Covering Disruptive Technology Powering Business in The Digital Age

GitLab Inc. เป็นบริษัทที่นำเสนอการนำมาประยุกต์ใช้แบบเดี่ยวสำหรับวงจรชีวิต DevOps ,บริษัทได้ประกาศว่า มีการนำ UnReview เข้ามาใช้ ซึ่งเป็นโซลูชันที่ใช้ machine learning (ML) เป็นหลัก ในการระบุรหัสผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมได้อย่างอัตโนมัติ และควบคุมปริมาณงานในการตรวจสอบและการกระจายความรู้ โดยการเข้าซื้อกิจการในครั้งนี้คาดว่าจะช่วยพัฒนาประสบการณ์ของผู้ใช้ของ GitLab ให้ดียิ่งขึ้น ซึ่งรวมถึงขั้นตอนการจัดการ ,วางแผน ,และออกแบบ โดยพัฒนาความสามารถของผู้ใช้ในการตรวจสอบโค้ดโดยใช้ ML ในการแนะนำโค้ดผู้ตรวจสอบโดยพิจารณาจากการมีส่วนร่วมก่อนหน้านี้ในการใช้งานโค้ดตลอดจนปริมาณงานของผู้ตรวจสอบในปัจจุบัน ด้วยเหตุนี้ ทีมงานจึงสามารถเพิ่มความเร็ว , คุณภาพของโค้ด และความปลอดภัยได้

คุณ Eric Johnson ซีอีโอของ GitLab กล่าวว่า “การนำเทคโนโลยีของ UnReview มารวมเข้ากับแพลตฟอร์มของ GitLab ถือเป็นก้าวแรกของเราในการใช้ Machine Learning สำหรับ DevOps ของ GitLab”  “ด้วยการรวม machine learning เข้ากับแพลตฟอร์ม DevOps แบบเปิดของ GitLab อย่างต่อเนื่อง เป็นการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้โดยทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นแบบอัตโนมัติและย่นรอบเวลาในทุกขั้นตอนของวงจรชีวิต DevSecOps  โดยเรากำลังสร้างฟีเจอร์ MLOps แบบใหม่เพื่อเสริมประสิทธิภาพให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล”

จากการสำรวจ DevSecOps ในปี 2021 ของ GitLab พบว่า 75% ของผู้ตอบแบบสอบถามแจ้งว่าทีม DevOps กำลังใช้หรือวางแผนที่จะใช้ ML/ปัญญาประดิษฐ์ AI สำหรับการทดสอบและการตรวจสอบโค้ด  นอกจากนี้ ทีมปฏิบัติการส่วนใหญ่ (55%) แจ้งว่าวงจรชีวิตของพวกเขาเป็นแบบอัตโนมัติทั้งหมดหรือเกือบทั้งหมด  สถิติเหล่านี้ตรวจสอบความสำคัญของการใช้ Machine Learning สำหรับ DevOps ของ GitLabs ,การรวมโดยอัตโนมัติ และเทคโนโลยี machine learning เช่น นำ UnReview รวมไว้ในแพลตฟอร์ม GitLab  ซึ่งด้วยการเพิ่ม UnReview ทำให้ฟีเจอร์ที่มีอยู่จำนวนมากภายใต้ขั้นตอนการสร้าง (Create) จะเพิ่มประสิทธิภาพด้วยความสามารถของ macine learning เพื่อเพิ่มความเร็วในวงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์  ซึ่งฟีเจอร์ผู้ตรวจสอบคำขอรวมจะถูกเร่งจากกระบวนการ manual เป็นหลักเป็นกระบวนการอัตโนมัติโดยใช้อัลกอริธึม machine learning ใหม่ของ UnReview ซึ่งจะขยายออกไปในอนาคตเพื่อให้ workflow กระบวนการในการทำงานต่างๆ อื่น ๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น การพิจารณาไตร่ตรองประเด็นต่าง ๆ รวมทั้งการกำหนดประเด็นและการแนะนำประเด็นที่เกี่ยวข้อง ด้วยการจัดการและขั้นตอนการวางแผนเทคโนโลยี UnReview มอบประสบการณ์ที่ได้รับการปรับปรุงด้วยฟีเจอร์ machine learning ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นเพื่อการจัดการการทำงานที่เป็นไปโดยอัตโนมัติ

การวิจัยของนักวิเคราะห์อุตสาหกรรมเกี่ยวกับการดำเนินงานที่ประสบความสำเร็จของ machine learning ชี้ให้เห็นถึงความท้าทายที่มีมากมายที่องค์กรต้องเผชิญโดยการนำ point solution มาประยุกต์ใช้ ซึ่งตรงกันข้ามกับมูลค่าทางธุรกิจที่ได้จากการรวมกันของ machine learning , DataOps, MLOps และ ModelOps เข้ากับกระบวนการ DevOps ที่มีอยู่แล้ว  โดยการเข้าซื้อกิจการของ UnReview นำไปสู่มูลค่าทางธุรกิจเป็นอันดับแรกและมอบความเชี่ยวชาญแบบรวมศูนย์ให้กับ GitLab เพื่อสร้างความต้องการปริมาณงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในแพลตฟอร์ม DevOps แบบเปิดทั้งหมด ซึ่งช่วยส่งเสริมให้นักพัฒนา ,นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล ,และวิศวกรด้านข้อมูล มีประสิทธิภาพสูง , ทำงานร่วมกันได้ และเปิดกว้าง ในขณะที่ทำการสตีมมิ่งขั้นตอนการปฏิบัติงาน โดยการผสานรวมเทคโนโลยีนี้ พร้อมกับ GitLab ได้จ้างผู้ที่เชี่ยวชาญในด้าน machine learning เพื่อเป็นการสร้างพื้นฐานของกลยุทธ์ในระยะยาวของ GitLab เพื่อตอบสนองสิ่งที่ทีมข้อมูลต้องการ ขณะเดียวกันก็สร้างแนวทางสู่ขั้นตอน ModelOps ใน DevOps toolchain

คุณ Jim Mercer ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัย DevOps และ DevSecOps ที่ IDC กล่าวว่า ” จากการใช้งานระบบคลาวด์ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นผลมาจากการโรคระบาด COVID-19 พบว่าความต้องการโซลูชัน DevOps ที่เปิดใช้งานระบบคลาวด์เพิ่มมากขึ้น”  “ทีม DevOps สามารถใช้ประโยชน์จากโซลูชันคลาวด์ที่มอบเทคโนโลยีนวัตกรรม เช่น machine learning , เพื่อขจัดแรงเสียดทานออกจาก DevOps pipeline  ในขณะที่การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนาซอฟต์แวร์นั้นอยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าในการปรับปรุงคุณภาพโค้ดและความปลอดภัยซึ่งช่วยผลักดันผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น”

เทคโนโลยี UnReview จะถูกรวมเข้ากับประสบการณ์ของ GitLab Code Review สำหรับลูกค้าของ GitLab SaaS ภายในสิ้นปีนี้

(0)(0)