Что такое автоматизация программного обеспечения?
Содержание
Автоматизация ПО – это практика создания ПО для сокращения или устранения вмешательства человека в повторяющиеся, трудоемкие ИТ-задачи. Автоматизация программного обеспечения позволяет командам DevSecOps и ITOps так оптимизировать ресурсы на протяжении всего жизненного цикла разработки ПО, чтобы ускорился выпуск цифровых продуктов. Без потери их качества, естественно.
Что такое аналитика программного обеспечения?
С помощью аналитики ПО вы получаете инсайты для развития, анализируя информацию из данных, выделяемых программными системами и связанными с ними операционными процессами. Это включает в себя аналитику больших данных и применение передовых методов искусственного интеллекта и машинного обучения (причинно-следственный ИИ). Практическое применение программной аналитики следующее
- Измерение состояния программных систем по безопасности, эффективности, сложности; определение функционального и технического размера программного обеспечения, которое будет разрабатываться в соответствии с техническими условиями;
- Выявление недостатков программного обеспечения для предотвращения потенциальных отключений, повреждения или кражи данных, а также нарушений безопасности;
- Визуализация структуры программного обеспечения и частной, публичной и гибридной облачной архитектуры; и оценка производительности путем внедрения эталонов программного обеспечения.
- Кроме того, аналитика программного обеспечения улучшает качество обслуживания цифровых клиентов, обеспечивая более быстрое обслуживание высококачественных предложений.
Аналитика программного обеспечения позволяет автоматизировать программное обеспечение
Аналитика ПО обеспечивает автоматизацию ПО с помощью целевых алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, которые имитируют то, как люди думают для выполнения повторяющихся задач. Эти алгоритмы анализируют большие объемы данных, чтобы команде было проще принять то или иное решение.
Интеллектуальная автоматизация программного обеспечения сочетает в себе когнитивные технологии и технологии искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка (NLP), для создания рабочих процессов, которые учатся, адаптируются и совершенствуются с каждой итерацией ИТ-программного обеспечения или цифровой транзакцией. Результатом – повышение эффективности, снижение эксплуатационных расходов и повышение производительности ИТ-системы.
Основные сценарии использования интеллектуального автоматизации программного обеспечения для бизнеса:
- Автоматизируйте конвейеры DevOps, чтобы быстрее создавать качественное программное обеспечение, чтобы освободить время DevOps на создание инноваций. Например, чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и Google Bard, помогают командам DevOps писать фрагменты кода или решать проблемы в пользовательском коде без вмешательства человека.
- Операции. Автоматически прогнозируйте и решайте проблемы с помощью точной ИИ-аналитики, прежде чем они повлияют на пользователей.
- Бизнес. Увеличьте конверсию и доход с помощью машинного обучения и глубокого понимания на основе искусственного интеллекта для оптимизации взаимодействия с пользователями.
Важность автоматизации и аналитики программного обеспечения
Автоматизация ПО является основой цифровой трансформации. Внедрение единой платформы Dynatrace устраняет утомительные и повторяющиеся задачи, уменьшает человеческие ошибки и освобождает драгоценное время, чтобы сосредоточиться на улучшениях продукта.
Как еще поможет компании интеграция единой платформы Dynatrace:
- Мониторинг инфраструктуры. Мгновенно анализирует огромные объемы данных о наблюдаемости, безопасности и бизнеса для получения точной информации на основе искусственного интеллекта.
- Мониторинг приложений и микросервисов. Автоматически подключайте распределенные трассировки с журналами для повышения доступности, производительности и гибкости приложений.
- Безопасность приложений. Быстро расследуйте инциденты безопасности приложений, чтобы исправлять последствия в короткие сроки.
- Цифровой опыт. Улучшайте пользовательский опыт благодаря стабильной производительности приложений по всем цифровым каналам. К ним относятся мобильные интерфейсы, веб,интернет вещей и интерфейсы прикладного программирования.
- Бизнес-аналитика. Анализируйте бизнес-данные контекстуально из любого источника.
- Оптимизация инфраструктуры. AIOps повышает качество и точность информации, используемой для оценки производительности ИТ-сетей, систем, инфраструктуры, что приводит снижению MTTR.