Изкуственият интелект е горивото за това, което познаваме като петата индустриална революция. Неговите възможности да въздейства и разрушава много индустрии са практически несравними. Не по-малко вярно е и по отношение на разработката и тестването на софтуер.
Докато самописващият код все още не е широко комерсиализирана технология, автоматизацията е по-разпространена в писането и тестването на софтуер. Този подход става още по-силен с нарастващото приемане на AI.
Можем да обучим AI процеси да наблюдават софтуера, да изпълняват задачи автономно и да правят автоматизирани корекции въз основа на научените модели. Такива приложения влияят на множество области в разработването и тестването на софтуер, от проектиране до внедряване.
Ролята на AI в разработката на софтуер
Изкуственият интелект и машинното обучение в разработката на софтуер приемат различни форми. Популярните употреби включват увеличаване на автоматичните процеси с възможност за вземане на решения въз основа на конкретни входове или изходи. Например, можем да свържем скриптове за внедряване към услуги за наблюдение на грешки. Ако възникне грешка в производствен клон, той може да върне комита назад или напред, за да гарантира стабилността на производствените сървъри. Няма да е необходима ръчна намеса. Само то представлява драматичното въздействие върху SLA, тъй като вече не е необходимо да се поддържа персонал на повикване, за да се отговори на дребни проблеми със сървъра и прекъсвания.
Много области в разработката и тестването на софтуер вече са се възползвали от въвеждането и използването на AI. Тази статия ще представи само няколко примера за това как AI променя тази област в различни аспекти.
Проектиране на софтуер
Повечето софтуерни решения започват с фазата на откриване. Има безброй срещи с клиенти или клиенти за обсъждане на изискванията. Освен това, разработчиците ще интерпретират тези изисквания, когато проектират нова система или набор от функции. Изискванията на клиентите могат да бъдат предоставени и интерпретирани по много начини. Ако не организираме добре процесите, работата може бързо да се превърне в бъркотия. д
Благодарение на еволюцията на обработката на естествен език, AI може да интерпретира документация с изисквания срещу стандарти, като INCOSE Guide for Writing Requirements. При откриване на пропуснати, двусмислени или непоследователни елементи в документ, той ще ги маркира незабавно.
Този подход потенциално може да спести много време и пари. Криворазбраните или противоречиви изисквания са най-честият източник на проблеми с дизайна на софтуера. Такива проблеми могат да засегнат всички процеси на развитие. Ето защо е изключително важно да се отървете от тях възможно най-скоро.
Автоматично генериране на код
Разработчиците прекарват много време в писане на стандартни кодове. Дори със спестяващи време инструменти като рамки, скриптове за изграждане и предварителни процесори, те все още трябва да пишат тонове повтарящ се код. Функцията за интелигентно писане на Gmail, задвижвана от изкуствен интелект, предлага тестовете въз основа на съдържанието на имейла. Същият подход важи за IDE и други инструменти за разработчици. Предложенията за кодове, задвижвани от AI, помагат на разработчиците да пишат нови компоненти за съществуващ софтуер бързо и лесно, въз основа на структурите на предишните решения.
Това прави повече от спестяване на време за писане на кода. По този начин той осигурява последователност на кода в целия проект. Някои проекти включват linter или formatter за подобряване на последователността в процеса на изграждане. Въпреки това, базираните на AI инструменти за предлагане на кодове могат да отидат една крачка по-далеч. Те налагат специфични модели на дизайн над и извън форматирането на кода. След това процесът на разработка става по-бърз и кодът е по-последователен.
Автоматично тестване на софтуер
Тестването на софтуера е отнемащ време процес за QA екипа. Може също да зареди самите разработчици (нещо, което само по себе си понякога може да се превърне в битка). Писането, провеждането и поддържането на тестове отнема много време. Разбира се, има тестови рамки. Те помагат, като осигуряват солидна структура на тестовете и премахват необходимостта от писане на много стандартни кодове. Тестването с AI обаче може да създаде самогенериращи тестове, включително генериране на тестови данни.
AI може да маркира потенциални нови грешки веднага щом бъдат ангажирани. Първо, той може да научи кодовата база на проекта и всичките му данни за грешки и регресия. След това развива прозрения за това къде е вероятно да се появят грешки. След това, ако открие кода, който е вероятно да причини грешки, той маркира комита. Такъв подход може да намали отнемащите време процеси на тестване, като регресионно тестване. Може да идентифицира торбите, преди да се появят.
Контрол на внедряването
Друга област, подобрена от AI, е внедряването на софтуер. Това е уникален етап в процеса на разработка, който понякога може да бъде дом на грешки, които може да пропуснете по време на тестове. Софтуерът за наблюдение, подобрен с изкуствен интелект, може да открие неработещи разгръщания и автоматично да прехвърли кода, поставен в производствения клон назад или напред, за да предотврати навлизането на неправилен код в жива среда.
Това намалява времето за възстановяване, ако нещата се объркат. Освен това помага за намаляване на разходите за персонал, за да поддържате хората на повикване.
Процесите, задвижвани от изкуствен интелект, могат да се прилагат и към анализа на настройките по време на изпълнение на софтуера и оптимизирането на конфигурациите на средата. По този начин можете да намалите разходите и да получите по-ефективни приложения. Софтуерът ще бъде оптимизиран автоматично, за да използва възможно най-малко ресурси и да разпределя ресурсите на сървъра много по-добре.
ИИ вече променя начина, по който работят разработчиците на софтуер
Развитието в областите на AI и ML се движи бързо. Машинното обучение се прилага за все повече и повече процеси. Тестването на софтуера, процесите на внедряване и инструментите за наблюдение се занимават непрекъснато с внедрения софтуер. Те събират и анализират използването на данни в движение и реагират на грешки.
Внедряването на AI в разработката и тестването на софтуер е в относително начален стадий. Но то расте. Всички нови технологии се възприемат бързо от екипите за разработка, ако предлагат начини за максимизиране на ресурсите и улесняване на задачите за разработка. Git, индустриалният стандарт за контрол на версиите, за първи път стана известен през 2005 г. Node.js, революция в JavaScript операцията, се появи през 2009 г. Такива популярни езици като Go и Rust са още по-нови.
Всички тези инструменти станаха често срещани в разработката на софтуер. Приемането на AI към съществуващите процеси вероятно ще последва това ниво на усвояване. Ние вземаме предвид удобствата, като предложения за код и наблюдение на внедряването. След това се прилага за автоматизиране на процесите на разработка, като генериране на тестове. AI предлага уникална траектория за бъдеща употреба. Освен това, колкото повече го използваме, толкова повече данни събира и анализира. След това може да научи повече за това как да използва тези данни.
Подобрение и автоматизация
В момента AI е на много ранен етап в повечето проекти. Обикновено разработчиците го прилагат за подобряване на съществуващите процеси. Той също така може да подчертае потенциални проблеми, които все още често са обект на преглед от разработчик. Тук AI може да бъде част от процеса на преглед на кода заедно с ръчен преглед от разработчиците.
В бъдеще, тъй като индустрията на AI продължава да се подобрява и разработчиците се запознават по-добре с нея, тези процеси ще позволят вземането на решения въз основа на собствения анализ на AI.
Понастоящем отстраняването на грешки, базирано на AI, идентифицира потенциални грешки или тесни места в кодовата база. С течение на времето той може да се поучи от тези грешки и корекции, за да коригира автоматично открити грешки. Вече можем да го видим в функции за обработка на текст, като например автоматично коригиране. Същата функционалност ще открие прости грешки, често допускани от разработчиците (липса на декларация на променлива, забравяне на точка и запетая и т.н.) и ще ги коригира. Разработчиците няма да трябва да правят нищо и това е само началото.
Бъдещето на AI в разработката на софтуер
Сега AI е сравнително нова функция. Разработчиците често го използват в тандем с ръчния преглед или го прилагат, за да опростят вземането на решения. В бъдеще тези процеси ще узреят. AI ще придобие повече правомощия да взема самостоятелно решения.
AI няма да намали ролите на разработчиците или тестери. Това само ще намали досадните им задачи и ще позволи на хората да приложат уменията си в по-важни и креативни области.
