิชา DevOps มากมาย แต่ความปลอดภัยของแอปพลิเคชันมักได้รับผลกระทบมากที่สุด ทีมงานมักจะเพิ่มเครื่องมือใหม่เพื่อแก้ไขช่องว่าง แต่แนวทางนี้มักมองข้ามปัญหาหลักที่เกี่ยวข้องกับผู้คนและกระบวนการ ส่งผลให้ภูมิทัศน์ด้านความปลอดภัยอาจเต็มไปด้วยทุกสิ่งตั้งแต่เครื่องสแกนแอปพลิเคชันเดียวไปจนถึงแพลตฟอร์มความเสี่ยงขององค์กรที่ซับซ้อน
การทำให้ชุดเครื่องมือของคุณเรียบง่ายขึ้นจะช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถมุ่งเน้น ลดความสลับบริบท และรักษากระแสการเขียนโค้ดได้ แพลตฟอร์มที่รวมความปลอดภัยไว้ในทุกขั้นตอน ตั้งแต่การจัดการการอ้างอิงและการแจ้งเตือนช่องโหว่ไปจนถึงมาตรการป้องกันที่ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน จะทำให้การรักษาความปลอดภัยซอฟต์แวร์ขององค์กรของคุณมีความเสถียร นอกจากนี้ ความสามารถในการขยายได้ยังมีความสำคัญอย่างยิ่ง ช่วยให้คุณสามารถใช้เครื่องมือที่มีอยู่ร่วมกับความสามารถในตัวของแพลตฟอร์มได้

ปกป้องทุกบรรทัดของโค้ด
เมื่อคุณคิดถึงการพัฒนาซอฟต์แวร์ ภาษาต่างๆ เช่น Python, C#, Java และ Rust มักจะผุดขึ้นมาในใจ อย่างไรก็ตาม โค้ดมีหลายรูปแบบ และผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ เช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ความปลอดภัย และนักวิเคราะห์ปัญญาทางธุรกิจ ก็มีส่วนร่วมในการเขียนโปรแกรมในแบบของตนเองเช่นกัน ความเสี่ยงที่อาจเกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัยจะเพิ่มขึ้น ซึ่งบางครั้งอาจไม่รู้ตัว การจัดเตรียมมาตรฐานและวิธีการที่ครอบคลุมให้กับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ทุกคน ไม่ว่าจะมีบทบาทหรือตำแหน่งใดก็ตาม ช่วยให้พวกเขาสามารถบูรณาการความปลอดภัยเข้ากับทุกขั้นตอนของวงจรได้

การวิเคราะห์แบบสถิตและการสแกนความลับ
การใช้เครื่องมือทดสอบความปลอดภัยของแอปพลิเคชัน (AST) กลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้นเมื่อต้องบูรณาการระหว่างการสร้าง เทคนิคที่รบกวนน้อยที่สุดอย่างหนึ่งคือการสแกนโค้ดต้นฉบับตามที่เป็นอยู่ มองหาจุดที่ซับซ้อน ช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น และการปฏิบัติตามมาตรฐาน การใช้การวิเคราะห์ส่วนประกอบซอฟต์แวร์ (SCA) ในทุกการคอมมิตและทุกการพุชช่วยให้นักพัฒนามุ่งเน้นไปที่งานที่อยู่ตรงหน้าในขณะที่จัดเตรียมกลไกสำหรับการดึงคำขอและการนำโค้ดกลับมาใช้ใหม่viewเพื่อให้มีประสิทธิผลและมีความหมายมากขึ้น
การสแกนความลับเป็นอาวุธลับในการต่อต้านการแอบอ้างความลับหรือคีย์ที่อาจก่อให้เกิดอันตรายต่อระบบควบคุมต้นทาง เมื่อกำหนดค่าแล้ว การสแกนความลับจะดึงข้อมูลจากรายชื่อผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์และแพลตฟอร์มกว่า 120 ราย รวมถึง AWS, Azure และ GCP วิธีนี้ช่วยให้ระบุความลับเฉพาะที่ตรงกับแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์หรือแพลตฟอร์มเหล่านั้นได้ นอกจากนี้ คุณยังสามารถทดสอบได้ว่าความลับหรือคีย์นั้นเปิดใช้งานอยู่โดยตรงจาก GitHub UI ซึ่งทำให้การแก้ไขปัญหาเป็นเรื่องง่าย

การวิเคราะห์โค้ดขั้นสูงด้วย CodeQL
CodeQL เป็นยูทิลิตี้ที่มีประสิทธิภาพใน GitHub ที่วิเคราะห์โค้ดเพื่อระบุช่องโหว่ ข้อบกพร่อง และปัญหาคุณภาพอื่นๆ โดยจะสร้างฐานข้อมูลจากฐานโค้ดของคุณผ่านการคอมไพล์หรือการตีความ จากนั้นจึงใช้ภาษาคิวรีเพื่อค้นหารูปแบบที่มีช่องโหว่ CodeQL ยังช่วยให้คุณสร้างฐานข้อมูลตัวแปรที่กำหนดเองซึ่งเหมาะกับกรณีเฉพาะหรือกรณีการใช้งานเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจของคุณ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้สามารถพัฒนาฐานข้อมูลช่องโหว่ที่นำมาใช้ซ้ำได้ซึ่งสามารถใช้ระหว่างการสแกนสำหรับแอปพลิเคชันอื่นๆ ภายในองค์กรของคุณ
นอกจากความสามารถที่แข็งแกร่งแล้ว CodeQL ยังให้ผลลัพธ์การสแกนและช่องโหว่ได้อย่างรวดเร็วสำหรับภาษาที่รองรับ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่กระทบต่อคุณภาพ การผสมผสานระหว่างพลังและความเร็วนี้ทำให้ CodeQL เป็นทรัพยากรที่มีค่าในการรักษาความสมบูรณ์ของโค้ดและความปลอดภัยในโครงการต่างๆ นอกจากนี้ยังมอบแนวทางที่ปรับขนาดได้สำหรับผู้นำในการปรับปรุงความยืดหยุ่นขององค์กรและนำแนวทางการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ปลอดภัยมาใช้

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub (6)นาที
จากการตรวจจับช่องโหว่สู่การแก้ไขปัญหาที่ประสบความสำเร็จ3

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub (7)แม่นยำยิ่งขึ้น
ค้นหาความลับที่รั่วไหลด้วยผลลัพธ์บวกปลอมที่น้อยลง4

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub (8)ความคุ้มครอง
Copilot Autofix ให้คำแนะนำโค้ดสำหรับการแจ้งเตือนเกือบ 90% ในทุกภาษาที่รองรับ5

  1. โดยรวมแล้ว เวลาเฉลี่ยสำหรับนักพัฒนาในการใช้ Copilot Autofix เพื่อยืนยันการแก้ไขโดยอัตโนมัติสำหรับการแจ้งเตือนเวลา PR คือ 28 นาที เมื่อเทียบกับ 1.5 ชั่วโมงในการแก้ไขการแจ้งเตือนเดียวกันด้วยตนเอง (เร็วกว่า 3 เท่า) สำหรับช่องโหว่การแทรก SQL: 18 นาที เมื่อเทียบกับ 3.7 ชั่วโมง (เร็วกว่า 12 เท่า) อ้างอิงจากการแจ้งเตือนการสแกนโค้ดใหม่ที่พบโดย CodeQL ในคำขอแบบดึง (PR) บนที่เก็บข้อมูลที่มีการเปิดใช้งาน GitHub Advanced Security สิ่งเหล่านี้เป็นตัวอย่างampผลลัพธ์ของคุณจะแตกต่างกันออกไป
  2. การศึกษาเปรียบเทียบการรายงานความลับของซอฟต์แวร์โดยเครื่องมือตรวจจับความลับ
    Setu Kumar Basak และคณะ, มหาวิทยาลัยแห่งรัฐนอร์ธแคโรไลนา, 2023
  3. https://github.com/enterprise/advanced-security

การไขความลึกลับของกราฟการพึ่งพา

แอปพลิเคชันสมัยใหม่สามารถมีแพ็คเกจที่อ้างอิงโดยตรงได้หลายสิบแพ็คเกจ ซึ่งในทางกลับกันก็สามารถมีแพ็คเกจที่ต้องพึ่งพาได้อีกหลายสิบแพ็คเกจ ความท้าทายนี้คือ ampเนื่องจากองค์กรต่างๆ ต้องเผชิญกับการจัดการคลังข้อมูลหลายร้อยแห่งที่มีระดับการอ้างอิงที่แตกต่างกัน ซึ่งทำให้ความปลอดภัยกลายเป็นงานที่ยากลำบาก เนื่องจากการทำความเข้าใจว่ามีการใช้การอ้างอิงใดบ้างทั่วทั้งองค์กรนั้นเป็นเรื่องยาก การใช้กลยุทธ์การจัดการการอ้างอิงที่ติดตามการอ้างอิงของคลังข้อมูล จุดอ่อน และประเภทใบอนุญาต OSS จะช่วยลดความเสี่ยงและช่วยตรวจจับปัญหาต่างๆ ก่อนที่ปัญหาเหล่านั้นจะเข้าสู่การผลิต
GitHub Enterprise ช่วยให้ผู้ใช้และผู้ดูแลระบบทราบข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกราฟการอ้างอิงทันที พร้อมทั้งการแจ้งเตือนการใช้งานจาก Dependabot ที่จะแจ้งเตือนไลบรารีที่ล้าสมัยซึ่งอาจทำให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

กราฟการพึ่งพาที่เก็บข้อมูลประกอบด้วย

  • การอ้างอิง: รายการการอ้างอิงทั้งหมดที่ระบุในที่เก็บข้อมูล
  • ผู้ที่ขึ้นอยู่กับ: โปรเจ็กต์หรือที่เก็บข้อมูลใดๆ ที่มีการอ้างอิงถึงที่เก็บข้อมูล
  • Dependabot: การค้นพบใดๆ จาก Dependabot ที่เกี่ยวข้องกับเวอร์ชันอัปเดตของสิ่งที่ต้องพึ่งพาของคุณ

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub (9)

สำหรับช่องโหว่ระดับที่เก็บข้อมูล แท็บความปลอดภัยในแถบนำทางจะแสดงผลลัพธ์สำหรับช่องโหว่ที่ระบุซึ่งอาจเชื่อมโยงกับการอ้างอิงที่เกี่ยวข้องกับฐานโค้ดของคุณ Dependabot view รายการการแจ้งเตือนที่เกี่ยวข้องกับช่องโหว่ที่ระบุและช่วยให้คุณ view ชุดกฎใดๆ ที่อาจช่วยจัดประเภทการแจ้งเตือนบางอย่างไปยังที่เก็บข้อมูลสาธารณะโดยอัตโนมัติ

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub (10)

GitHub Enterprise และองค์กร views
ด้วย GitHub Enterprise คุณสามารถทำได้ view และจัดการการอ้างอิง จุดอ่อน และใบอนุญาต OSS ในทุกที่เก็บข้อมูลในองค์กรและบริษัทของคุณ กราฟการอ้างอิงช่วยให้คุณเห็นภาพรวม view ของการอ้างอิงระหว่างที่เก็บข้อมูลทั้งหมดที่ลงทะเบียน

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub (11)

แดชบอร์ดแบบดูคร่าวๆ นี้ให้ภาพรวมที่ยอดเยี่ยมไม่เพียงแต่คำแนะนำด้านความปลอดภัยที่ระบุไว้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการแจกจ่ายใบอนุญาตที่เกี่ยวข้องกับการอ้างอิงอีกด้วย
การใช้งานใบอนุญาต OSS อาจมีความเสี่ยงเป็นพิเศษ โดยเฉพาะหากคุณจัดการโค้ดที่เป็นกรรมสิทธิ์ ใบอนุญาตโอเพ่นซอร์สบางประเภทที่มีข้อจำกัดมากกว่า เช่น GPL และ LGPL อาจทำให้โค้ดต้นฉบับของคุณเสี่ยงต่อการถูกบังคับเผยแพร่ ส่วนประกอบโอเพ่นซอร์สจำเป็นต้องหาวิธีที่เป็นหนึ่งเดียวเพื่อระบุว่าคุณอาจไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ใด และอาจต้องการค้นหาทางเลือกอื่นสำหรับแพ็คเกจที่ดึงมาพร้อมกับใบอนุญาตเหล่านั้น

การรักษาความปลอดภัยของคุณ

ระบบการจัดการควบคุมแหล่งที่มาในระดับองค์กรจำนวนมากมอบตัวเลือกในการปกป้องโค้ดของคุณโดยใช้นโยบาย การเชื่อมต่อก่อนการคอมมิท และฟังก์ชันเฉพาะแพลตฟอร์ม มาตรการต่อไปนี้สามารถใช้เพื่อวางแผนจุดยืนด้านความปลอดภัยที่ครอบคลุม:

  • มาตรการป้องกัน :
    GitHub อนุญาตให้กำหนดค่าและใช้กฎชุดต่างๆ เพื่อบังคับใช้พฤติกรรมและป้องกันการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ต้องการในสาขาเฉพาะ ตัวอย่างเช่นampเลอ:
    • กฎที่กำหนดให้ต้องดึงคำขอก่อนที่จะรวมการเปลี่ยนแปลง
    • กฎเกณฑ์ที่ปกป้องสาขาเฉพาะจากการมีการเปลี่ยนแปลงที่ส่งโดยตรง

การตรวจสอบฝั่งไคลเอ็นต์เพิ่มเติมสามารถทำได้โดยใช้ pre-commit hooks Git ซึ่งเป็นระบบการจัดการควบคุมแหล่งที่มา รองรับ pre-commit hooks เพื่อดำเนินการงานต่างๆ เช่น การจัดรูปแบบข้อความ commit หรือการรันรูทีนการจัดรูปแบบและการตรวจสอบความถูกต้องก่อนจะ commit การเปลี่ยนแปลง hooks เหล่านี้สามารถใช้ยูทิลิตี้ขั้นสูงเพื่อช่วยรับรองความสอดคล้องและคุณภาพของโค้ดในระดับท้องถิ่น

  • มาตรการป้องกัน: GitHub ยังอนุญาตให้กำหนดค่ามาตรการป้องกันได้ด้วย รวมถึงการใช้การตรวจสอบที่สามารถกำหนดได้ระหว่างการดึงคำขอหรือการสร้าง CI ซึ่งรวมถึง:
    • การตรวจสอบการพึ่งพา
    • การตรวจสอบการทดสอบ
    • การตรวจสอบคุณภาพโค้ด
    • ประตูคุณภาพ
    • การแทรกแซงด้วยตนเอง/ประตูการอนุมัติของมนุษย์

GitHub Enterprise ช่วยให้ทีมพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถระบุและดำเนินการกับช่องโหว่ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว ตั้งแต่การอ้างอิงที่ล้าสมัยและความลับที่เช็คอินไปจนถึงช่องโหว่ด้านภาษาที่ทราบแล้ว ด้วยความสามารถเพิ่มเติมของ viewเมื่อใช้กราฟการอ้างอิง หัวหน้าทีมและผู้ดูแลระบบจะมีเครื่องมือที่จำเป็นเพื่อให้ก้าวล้ำหน้าในเรื่องคำแนะนำด้านความปลอดภัย เพิ่มความชัดเจนของประเภทใบอนุญาตที่ใช้อยู่ และคุณจะเหลือแพลตฟอร์มการจัดการความเสี่ยงที่เน้นความปลอดภัยเป็นอันดับแรกอย่างครอบคลุม

ขับเคลื่อนกระบวนการ DevOps ด้วย GitHub Enterprise
ในตอนนี้ เป็นที่ทราบกันดีว่าแนวคิดของ DevOps เป็นที่คุ้นเคยกันดีในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมีเครื่องมือและวิธีการใหม่ๆ สำหรับการปรับใช้แอปพลิเคชันเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งอาจสร้างภาระให้กับองค์กรที่เติบโตอย่างต่อเนื่องในการจัดการและวัดผลลัพธ์อย่างมีประสิทธิภาพ
การตอบสนองความต้องการของตลาดสำหรับแอปพลิเคชันที่มีความยืดหยุ่น ปรับขนาดได้ และคุ้มต้นทุนอาจเป็นเรื่องท้าทาย การใช้ทรัพยากรบนคลาวด์สามารถช่วยปรับปรุงเวลาในการออกสู่ตลาด เร่งกระบวนการภายในสำหรับนักพัฒนา และอนุญาตให้มีการทดสอบและปรับใช้ตามขนาดด้วยการควบคุมที่คำนึงถึงต้นทุน

การเปิดใช้งานแอปพลิเคชันเนทีฟคลาวด์
แนวคิดที่เปลี่ยนไปใช้แนวทางซ้ายนั้นทำให้ความปลอดภัย การทดสอบ และข้อเสนอแนะเข้ามาใกล้วงจรภายในของการพัฒนามากขึ้น ซึ่งการพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับระบบคลาวด์ก็เช่นเดียวกัน การนำแนวทางการพัฒนาที่เน้นระบบคลาวด์มาใช้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเชื่อมช่องว่างระหว่างแนวทางดั้งเดิมกับโซลูชันระบบคลาวด์สมัยใหม่ได้ การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ทีมงานสามารถก้าวข้ามการสร้างแอปพลิเคชันที่เน้นระบบคลาวด์เป็นหลักไปสู่การสร้างแอปพลิเคชันที่เป็นระบบคลาวด์อย่างแท้จริง

พัฒนาบนคลาวด์ ปรับใช้บนคลาวด์
ปัจจุบัน IDE ที่ช่วยให้การพัฒนาราบรื่นเป็นความคาดหวังมาตรฐาน อย่างไรก็ตาม แนวคิดเรื่องความสามารถในการพกพาภายในสภาพแวดล้อมดังกล่าวถือเป็นเรื่องใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงความก้าวหน้าล่าสุดใน IDE ที่ใช้ระบบคลาวด์ ด้วยการเปิดตัว GitHub Codespaces และเทคโนโลยี DevContainers ที่เป็นพื้นฐาน นักพัฒนาสามารถพัฒนาโค้ดในสภาพแวดล้อมออนไลน์แบบพกพาได้แล้ว การตั้งค่านี้ช่วยให้พวกเขาใช้การกำหนดค่าได้ fileทำให้สามารถปรับแต่งสภาพแวดล้อมการพัฒนาให้ตรงตามความต้องการเฉพาะของทีมได้

DevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub (12)

การผสมผสานระหว่างความสามารถในการนำกลับมาใช้ใหม่และความสามารถในการพกพาช่วยให้องค์กรได้เปรียบอย่างมากtagเช่น ทีมงานสามารถ
ปัจจุบันนี้รวมการกำหนดค่าและข้อมูลจำเพาะของสภาพแวดล้อมไว้ที่ศูนย์กลาง ทำให้ผู้พัฒนาแต่ละคนไม่ว่าจะใหม่หรือมีประสบการณ์ก็สามารถทำงานภายในการตั้งค่าเดียวกันได้ การกำหนดค่าที่รวมศูนย์เหล่านี้ทำให้สมาชิกในทีมสามารถมีส่วนร่วมในการกำหนดค่าเหล่านั้นได้ เมื่อความต้องการเปลี่ยนแปลงไป สภาพแวดล้อมก็สามารถอัปเดตและคงสถานะคงที่สำหรับนักพัฒนาทุกคนได้

การจัดการเวิร์กโฟลว์ตามขนาด
เวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาและเวลานำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดเป็นตัวกำหนดตัวชี้วัดประสิทธิภาพการทำงาน อย่างไรก็ตาม การจัดการสิ่งนี้ในระดับขนาดใหญ่ถือเป็นความท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทีมนักพัฒนาจำนวนมากใช้เวิร์กโฟลว์และการปรับใช้บนคลาวด์ บริการคลาวด์ หรือแม้แต่การติดตั้งภายในองค์กรต่างๆ ต่อไปนี้คือวิธีบางประการที่ GitHub Enterprise ช่วยแบ่งเบาภาระในการจัดการเวิร์กโฟลว์ในระดับขนาดใหญ่:

  • ลดความซับซ้อนด้วยการดำเนินการและเวิร์กโฟลว์ที่นำมาใช้ซ้ำได้
  • จ้างงานการกำกับดูแลโดยใช้
    นโยบายการดำเนินการ
  • ใช้การกระทำที่เผยแพร่โดย
    ผู้จัดพิมพ์ที่ได้รับการตรวจสอบ
  • ใช้กฎและนโยบายสาขาเพื่อช่วยให้แน่ใจว่ามีความสอดคล้องและปกป้องโค้ดหลัก
  • กำหนดค่าสิ่งที่สมเหตุสมผลในระดับองค์กรและองค์กร

การจัดการวงจรชีวิตซอฟต์แวร์แบบครบวงจร
การจัดการทั้งงานที่วางแผนไว้และงานระหว่างดำเนินการถือเป็นรากฐานที่สำคัญของการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบคล่องตัว GitHub Enterprise มอบโครงสร้างการจัดการโครงการแบบเบาที่ช่วยให้ผู้ใช้สร้างโครงการ เชื่อมโยงทีมและที่เก็บข้อมูลหนึ่งทีมขึ้นไปกับโครงการนั้น จากนั้นจึงใช้ปัญหาที่เปิดอยู่ในที่เก็บข้อมูลเชื่อมโยงเพื่อติดตามรายการงานโดยรวมภายในโครงการ สามารถใช้ป้ายกำกับเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างปัญหาประเภทต่างๆ ได้

เช่นampเล บางส่วนของค่าเริ่มต้น
ป้ายกำกับที่สามารถใช้กับปัญหา ได้แก่ การปรับปรุง ข้อบกพร่อง และคุณลักษณะ สำหรับรายการใดๆ ที่มีรายการงานที่เกี่ยวข้องกับปัญหา สามารถใช้มาร์กดาวน์เพื่อกำหนดรายการงานดังกล่าวเป็นรายการตรวจสอบและรวมไว้ในเนื้อหาของปัญหา วิธีนี้ช่วยให้ติดตามการเสร็จสมบูรณ์ตามรายการตรวจสอบนั้นได้ และช่วยให้สอดคล้องกับเหตุการณ์สำคัญของโครงการ หากมีการกำหนดไว้

การจัดการวงจรข้อเสนอแนะ 
ไม่ใช่ความลับที่นักพัฒนาได้รับคำติชมเกี่ยวกับฟังก์ชันการทำงานเฉพาะใดๆ เร็วเท่าไร การแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและเผยแพร่การอัปเดตก็จะง่ายขึ้นเท่านั้น เมื่อเทียบกับการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง องค์กรแต่ละแห่งมีวิธีการสื่อสารที่ต้องการ ไม่ว่าจะเป็นการส่งข้อความโต้ตอบแบบทันที อีเมล ความคิดเห็นเกี่ยวกับตั๋วหรือปัญหา หรือแม้แต่การโทรศัพท์ คุณลักษณะเพิ่มเติมของ GitHub Enterprise ก็คือการสนทนา ซึ่งมอบความสามารถให้นักพัฒนาและผู้ใช้โต้ตอบกันในสภาพแวดล้อมบนฟอรัม สื่อสารการเปลี่ยนแปลง ปัญหาประเภทต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับฟังก์ชันการทำงาน หรือข้อเสนอแนะสำหรับฟังก์ชันการทำงานใหม่ๆ ที่สามารถแปลงเป็นรายการงานได้

ชุดคุณลักษณะรอบ ๆ Discussions ได้รับความนิยมในโครงการโอเพ่นซอร์สมาเป็นเวลานาน องค์กรบางแห่งอาจประสบปัญหาในการมองเห็นประโยชน์ของการใช้ Discussions เมื่อมีเครื่องมือสื่อสารระดับองค์กรอยู่แล้ว เมื่อองค์กรเติบโตขึ้น ความสามารถในการแยกการสื่อสารที่เกี่ยวข้องกับคุณลักษณะและฟังก์ชันการทำงานของซอฟต์แวร์เฉพาะ แล้วส่งต่อการสื่อสารเหล่านั้นผ่าน Discussions ที่เชื่อมโยงกับที่เก็บข้อมูลเฉพาะ อาจทำให้ผู้พัฒนา เจ้าของผลิตภัณฑ์ และผู้ใช้ปลายทางมีความสามารถในการโต้ตอบกันอย่างใกล้ชิดในสภาพแวดล้อมที่เฉพาะเจาะจงกับคุณลักษณะที่พวกเขาสนใจที่จะเห็นการใช้งาน

วงจรชีวิตของสิ่งประดิษฐ์
การจัดการอาร์ติแฟกต์เป็นสิ่งหนึ่งที่เป็นศูนย์กลางของวงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นในรูปแบบของไฟล์ปฏิบัติการ ไฟล์ไบนารี ไลบรารีที่เชื่อมโยงแบบไดนามิก ไฟล์แบบคงที่ web โค้ด หรือแม้แต่ผ่านภาพคอนเทนเนอร์ Docker หรือแผนภูมิ Helm การมีสถานที่ส่วนกลางที่สามารถจัดทำแคตตาล็อกและเรียกค้นสิ่งประดิษฐ์ทั้งหมดเพื่อนำไปใช้งานนั้นถือเป็นสิ่งสำคัญ แพ็คเกจ GitHub ช่วยให้นักพัฒนาสามารถจัดเก็บรูปแบบแพ็คเกจมาตรฐานเพื่อแจกจ่ายภายในองค์กรหรือองค์กรธุรกิจได้
แพ็คเกจ GitHub รองรับสิ่งต่อไปนี้:

  • เมเวน
  • แกรเดิล
  • เอ็นพีเอ็ม
  • ทับทิม
  • สุทธิ
  • ภาพ Docker

หากคุณมีสิ่งประดิษฐ์ที่ไม่เข้าข่ายหมวดหมู่ดังกล่าว คุณยังสามารถจัดเก็บสิ่งประดิษฐ์เหล่านั้นได้โดยใช้คุณลักษณะการเผยแพร่ในที่เก็บ ซึ่งจะช่วยให้คุณแนบไฟล์ไบนารีที่จำเป็นหรือไฟล์อื่นๆ fileตามความจำเป็น

การจัดการคุณภาพ
การทดสอบถือเป็นส่วนสำคัญของการพัฒนาซอฟต์แวร์ ไม่ว่าจะเป็นการดำเนินการทดสอบหน่วยหรือฟังก์ชันระหว่างการสร้างการรวมต่อเนื่อง หรือการให้ผู้วิเคราะห์การรับรองคุณภาพดำเนินการตามสถานการณ์ทดสอบเพื่อตรวจสอบการทำงานภายใน web แอปพลิเคชัน GitHub Actions ช่วยให้คุณสามารถรวมการทดสอบประเภทต่างๆ ลงในกระบวนการของคุณเพื่อช่วยให้แน่ใจว่ามีการประเมินคุณภาพ
นอกจากนี้ GitHub Copilot ยังสามารถเสนอแนะแนวทางที่ดีที่สุดในการสร้างการทดสอบยูนิตได้ ช่วยแบ่งเบาภาระในการสร้างการทดสอบยูนิตหรือประเภทอื่นๆ ของนักพัฒนา และทำให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่ปัญหาทางธุรกิจที่อยู่ตรงหน้าได้มากขึ้น

การสามารถรวมยูทิลิตี้การทดสอบต่างๆ เข้าด้วยกันได้อย่างง่ายดายช่วยให้มั่นใจได้ว่าคุณภาพจะได้รับการประเมินตลอดวงจรชีวิตการพัฒนา ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ คุณสามารถใช้การตรวจสอบภายในเวิร์กโฟลว์ GitHub Actions เพื่อตรวจสอบสถานการณ์บางอย่างได้ ซึ่งรวมถึงความสามารถในการรันชุดการทดสอบทั้งหมดได้สำเร็จก่อนอนุญาตให้รวมคำขอ ขึ้นอยู่กับtagในระหว่างการปรับใช้ คุณยังสามารถระบุการตรวจสอบต่างๆ เช่น การทดสอบการรวม การทดสอบโหลดและความเครียด และแม้แต่การทดสอบความโกลาหล เพื่อช่วยให้แน่ใจว่าแอพพลิเคชันที่กำลังดำเนินการในขั้นตอนการใช้งานนั้นได้รับการทดสอบและตรวจสอบอย่างเหมาะสม ก่อนจะนำไปใช้ในการผลิต

บทสรุป
เมื่อคุณวางแผนขั้นตอนต่อไปในการเดินทางของคุณ สิ่งสำคัญคือต้องคิดถึงการนำประโยชน์ของ AI และความปลอดภัยมาสู่กระบวนการ DevOps ของคุณอย่างต่อเนื่องเพื่อส่งมอบโค้ดคุณภาพสูงที่ปลอดภัยตั้งแต่เริ่มต้น โดยการจัดการกับคอขวดด้านประสิทธิภาพการทำงานและกำจัดการขโมยเวลา คุณสามารถส่งเสริมให้วิศวกรของคุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น GitHub พร้อมช่วยให้คุณเริ่มต้นได้ ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างโซลูชันใดหรืออยู่ในขั้นตอนการสำรวจใด ไม่ว่าจะเป็นการใช้ GitHub Copilot เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของนักพัฒนา ปกป้องท่าทีด้านความปลอดภัยของคุณ หรือการปรับขนาดด้วยการพัฒนาเนทีฟบนคลาวด์ GitHub พร้อมช่วยเหลือคุณในทุกขั้นตอน

ขั้นตอนต่อไป
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ GitHub Enterprise หรือต้องการเริ่มทดลองใช้งานฟรี โปรดไปที่ https://github.com/enterprise

คำถามที่พบบ่อย

ถาม: AI สามารถใช้ใน DevOps ได้อย่างไร?
ตอบ: AI ใน DevOps สามารถทำให้กระบวนการทำงานประจำวันเป็นแบบอัตโนมัติ เพิ่มความปลอดภัยด้วยการปกป้องโค้ด และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการวงจรชีวิตซอฟต์แวร์แบบครบวงจร

ถาม: ประโยชน์จากการใช้ AI ใน DevOps มีอะไรบ้าง?
ตอบ: การใช้ AI ใน DevOps ส่งผลให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้น คุณภาพโค้ดดีขึ้น รอบการตอบรับเร็วขึ้น และความร่วมมือที่ดียิ่งขึ้นระหว่างสมาชิกในทีม

ถาม: DevOps ช่วยให้องค์กรรักษาความสามารถในการแข่งขันได้อย่างไร
A: DevOps ช่วยให้องค์กรเร่งรอบการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ ปรับปรุงความน่าเชื่อถือ และขับเคลื่อนการสร้างสรรค์นวัตกรรม ช่วยให้ปรับตัวได้อย่างรวดเร็วตามการเปลี่ยนแปลงของตลาด และเอาชนะคู่แข่งขันได้

เอกสาร / แหล่งข้อมูล

ภาพย่อของไฟล์ PDFDevOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมด้วย GitHub
User Guide · AI-powered DevOps with GitHub, AI-powered, DevOps with GitHub, with GitHub, GitHub

อ้างอิง

ถามคำถาม

Use this section to ask about setup, compatibility, troubleshooting, or anything missing from this manual.

ถามคำถาม

Ask about setup, compatibility, troubleshooting, or anything missing from this manual. Name and email are optional.