Старшие руководители двух крупных компаний активно используют автоматизацию. Портал ZDNet объясняет, почему все в этих компаниях, включая ИТ-специалистов, пожинают плоды.

Существует опасение, что широкое использование искусственного интеллекта приведет к сокращению рабочих мест, в том числе и ИТ-специалистов. Но Раджесвари Коппала, старший менеджер DevOps в United Airlines, говорит, что автоматизация открывает новые возможности для всех, включая сотрудников ее отдела.

«Я — евангелист автоматизации, — говорит она. — Я считаю, что если использовать ее правильно, то можно творить чудеса. Есть много возможностей, где мы можем использовать инструменты ИИ и МО для оптимизации нашей работы».

Коппала внедряет автоматизацию с помощью платформы разработки ПО Harness, которая использует ИИ для упрощения процессов DevOps и поддержки непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD).

Эта технология помогла ускорить циклы развертывания ПО на 75% и сократить процесс сборки с 22 минут всего до пяти, что позволяет ИТ-специалистам сосредоточиться на более важных задачах, таких как создание новых услуг, отвечающих требованиям бизнеса. Вместо того чтобы тратить часы на обеспечение инфраструктуры и удовлетворение повторяющихся операционных запросов, ИТ-специалисты United могут заниматься тем, что у них получается лучше всего — разработкой и развертыванием приложений.

Другие компании используют аналогичный подход: исследование Stonebranch «2023 Global State of IT Automation» показало, что расширение использования ИИ и автоматизации в ИТ-профессии является общей тенденцией. В 2023 г. 81% организаций планируют расширить свою программу автоматизации, а 86% собираются заменить или добавить новую платформу автоматизации.

Это относится и к компании Travelex, специализирующейся на обмене валют, где помощник вице-президента Майанк Госвами следит за использованием платформы CI/CD от CircleCI для автоматизации процессов развертывания ПО в различных средах. Эта платформа позволяет быстро внедрять стандартизированные шаблоны разработки, вместо того чтобы создавать новую инфраструктуру в каждой точке земного шара.

Госвами говорит, что внедрение платформы CI/CD является частью более широкого перехода к Agile и DevOps в бизнесе, и ИТ-специалистам не стоит беспокоиться из-за расширения использования автоматизации в процессе разработки.

«Изменения неизбежны, — считает он. — Технологии меняются как минимум каждые два-три года, а может быть, и чаще. Вы не можете придерживаться только того, что знаете. Вы должны учиться. Рассматривайте перемены как возможность, именно так вы сможете выжить в ИТ-индустрии».

По словам Госвами, конечным результатом растущей автоматизации является повышение эффективности и улучшение рабочих практик для всех.

«Когда люди работают вместе и сосредоточены на более крупной бизнес-цели, и они делают все для ее постепенного достижения с помощью автоматизации и использования методов и инструментов DevOps, именно тогда и проявляются ее реальные преимущества», — говорит он.

Коппала также считает, что ИТ-специалистам не стоит чрезмерно беспокоиться по поводу роста автоматизации. Новые технологии открывают новые возможности для повышения эффективности работы. В качестве примера она приводит автоматизацию конвейеров развертывания. «Если вы чему-то научились в ходе проделанной работы — и создали модели, которые могут использовать знания, уже имеющиеся в системе — это может принести большую пользу», — отмечает она.

Однако важно понимать, что, хотя автоматизация может повысить эффективность и сократить количество повторяющихся задач в ИТ-отделе, существуют пределы достижимого.

Коппала говорит, что внедрение автоматизации в процессы разработки и развертывания ПО — это отличный первый шаг, но это лишь один из этапов гораздо более долгого пути.

«На протяжении многих лет автоматизация является полем постоянных сражений в организации, потому что любая команда DevOps или платформенных инженеров склонна создавать автоматизацию для тех случаев использования, которые они знают на данный момент», — объясняет она и добавляет, что стремится к выходу за рамки этого уровня — и внесению в автоматизацию интеллекта, чтобы сократить ручное вмешательство при изменении сценариев использования.

По словам Коппала, когда меняется сценарий использования, автоматизация не работает — и команде приходится вступать в дело и выполнять ручную работу. Поэтому требуется создать интеллектуальную автоматизацию, которая позаботится о тех сценариях, о которых вы еще не знаете. «Именно в этой области можно использовать ИИ и MО-модели, и я очень оптимистично смотрю на их роль в будущем», — говорит она.

Госвами также ожидает, что в среде DevOps начнет расти уровень автоматизации. Его компания еще только начинает осваивать ИИ, особенно генеративные инструменты, такие как ChatGPT. Однако Госвами и его коллеги намерены внимательно следить за стремительным развитием ИИ: «Все эти развивающиеся технологии находятся в поле нашего зрения, чтобы выяснить, есть ли что-то, что обеспечивает ценность бизнеса с точки зрения наших клиентов».

Коппала говорит, что ее команда также изучает зарождающиеся ИИ-разработки, включая полуконтролируемое МО в режиме реального времени для моделирования и прогнозирования поведения сервиса. По ее словам, цель состоит в том, чтобы интегрировать в конвейер развертывания возможности мониторинга. В случае возникновения проблем при развертывании новой услуги технология МО может автоматически вмешаться, что означает, что критически важные для бизнеса приложения продолжат работать.

«Например, я сегодня развертываю новую услугу, она запускается, и все выглядит хорошо, — говорит она. — Но что произойдет, если через два дня после развертывания производительность службы начнет снижаться, и никто сразу не заметит этого?».

Коппала говорит, что непрерывная проверка восполняет этот пробел — технология постоянно отслеживает производительность услуг и автоматически принимает упреждающие меры. «Как только производительность сервиса снижается, конвейер развертывания запускается для отката к предыдущей версии, которая работала нормально, — объясняет она. — Таким образом, это своего рода самовосстановление — интеллектуальный инструмент, который обеспечивает преимущества для всех».

Подобные идеи означают, что Коппала и ее коллеги из высшего руководства компании хотят посмотреть, как ИИ может помочь улучшить более широкий спектр процессов разработки и внедрения ПО.

Она признает, что внедрение других инструментов ИИ — это «еще более сложный путь». Но, тем не менее, по ее словам, уже достигнут значительный прогресс, в том числе в плане оценки инструмента на основе ИИ, который показывает влияние изменений в инфраструктуре до того, как они будут запущены в эксплуатацию.