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DevOpsで自動化やAIの活用増加--今何が課題か

Joe McKendrick (Special to ZDNet.com) 翻訳校正: 石橋啓一郎

2021-06-07 06:30

 ソフトウェアがリリースされるペースは加速する一方であり、そのスピードアップをDevOpsの普及が支えている。最近では、人工知能(AI)と機械学習も開発のペースアップに重要な役割を果たし始めている。

 これは、GitLabが開発者とマネージャーら4300人を対象に行った最新の調査で得られた知見だ。この調査では、DevOpsによって一部の企業が以前の調査の時よりも10倍速いペースでコードをリリースしていることが明らかになった。回答者の大半(84%)が以前よりもコードをリリースするペースが上がったと答えており、リリースのペースが以前の2倍になっていると答えた人の割合は、1年前の35%から57%に増加した。また5人に1人近くの19%が、コードのリリースが10倍速くなったと回答した。

 興味深いことに、リリース前にAI/機械学習やボットを使ってコードのテストやレビューを行うようになったと答えた回答者は、1年前の41%から75%に急増している。また、テストを完全に自動化していると回答した人も13%から25%に増えていた。

Artificial intelligence taking over DevOps functions, survey confirms

 ソフトウェア開発が加速した要因を尋ねる質問では、調査回答者の約21%がDevOpsプラクティスへのソースコード管理の導入を挙げている(1年前は15%)。また18%は継続的インテグレーション(CI)を、13%は継続的デプロイメント(CD)の追加を挙げた。さらに、回答者の12%弱がDevOpsプラットフォームの導入を、10%強がテストの自動化を加速の要因として挙げていた。

 今回の調査では、開発者の果たす役割が運用面にも及んでいることが明らかになった。開発者はテストや運用の作業も担うようになっており、特にクラウド、インフラ、セキュリティでその傾向があるようだ。少なくとも開発者の38%は、自分たちのアプリを動かすインフラの定義または構築、あるいはその両方を行っていると述べていた。また13%は、そのインフラの監視と対応も担当していた。開発者の少なくとも26%は、本番環境のモニタリングに自分たちで書いたコードを使用している(前年は18%)。

 またレポートによると、「実践者が段階的な改善を超えて、強力な手段に手を伸ばした年でもあった。DevOpsプラクティスに最もよく追加されたのはSCM、CI/CD、テストの自動化、DevOpsプラットフォームだった」という。

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