Pradžia Ką automatizuojame

Pagal skyrių

🎯  Pardavimai📣  Rinkodara💬  Klientų aptarnavimas👥  Personalas🧾  Apskaita & finansai📦  Operacijos🛠️  Programinės įrangos kūrimas🔗  Tarp sistemų

Įmonė

Apie mus DUK Užsisakykite pokalbį

Kalba

EnglishČeštinaDanskDeutschEspañolFrançaisMagyarItalianoLietuviųNederlandsNorskPolskiPortuguêsRomânăSvenska
Šis puslapis išverstas mašininiu būdu ir laukia gimtakalbio peržiūros. Autoritetinga yra angliška versija. English
🛠️ Programinės įrangos kūrimas automatizavimas

Išmanus automatizavimas greitam ir plečiamam pristatymui

AUTOMAIT sujungia jūsų užduočių sekimo sistemą, saugyklą, CI/CD ir stebėseną, kad kūrėjai kurtų, o ne prižiūrėtų vamzdynus.

Problema

DevOps įrankiai automatizuoja gabalus — dirbtinis intelektas sujungia visą ciklą

Funkcijų užklausos, klaidų taisymai, kodo peržiūros, testavimas ir diegimai — tuo pačiu reikia išlaikyti sistemas stabilias, o klientus patenkintus.

Tradiciniai DevOps įrankiai automatizuoja dalis dėlionės, bet nepajėgia sumažinti pasikartojančio darbo, numatyti rizikų ir sujungti darbo eigų visame cikle.

Kiekvieną kartą iš naujo rašomos užduotys

Testų aprėptis, atsiliekanti nuo kodo

Rizikingi rankiniai diegimai

Incidentai, kuriuos randa vartotojai, o ne stebėsena

Niekada neparašomos incidentų analizės

Pasikartojančios CI klaidos, kurių niekas neanalizuoja

Planuoti & kurti → Diegti & eksploatuoti → Mokytis & tobulinti

Kaip tai veikia, etapas po etapo

1

Planuoti & kurti

Reikalavimai, užduočių sąrašo tvarkymas ir šabloninis kodas sukuria kliūtis. Dirbtinis intelektas pagreitina planavimą ir pristatymą rašydamas užduočių juodraščius, generuodamas šabloninį kodą ir kurdamas automatinius testus.

Rezultatas

Kūrėjai pradeda nuo juodraščio, o ne nuo tuščio lapo.

Darbo eigų pavyzdžiai

Užklausų atrankaGauta funkcijos užklausa → dirbtinis intelektas (apibendrinti & nustatyti svarbą) → Jira (sukurti užduotį)
Testų generavimasPull request aktyvatorius → dirbtinis intelektas (sugeneruoti vienetų testus) → CI (paleisti testus)
Saugumas nuo pradžiųCommit aktyvatorius → dirbtinis intelektas (ieškoti klaidų/saugumo spragų) → Slack (įspėti kūrėją)

Realus pavyzdys — Pataisų santrauka į Slack

Rankinis aktyvatorius arba webhookPaimti programinę įrangą iš Jamf ProAtrinkti aktualią programinę įrangąGauti pataisų santrauką (naujausia versija, atnaujinta, pasenusi)Suformatuoti su Slack Block KitPaskelbti IT / saugumo komandų Slack kanale
2

Diegti & eksploatuoti

Diegimas ir stebėsena gali būti rizikingi ir rankiniai. Dirbtinis intelektas numato problemas prieš joms pasiekiant gamybinę aplinką, automatizuoja diegimą ir grąžina atgal tą akimirką, kai atsiranda nukrypimų.

Rezultatas

Laidos nustoja būti įvykiu.

Darbo eigų pavyzdžiai

Patikrinti diegimaiSujungimas į main → dirbtinis intelektas (patikrinti versiją) → Kubernetes (diegti)
Automatinis grąžinimasStebėsenos aktyvatorius → dirbtinis intelektas (aptikti nukrypimą) → GitOps (grąžinti atgal)
Greitesnis reagavimas į incidentusAPI šuolis → dirbtinis intelektas (priežasčių analizė) → PagerDuty (įspėti komandą)
3

Mokytis & tobulinti

Incidentų analizės ir retrospektyvos praleidžiamos, kai visi užsiėmę. Dirbtinis intelektas analizuoja ankstesnius rezultatus, rengia santraukas ir siūlo patobulinimus — kiekvienas sprintas tampa protingesnis už ankstesnį.

Rezultatas

Bendra patirtis užrašoma automatiškai.

Darbo eigų pavyzdžiai

Automatinė priežasčių analizėIncidentas uždarytas → dirbtinis intelektas (sugeneruoti analizę) → Confluence (paskelbti ataskaitą)
Sprinto įžvalgosSprinto pabaiga → dirbtinis intelektas (apibendrinti kliūtis & rekomendacijas) → Jira (pridėti įžvalgas)
Savaime besitaisantis vamzdynasCI/CD istorija → dirbtinis intelektas (analizuoti klaidas) → GitHub (atidaryti PR su pataisyta konfigūracija)

Pasiruošę automatizuoti sritį „Programinės įrangos kūrimas“?

Užsisakykite 30 minučių pažintinį pokalbį. Išanalizuosime dabartinę darbo eigą ir parodysime greičiausią laimėjimą.