DevSecOps မှာ AI Remediation ကို ဘယ်လိုအကောင်အထည်ဖော်မလဲ။

ကောင်းမွန်တဲ့ AI ပြုပြင်မွမ်းမံမှုကို လက်တွေ့မှာ ဘယ်လိုမြင်တွေ့ရမလဲ။

ထိရောက်သော AI ပြုပြင်မှုသည် တောက်ပြောင်သည်ဟု မခံစားရပါ။ ယင်းအစား လက်တွေ့ကျသည်ဟု ခံစားရသည်။

၎င်းသည် အဖွဲ့များကို အထောက်အကူပြုသည်-

• အာရုံစူးစိုက်မှု ပိုမြန်လာခြင်း
• ပြန်လည်ပြုပြင်ခြင်းကို ကာကွယ်ပါcisအိုင်းယွန်း
• လုံခြုံရေးနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအကြား ရှေ့တိုးနောက်ငင်ဖြစ်မှုကို လျှော့ချပါ
• မှားယွင်းတဲ့ပြဿနာကို အရင်မဖြေရှင်းပါနဲ့
• မြန်နှုန်းနှင့် ဘေးကင်းမှုကို ဟန်ချက်ညီစေခြင်း

ရင့်ကျက်သောပတ်ဝန်းကျင်များတွင် AI ပြုပြင်မှုသည် အောက်ပါတို့ကို ဦးတည်စေသည်-

• လက်ဖြင့်စီခြင်းနည်းပါးခြင်း
• ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဦးစားပေးမှု
• တန်ဖိုးနည်းသော အနှောင့်အယှက်များ နည်းပါးခြင်း
• ပြင်ဆင်ရန် အကြံပြုချက်များအပေါ် ယုံကြည်မှု ပိုမိုမြင့်မားလာခြင်း
• အသင်းများအတွင်း ပိုမိုတသမတ်တည်းရှိမှု

အကောင်းဆုံး အကောင်အထည်ဖော်မှုများသည် developer များ “AI အင်္ဂါရပ်များ” အဖြစ် မခံစားရသည့် အကောင်အထည်ဖော်မှုများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့ကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော workflow အဖြစ် ခံစားရသည်။

အဲဒါကမှ တကယ့် benchmark ပဲ။

AI ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းတွင် အဖြစ်များသော အမှားများ

ရည်ရွယ်ချက်ကောင်းများပင်ရှိသော်လည်း အဖွဲ့များသည် မကြာခဏဆိုသလို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ထောင်ချောက်များထဲသို့ ကျရောက်လေ့ရှိသည်။

AI Remediation ကို Auto-Fix သာအဖြစ် သဘောထားခြင်း

အလိုအလျောက်ပြင်ဆင်ခြင်းသည် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုသာဖြစ်သည်။ ဆက်စပ်ဦးစားပေးမှုမရှိဘဲ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းတစ်ခုတည်းဖြင့် အဓိပ္ပာယ်ရှိသောအန္တရာယ်ကို လျှော့ချနိုင်မည်မဟုတ်ပါ။

အရာအားလုံးကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် အလွန်စောလွန်းခြင်း

ပြင်ဆင်ချက်အချို့ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် ဘေးကင်းပါသည်။ အချို့မှာ ဂရုတစိုက် အတည်ပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ကျဉ်းမြောင်းစွာ စတင်ခြင်းသည် များသောအားဖြင့် ပိုမိုထိရောက်ပါသည်။

ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူ လုပ်ငန်းစဉ်ကို လျစ်လျူရှုခြင်း

AI remediation output များကို IDE များမှ ချိတ်ဆက်မှု ပြတ်တောက်ပါက၊ pull requestsဒါမှမဟုတ် CI/CD pipelines၊ မွေးစားခြင်း ထိခိုက်လိမ့်မည်။

အန္တရာယ်လျှော့ချခြင်းအစား လက်မှတ်ပိတ်သိမ်းခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း

လက်မှတ်များ ပိုမိုပိတ်သိမ်းခြင်းသည် အန္တရာယ်များ ပိုမိုလျှော့ချပေးသည်ဟု အလိုအလျောက် မဆိုလိုပါ။cisအိုင်းယွန်းအရည်အသွေးသည် ထုထည်ထက် ပိုအရေးကြီးပါသည်။

AI ပြုပြင်မွမ်းမံမှုက ဘာကြောင့် အခုအချိန်မှာ အရေးကြီးတာလဲ။

ခေတ်သစ်ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပတ်ဝန်းကျင်များသည် လွန်ခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်ကပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် အခြေခံအားဖြင့်ကွာခြားပါသည်။ အပလီကေးရှင်းများသည် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ တင်ပို့နိုင်ပြီး၊ dependency tree များသည် ပိုမိုအလွှာလိုက်ဖြစ်လာပြီး CI/CD pipelineထုတ်ဝေမှုတိုင်းနှင့်အတူ အပိုရှုပ်ထွေးမှုများကို မိတ်ဆက်ပေးပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ လုံခြုံရေးတွေ့ရှိချက်များကို ကိရိယာများစွာတွင် ဖြန့်ဝေထားသည်။ dashboards နှင့် workflow များ။

ရလဒ်အနေဖြင့် ပြန်လည်ပြုပြင်ရန်ဖိအားများသည် ဆက်လက်တိုးပွားလာနေပါသည်။ အရေးပေါ်အခြေအနေ သို့မဟုတ် စီးပွားရေးသက်ရောက်မှု မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ အားနည်းချက်တိုင်းအတွက် လူကိုယ်တိုင်ကြိုးစားအားထုတ်မှု တူညီသောပမာဏ လိုအပ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို အဖွဲ့များ မှီခိုအားထား၍မရတော့ပါ။ သို့သော် မတည်ငြိမ်မှု သို့မဟုတ် အန္တရာယ်အသစ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့် မျက်ကန်းအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုကိုလည်း ၎င်းတို့ မတတ်နိုင်ပါ။

ဒါက ကြိုတင်cisAI ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းသည် သက်ဆိုင်လာသည့်နေရာတွင် အရေးပါလာသည်။ ၎င်းသည် လူအနည်းငယ်ဖြင့် ပိုမိုလုပ်ဆောင်ခြင်းမဟုတ်ပါ။ ယင်းအစား၊ ၎င်းသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန်ဖြစ်သည်။cisဆူညံသံသည် လူ့စွမ်းရည်ကို ကျော်လွန်နေပြီဖြစ်သော ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အိုင်းယွန်းအရည်အသွေး။

အရေးကြီးသည်မှာ ညံ့ဖျင်းသော ပြန်လည်ပြုပြင်မှု၏ အကျိုးဆက်များကို တိုင်းတာနိုင်သည်။ အဆိုအရ ၂၀၂၄ ခုနှစ် ဒေတာချိုးဖောက်မှု၏ IBM ကုန်ကျစရိတ် အစီရင်ခံစာဒေတာချိုးဖောက်မှုတစ်ခု၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပျမ်းမျှကုန်ကျစရိတ် ရောက်ရှိခဲ့သည် $ 4.88 သန်းမှတ်တမ်းတင်ထားသမျှတွင် အမြင့်ဆုံးဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် AI နှင့် အလိုအလျောက်စနစ်ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသော အဖွဲ့အစည်းများသည် ချိုးဖောက်မှုကုန်ကျစရိတ်များကို ပျမ်းမျှအားဖြင့် $ 2.22 သန်း မလုပ်ခဲ့သူများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။

တစ်နည်းအားဖြင့်ဆိုရသော် နှောင့်နှေးခြင်း သို့မဟုတ် မညီမညာဖြစ်နေသော ပြန်လည်ကောင်းမွန်လာမှုသည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ စွမ်းဆောင်ရည်ညံ့ဖျင်းမှုတစ်ခုတည်းမဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် ငွေကြေးဆိုင်ရာ ထိခိုက်မှုနှင့် စီးပွားရေးအန္တရာယ်ကို တိုက်ရိုက်တိုးမြင့်စေသည်။

ထို့ကြောင့် ပြန်လည်ထူထောင်ရေးဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များကို အားကောင်းစေခြင်းcisအိုင်းယွန်းများသည် ရွေးချယ်နိုင်ခြင်းမရှိတော့ပါ။ ၎င်းသည် အန္တရာယ်လျှော့ချရေး၏ ခိုင်မာပြီး တိုင်းတာနိုင်သော ပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။