Harness frigjør generativ AI-assistent for å øke utviklereffektiviteten
Det er ingen hemmelighet at det ikke er nok utviklere for mengden arbeid der ute, så alt som bidrar til å lette arbeidsbelastningen deres vil være velkommen. Siden Harness ble lansert for fem år siden, har det vært fokusert på å lage et verktøysett for utviklere for å hjelpe utviklere å operere mer effektivt gjennom hele programvareutviklingens livssyklus.
Det har i det minste delvis involvert bruk av maskinlæringsmodeller for å identifisere områder som kan forbedres, og i dag annonserte selskapet lanseringen av AI Development Assistant, eller AIDA for kort, Harness sin generative AI-assistent.
Selskapets administrerende direktør og grunnlegger Jyoti Bansal sier AIDA er en forlengelse av mye av arbeidet oppstarten har gjort gjennom årene. “Når vi ser på generativ AI, ser vi på hvordan Harness har en så bevist historie med å bringe AI til DevOps, CI/CD og distribusjon, verifisering og alle de forskjellige tingene vi har gjort,” sa Bansal til TechCrunch.
Bansal ser på mange selskaper som ser på generering av kode som den viktigste generative AI-fordelen, men han ser et mye bredere sett med brukstilfeller enn det, de som kan forbedre utviklerproduktiviteten så mye som 30–50 %.
“Hele programvareutviklingslivssyklusen (SDLC) involverer flere faser, inkludert å skrive kode, byggekode, teste kode, sikre sikkerhet og sikre pålitelighet, distribuere endringer, verifisere endringer, sikre de riktige kostnadene – og det er det vi ser på når vi bringer generativ AI til alle disse elementene i SDLC for å øke produktiviteten og effektiviteten i hver av disse forskjellige stadiene, sa Bansal.
Han sier at målet er å tilføre generativ AI i alle deler av Harness-plattformen. Mens AI-assistenten er et arbeid som pågår, involverer den for det første tre nøkkelelementer. For det første tilbyr de automatisk løsning av bygge- og distribusjonsfeil.
Bansal sier at når utviklere gjør endringer, kan det ha innvirkning på de mange systemene et typisk program berører, som kan inkludere en AWS-konto, HashiCorp secrets manager, en Kubernetes-klynge og så videre. Han sier at endringer kan føre til at en av disse flere interaksjonene mislykkes, noe som tvinger utvikleren til å spore opp årsaken til feilen. I stedet kan du spørre om årsaken til feilen og rettingen. Utvikleren kontrollerer om de skal implementere reparasjonen eller ikke, og holder mennesker fast i kontroll over prosessen.
Den andre delen innebærer å finne sikkerhetssårbarheter og automatisk fikse dem etter at utvikleren har godkjent rettelsen, og til slutt se på å hjelpe til med å kontrollere skykostnadene ved å bruke naturlig språk for å finne besparelser.
Selskapet kalte det nye verktøyet bevisst en AI-assistent fordi formålet er å hjelpe til med å fremskynde arbeidsprosessen, i stedet for å erstatte utviklere. Menneskene har fortsatt kontroll fordi Bansal sier at rettelsene ikke nødvendigvis alltid vil være riktige.
«Vi bistår utviklingsprosessen. Vi tar ikke over utviklingsprosessen. Utviklerne er involvert i det. De må fortsatt gjøre jobben de gjorde før, men det kan bare være mer effektivt, kanskje gjøre dem 30 %, 40 % eller 50 % mer effektive i det de gjorde, sa Bansal.