Geliştirici yaşam döngünüzü dönüştürmek için yapay zekâdan yararlanma

Yapay zekâ sistemleri, karmaşık sorunları çözmek için büyük veri gruplarına dayanır. Bu bilgilerden öğrenebilir, kalıpları belirleyebilir ve biz insanlardan çok fazla girdi almaya gerek kalmadan kararlar verebilirler. Bu araçları sürekli entegrasyon ve dağıtım, test, izleme, güvenlik ve analiz gibi DevOps uygulamalarıyla bir araya getirmek, tüm yazılım geliştirme yaşam döngüsü (SDLC) boyunca bir oyunun kurallarını değiştirebilir.

Sadece DevOps süreçlerini kolaylaştırmakla kalmaz, ekiplerin kod tabanlarındaki herhangi bir sorunu hızla tespit etmelerini ve düzeltmeleri dağıtmalarını çok daha kolaylaştırır. Aynı zamanda operasyonlar hakkında daha fazla bilgi ve analiz sayesinde sürekli iyileştirme çok kolaydır.

En yaygın uygulamalardan bazılarına göz atalım.

Geliştirilmiş planlama
Yapay zekâ, gereksinim analizi ve planlama süreçlerine güç vererek SDLC'nizin başlarında büyük bir fark yaratabilir. Kullanıcı ihtiyaçlarını, tercihlerini ve sorunlu noktaları belirlemek söz konusu olduğunda genellikle analiz edilmesi gereken çok miktarda veri vardır. Yapay zekâ araçları bunu anında yapabilir ve geliştiricilerin bağlamı daha iyi anlamalarına ve oluşturdukları özellikler ve ihtiyaç duydukları işlevler hakkında daha bilinçli kararlar vermelerine yardımcı olabilir.

Yapay zekâ araçlarını ekip büyüklüğü, proje zaman çizelgeleri ve görev karmaşıklığı gibi geçmiş proje verileriyle eğitmek, proje yöneticilerinin ve yazılım geliştirme ekiplerinin proje zaman çizelgelerini ve bütçelerini daha doğru bir şekilde tahmin etmelerine, kaynakları buna göre tahsis etmelerine ve olası riskleri veya tıkanıklıkları ortaya çıkmadan belirlemelerine yardımcı olabileceği anlamına gelir.

Üretken yapay zekâ (gen AI) geliştirme araçları, kodun ne yapması gerektiğini açıklayan düz bir metin komutu girerek otomatik kod oluşturur, bir geliştiricinin üretkenliğini artırır ve iş akışlarını optimize eder. Büyük ölçüde açık kaynaklı projelerden elde edilen mevcut kaynak kodunun büyük veri kümeleri üzerinde eğitilirler. Doğal dil işleme (NLP) ve büyük dil modeli (LLM) teknolojileri sayesinde akıllı komutları amaca uygun koda dönüştürebilirler.

Bu araçlar aynı zamanda eski kodu modernleştirebilir ve kodu bir programlama dilinden diğerine çevirebilir. Yapay zekâ tarafından oluşturulan kodu kontrol etmek ve iyileştirmek hâlâ gerekli olsa da bu araçlar rutin kodlama görevleri için idealdir, geliştiricilerin bağlam değiştirme ihtiyacını azaltır ve beyin güçlerini daha karmaşık çalışmalara kullanmalarına olanak sağlar. Yapay zekâ araçları ayrıca kodlama hatalarını belirleyebilir ve olası güvenlik açıklarını işaretleyebilir. Ayrıca hızın çok önemli olduğu ve geliştiricilerin hızla yinelemesi gereken prototip oluşturma süreci için idealdir.

Daha sıkı güvenlik
Güvenliği SDLC'nize yerleştirmek çok önemlidir ve yapay zekâ bunu çok daha kolay hale getirir. Yapay zekâ, geliştirme ve üretimdeki anormallikleri, tehditleri ve güvenlik açıklarını tespit etmekten yama yönetimi ve erişim kontrolüne kadar yazılımınızın dayandığı temel güvenlik süreçlerini kolaylaştırabilir. Otomasyon yardımıyla, yapay zekâ çok çeşitli test senaryoları oluşturabilir ve ardından sizin için güvenlik testleri gerçekleştirebilir. Öngörüsel analitik, yeni saldırı türlerini belirlemeye ve güvenlik kontrollerini bunlara karşı korumak için gerçek zamanlı olarak uyarlamaya yardımcı olabilir.

Daha iyi dokümantasyon
Geliştiriciler, yapay zekâ destekli sistemlerden yararlanarak kullanıcı, süreç, sistem ve teknik belgeler için dokümantasyon oluşturmayı otomatikleştirebilir ve doğruluk ve uygunluk sağlayabilir. Bu araçlar, kod öğelerini analiz etme, kod ve belgeler (eski belgeler dâhil) arasındaki tutarlılığı koruma ve karmaşık kod tabanlarını basitleştirmek için görsel yardımlar oluşturma gücüne sahiptir.

Yapay zekâ araçları bununla da kalmayıp kodlama standartlarını uygulayabilir, NLP aracılığıyla okunabilirliği artırmak için teknik jargonu kaldırabilir ve geliştiricilerin ihtiyaçlarına göre kişiye özel uyarlanmış yardım sağlayabilir. Yapay zekâ ayrıca etkileşimli öğreticileri kolaylaştırabilir, geliştirme ortamlarıyla entegre olabilir ve belgeleri birden fazla dile çevirerek tüm kuruluş için erişilebilirliği artırabilir.

Otomatik test
Yapay zekânın güvenlik testini nasıl desteklediğine zaten değindik ancak yetenekleri yazılım güvenliğinin çok ötesine geçiyor. Yapay zekâ araçları, büyük hacimli kod ve test verilerini analiz ederek modelleri belirleyebilir ve bazıları manuel işlemde gözden kaçabilecek çeşitli ve kapsamlı test senaryoları ile test kapsamını optimize edebilir. Ayrıca kaynakların nereye dağıtıldığını optimize ederek testlere de öncelik verebilir.

Test sırasında algoritma kullanımıyla beklenmedik davranışları ve hataları otomatik biçimde tanımlayarak, işaretleyerek ve kaydederek SDLC'nizde daha fazla sorun daha erken tespit edilir ve bu da son kullanıcılarınıza ulaşma riskini azaltır. Geliştiriciler daha sonra bu hataları hızlı bir şekilde bulabilir ve düzeltebilir, hata ayıklama süresini azaltabilir, yazılım kalitesini iyileştirebilir ve teslim tarihlerine uyulmasını sağlayabilir.

Yapay zekâ, yeni yazılım geliştiricileri için işe alıştırma sürecini çeşitli şekillerde hızlandırabilir, böylece kodlama kurallarını ve en iyi uygulamaları kavrayabilir ve hızlanabilirler. İlk olarak, yukarıda özetlenen dokümantasyon sistemleri, yeni başlayanların öğrenecekleri ve kapsamlı ve etkileşimli eğitimlere sahip oldukları ve en son bilgilerin tümüne erişebilecekleri anlamına gelir. Yapay zekâ destekli arama platformları, çalışanlar arasında bilgi alışverişini desteklemeye de yardımcı olur.

Öğrenme, bir bireyin ihtiyaçlarına ve deneyimlerine göre kişiselleştirilebilir ve kuruluşunuzun benzersiz yazılım mimarilerini ve süreçlerini anlamalarına yardımcı olabilir. Örneğin kod açıklama sistemleri insan tarafından okunabilir açıklamalar oluşturmak için NLP'yi kullanır ve yeni geliştiricilerinizin, aşina olmasalar bile her kod parçasının işlevini ve mantığını anlamalarına yardımcı olur. Üstelik geliştirme ortamınıza entegre edilen kişiselleştirilmiş üretken yapay zekâ yardımı ve araçları, sorun yaşadıklarında gerçek zamanlı rehberlik ve desteğin ellerinin altında olması anlamına gelir.

Adaptavist'te, kuruluşların çalışma şeklini dönüştürmek için en son teknolojilerin gücünden yararlanıyoruz ve yapay zekâ bu dönüşümde önemli bir rol oynuyor. Ancak biz insanlar olarak, süreçler ve teknoloji söz konusu olduğunda her zaman insanları ön planda tutarız.

Bu, DevOps gelişiminizi anlamak için sizinle birlikte çalışmak, yapay zekânın sunabileceği en iyi gelişmelerden yararlanan uygulamalar geliştirmenize yardımcı olmak, iş akışlarınızı kolaylaştıran yeni çözümler uygulamak ve ekiplerinizi bu yeni araçlardan en iyi şekilde yararlanmaları için eğitmek anlamına gelir. Evet, yazılım geliştirmede bir yapay zekâ evrimi gerçekleşiyor ancak bundan istifade edebilmeniz için yine de doğru insanlara ve uzmanlığa ihtiyacınız var.

SDLC'nizde yapay zekâdan yararlanmanıza nasıl yardımcı olabileceğimiz hakkında daha fazla bilgi edinmek için bizimle iletişime geçin.