O movimento DevOps tem se consolidado como uma abordagem transformadora na gestão de Tecnologia da Informação, apresentando-se como uma solução robusta para os desafios crônicos enfrentados tanto pela TI quanto pelos negócios. Direcionado principalmente a organizações que dependem fortemente da Tecnologia da Informação, o DevOps adapta e otimiza diversas práticas clássicas de TI, promovendo eficiência e eficácia em todo o ciclo do processo, desde a concepção até a manutenção e operação de serviços de TI. Essa abordagem demonstra resultados notáveis para os negócios.

Com uma visão estratégica abrangente, o DevOps emprega a automação como uma alavanca fundamental para alcançar seus objetivos. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) desempenha um papel crucial, contribuindo para acelerar e assegurar resultados consistentes. O uso da IA nesse contexto não é uma novidade, sendo implementada com sucesso ao longo de anos, fortalecendo ainda mais a eficácia e a agilidade do DevOps. A
A Inteligência Artificial (IA) é uma área da ciência da computação que se dedica ao desenvolvimento de máquinas capazes de executar tarefas semelhantes às habilidades humanas. Em princípio, ela busca aproximar as capacidades de raciocínio ao nível humano, contribuindo para uma tomada de decisões mais aprimorada.

A ampla acessibilidade à Inteligência Artificial (IA) que possuímos hoje, facilita a incorporação de aprendizados para aprimorar a gestão de serviços. É importante destacar que a adoção do DevOps representa um processo transformador, tanto reflexivo como educativo, visando eliminar desperdícios e ineficiências ao longo de toda a cadeia do processo, tanto no âmbito criativo quanto operacional. Essa adoção requer mudanças disciplinares e, sobretudo, culturais para otimizar o uso da automação. A presença da IA enriquece significativamente esse processo em suas diversas disciplinas, proporcionando uma abordagem mais eficiente e adaptável.

Este artigo conciso explora as diversas disciplinas do DevOps e as potenciais contribuições da Inteligência Artificial (IA) para aprimorar a precisão dos resultados. Abordaremos aspectos teóricos para enriquecer o potencial de adoção dessas práticas.

A CONTRIBUIÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM DEVOPS:

Inteligência Artificial em DevOps

Na essência do DevOps, compreendemos que se trata de um conjunto diversificado de tecnologias, práticas, indivíduos, disciplinas e cultura, todos voltados para atender aos objetivos organizacionais. Não há duas implementações idênticas, mesmo quando ocorrem dentro da mesma organização. As especificidades de cada cenário demandam dos profissionais uma abordagem adaptativa, pois cada passo dado em direção ao aumento da eficiência na consecução dos objetivos organizacionais requer uma adaptação contínua frente a sua reação. O processo é intrinsecamente um caminho de aprendizado.

Esses cenários adaptáveis representam uma fonte excepcional para a integração da Inteligência Artificial. Isso envolve a aplicação de aprendizado de máquina (ML) e diversas tecnologias de inteligência artificial para otimizar e automatizar o processo de desenvolvimento, implementação e eficiência operacional de software. Ao longo do artigo, serão detalhadas as disciplinas onde esse aprendizado pode ser aplicado, sendo conhecido o seu potencial abrangente, como priorização de requisitos, construção de software, automação de testes, implantação, gestão de recursos e segurança.

A utilização da IA em DevOps possibilita que as organizações alcancem melhorias notáveis na eficiência, precisão e confiabilidade do ciclo de vida do desenvolvimento de software. Isso resulta em implementações mais rápidas, redução de erros e aumento geral da produtividade, impactando positivamente todo o processo de desenvolvimento de software.

Benefícios e aplicabilidade do uso de IA em DevOps:

Da mesma forma que o DevOps apresenta uma série de adaptações aos frameworks e metodologias de gestão de TI, a Inteligência Artificial (IA) também oferece um amplo espectro de aplicações em diversas disciplinas. As mais evidentes incluem aquelas que já possuem um histórico de automação, como testes, implantação, provisionamento, auto recuperação e segurança. Além disso, podemos destacar o próprio processo de adoção da IA, integrando-a à prática de codificação contínua, Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD) e validação de código, diagnóstico de causas raiz, análise de fragilidades, gerenciamento de carga, monitoramento e telemetria, entre outros.

Antecipamos avanços consideráveis ao implementar as práticas do DevOps, que incluem maior precisão, estabilidade, velocidade, flexibilidade, redução de custos, capacidade aprimorada de adaptação e maior eficácia na gestão de soluções. Com a integração da Inteligência Artificial (IA), é possível destacar ainda mais potenciais benefícios.

1) Automatização Inteligente

A incorporação de Inteligência Artificial (IA) visa aprimorar a automação em todas as etapas do ciclo de vida de desenvolvimento, abrangendo desde a codificação e análise de código, compilação e teste até a implantação e monitoramento.

É evidente que a automação proporciona um ambiente propício para a aplicação de mecanismos de análise, calibragem, interpretação e sugestão de práticas implementadas, com potencial para contínuo aprimoramento.

2) Análise de Dados e Telemetria

A Inteligência Artificial (IA) pode ser utilizada para examinar extensos conjuntos de dados e telemetria, destacando-se na identificação de padrões, sugestão de correlações complexas, análise de anomalias, identificação de fragilidades, sobrecargas, oscilações e tendências.

Essas análises são cruciais para otimizar o desempenho e a confiabilidade do sistema, além de potencializar a capacidade de antifragilidade.

3) Detecção de Anomalias e Diagnóstico:

A aplicação de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) visa identificar anomalias no ambiente de produção e facilitar o diagnóstico rápido de problemas, acelerando a resolução de incidentes.

Em determinadas análises, a IA pode sugerir soluções de contorno para autorecuperação e diagnóstico da causa raiz, ao empregar processos de gerenciamento de problemas e prevenir repetições.

4) Otimização de Recursos:

Uma característica fundamental do processo contínuo proposto pelo DevOps é a eficiente gestão de recursos, abrangendo o provisionamento, liberação, substituição, escalabilidade e calibragem para garantir o melhor aproveitamento, evitando desperdícios. O casamento adequado de demanda versus oferta para a ser fundamental.

A incorporação de Inteligência Artificial (IA) auxilia na otimização da alocação de recursos, seja em ambientes de nuvem ou infraestruturas locais, assegurando uma utilização eficaz dos recursos disponíveis.

5) Inteligência na Implantação Contínua

A integração da Inteligência Artificial (IA) nos processos de integração contínua, entrega contínua e implantação contínua (CI/CD) busca otimizar o pipeline de entrega, identificando possíveis gargalos e sugerindo melhorias.

Uma abordagem para aprimorar o pipeline em um fluxo contínuo envolve o enriquecimento das práticas Lean e a aplicação de técnicas como Kanban e ToC (Theory of Constraints – Teoria das Restrições). Nesse contexto, a IA desempenha um papel fundamental ao analisar de forma contínua a presença de gargalos, sobrecarga e ociosidade no processo.

6) Segurança e Detecção de Ameaças:

Introduzir a segurança desde as fases iniciais (shifting left on security) ou adotar a abordagem DevSecOps é significativamente enriquecido com a incorporação de práticas de Inteligência Artificial (IA). Essas práticas visam aperfeiçoar e refinar continuamente a solução desde sua concepção.

A aplicação de técnicas de IA para fortalecer a segurança envolve a identificação de potenciais vulnerabilidades, fragilidades, riscos e ameaças, prevenindo ataques e detectando atividades suspeitas. Isso é realizado tanto no processo de construção e liberação do pipeline quanto nas soluções em produção.

7) Otimização do Processo de Desenvolvimento:

Um dos estágios mais desafiadores na adoção da transformação DevOps é o próprio processo de desenvolvimento de software. Isso pode ser atribuído a diversas razões, desde questões culturais até a ausência de métodos ágeis em intervalos de sprints, pressões de negócios, acúmulo de dívida técnica, falta de maturidade dos desenvolvedores e até complexidade arquitetônica como aglomeração ou monolitismo. Independentemente do motivo, é necessário promover uma mudança de hábitos e habilidades, o que não é uma tarefa fácil.

Vale ressaltar que o desenvolvimento de software desempenha um papel crucial como ponto de partida para o processo contínuo. Métricas, como frequência de commit e de implantação, podem variar desde meses até horas, indicando a necessidade de análise. A Inteligência Artificial (IA) emerge como uma aliada robusta nesse contexto, intervindo na análise de código para evitar dívida técnica, fomentar a componentização, incentivar revisões em pares, aumentar a frequência de commit, promover a criação de testes unitários, entre outros aspectos.

Dessa forma, a utilização da Inteligência Artificial (IA) para analisar o processo de desenvolvimento torna-se crucial, pois permite identificar áreas de aprimoramento e propor ajustes que impulsionem a eficiência do ciclo de vida do software. Uma contribuição valiosa é a capacidade de facilitar a incorporação de práticas como o Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD), em que os testes são criados antes do código. Nesse contexto, a IA atua como um instrumento de transformação de hábitos, acelerando significativamente o aprimoramento da qualidade do processo.

8) Aprimoramento da Colaboração:

A integração de ferramentas baseadas em Inteligência Artificial (IA) representa um passo significativo para a melhoria da colaboração entre as equipes de desenvolvimento e operações. Estamos falando não somente de revisão em pares, Pré e post-mortem, análise de fragilidade ou até em priorização de tarefas. Essas ferramentas proporcionam um ambiente mais dinâmico e eficiente, facilitando a comunicação e a resolução de problemas de forma colaborativa.

Ao empregar algoritmos de IA, essas ferramentas podem analisar dados, identificar padrões e fornecer insights valiosos para ambas as equipes. Além disso, a automação impulsionada pela IA pode otimizar processos, reduzindo a carga de trabalho manual e permitindo que as equipes se concentrem em tarefas mais estratégicas.

A colaboração aprimorada, possibilitada pela IA, não apenas fortalece os laços entre desenvolvimento e operações, mas também promove um ambiente de trabalho mais eficaz e adaptável, resultando em uma entrega mais rápida e confiável de software.

Também podemos mencionar outras aplicações da IA em DevOps:

9) Previsão de Incidentes:

Com o aprimoramento contínuo das práticas DevOps, movendo-se além do tradicional “apagar incêndios”, surge a capacidade de antecipação. Um histórico substancial, fundamentado em aprendizado organizacional, padrões de consumo, demanda, arquitetura, incidentes, categorias de riscos e ameaças, entre outros, serve como alicerce para a aplicação de modelos preditivos.

Esses modelos possibilitam a antecipação de possíveis incidentes, permitindo a implementação de medidas preventivas antes que impactem significativamente os usuários.

10) Otimização de Testes:

A integração da Inteligência Artificial (IA) para identificar cenários de teste pertinentes, concentrar esforços em fragilidades visando estabilizar as exposições, priorizar com foco no valor, otimizar a abrangência, propor maior agilidade e amplificar a eficiência dos testes automatizados representa uma série de grandes potencialidades.

11) Gerenciamento Automático de Configuração:

A aplicação de sistemas de Inteligência Artificial (IA) para gerenciar automaticamente as configurações do ambiente oferece uma garantia de consistência, otimização de parâmetros, velocidade, manutenção e controle de versões incrementais, estabilidade, auto-recuperação e antifragilidade, evitando discrepâncias por meio da normalização de processos.

Esses métodos podem ser aprimorados por estratégias de testes, como o conhecido método Monkey Simian, frequentemente utilizado pela Netflix e no uso de Inteligência Artificial.

12) Chatbots para Suporte:

AIncorporação de chatbots baseados em Inteligência Artificial para oferecer suporte automatizado a desenvolvedores e equipes de operações, abordando questões comuns e resolvendo problemas rotineiros.

Essa ferramenta se destaca pelo seu potencial de documentação de soluções inteligentes, fomentando alta colaboração e promovendo o aprendizado comunitário.

A retroalimentação e o uso de bancos de conhecimentos internos, permitem rapidamente entender ultimas mudanças e suas relações com as possíveis falhas.

13) Aprendizado Contínuo da Infraestrutura

A aplicação de Inteligência Artificial para aprendizado contínuo sobre o comportamento da infraestrutura e otimização automática de sua configuração em resposta a mudanças nas demandas do sistema representa um avanço significativo.

Ao refletir sobre o comportamento e suas possíveis correlações em partes cada vez mais complexas, sistemas inteligentes podem identificar padrões, abrindo caminho para sugestões de melhorias e otimizações. Essa tarefa, longe de ser simples, requer uma abordagem analítica e perspicaz.

14) Gerenciamento de Mudanças:

A gestão de mudanças tem sido um desafio significativo na adoção do processo contínuo em DevOps. As consideráveis apreensões em relação a riscos e à análise de impactos podem agora ser aprimoradas e tornadas mais precisas por meio da aplicação de Inteligência Artificial (IA).

A implementação de IA para avaliar o potencial impacto de mudanças no sistema auxilia na tomada de decisões informadas sobre implementações e atualizações.

É importante destacar que a transformação de mudanças normais em padrões preaprovados, com baixíssimo risco, requer a incorporação de técnicas como implantações canários, blue-green ou feature-flags, autorecuperação, gerenciamento de configuração versionado em pequenos lotes, alta frequência de mudanças menores, testes abrangentes e robustos, entre outras práticas.

Este processo de amadurecimento demanda tempo, e durante esse percurso, a análise de impactos precisa ser realizada com extrema precisão, onde a Ia tem um potencial enorme para nos auxiliar.

15) Gestão de Configuração Dinâmica:

A aplicação de Inteligência Artificial (IA) para ajustar dinamicamente a configuração do ambiente com base em padrões de uso e requisitos específicos é crucial para garantir eficiência e economia de recursos.

Mesmo seguindo o princípio de criar todos os ambientes usando o mesmo método, script e configuração, seja para produção, testes de aceitação funcional ou não funcional, homologação ou desenvolvimento, agora há a capacidade de adaptar essas configurações de maneira controlada e inteligente.

16) Reconhecimento de Padrões em Código-fonte:

A utilização de técnicas de Inteligência Artificial para identificar padrões no código-fonte vai além de reconhecer oportunidades de refatoração e aprimoramento de desempenho.

Essas técnicas podem sugerir código, analisar a codificação não apenas para segurança, mas também para conformidade com padrões, criar testes, aprimorar os padrões de codificação, mitigar dívida técnica e até mesmo sugerir componentes com base em códigos legados.

Conclusão

Os potenciais são vastos, e novas oportunidades continuarão a surgir. Esta lista não é exaustiva. É importante lembrar que DevOps vai além da simples contratação de um grupo de “Engenheiros DevOps”; trata-se de um abrangente modelo de gestão de TI que envolve ferramentas, automação, processos e pessoas.

O objetivo é atender aos resultados cruciais da organização, especialmente em serviços de TI altamente críticos para o mercado.

Em próximos artigos, exploraremos tecnologias voltadas para atender aos modelos de maturidade na adoção, utilizando a Inteligência Artificial. Existe um vasto conhecimento prático para identificar quais são as capabilities DevOps e suas relações, onde a aplicação de Inteligência Artificial pode nos ajudar a evoluir culturalmente a adoção do Devops.

Até a próxima!

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