Artificiell intelligens är bränslet för vad vi känner som den femte industriella revolutionen. Dess förmåga att påverka och störa många industrier är praktiskt taget oöverträffad. Det är inte mindre sant när det gäller mjukvaruutveckling och testning.
Medan självskrivande kod ännu inte är en allmänt kommersialiserad teknologi, är automatisering mer utbredd när det gäller att skriva och testa programvara. Detta tillvägagångssätt blir ännu starkare med den ökande användningen av AI.
Vi kan träna AI-processer för att övervaka programvara, utföra uppgifter autonomt och göra automatiserade justeringar baserat på de inlärda mönstren. Sådana applikationer påverkar flera områden inom mjukvaruutveckling och testning, från design till implementering.
AIs roll i mjukvaruutveckling
Artificiell intelligens och maskininlärning inom mjukvaruutveckling tar olika former. Populära användningsområden innebär att utöka automatiska processer med förmågan att fatta beslut baserat på specifika input eller output. Till exempel kan vi koppla distributionsskript till felövervakningstjänster. Om ett fel uppstår på en produktionsgren kan den rulla commit bakåt eller framåt för att säkerställa produktionsservrarnas stabilitet. Manuell ingripande kommer inte att behövas. Det enbart representerar den dramatiska inverkan på SLA:er, eftersom det inte längre behövs för att hålla personal på jour för att svara på mindre serverproblem och driftstopp.
Många områden inom mjukvaruutveckling och testning har redan gynnats av AI-introduktion och användning. Den här artikeln kommer bara att presentera några exempel på hur AI förändrar detta område i olika aspekter.
Programvarudesign
De flesta mjukvarulösningar börjar med upptäcktsfasen. Det finns otaliga möten med kunder eller kunder för att diskutera krav. Vidare kommer utvecklare att tolka dessa krav när de designar ett nytt system eller funktionsuppsättning. Kundernas krav kan levereras och tolkas på många sätt. Om vi inte organiserar processerna väl kan arbetet snabbt bli en enda röra. e
Tack vare Natural Language Processing-evolutionen kan AI tolka dokumentation med krav mot standarder, såsom INCOSE Guide for Writing Requirements. När man upptäcker missade, tvetydiga eller inkonsekventa element i ett dokument, flaggas de omedelbart.
Detta tillvägagångssätt kan potentiellt spara mycket tid och pengar. Missförstådda eller motstridiga krav är den vanligaste källan till problem med mjukvarudesign. Sådana frågor kan påverka alla utvecklingsprocesser. Därför är det avgörande att bli av med dem så snart som möjligt.
Automatisk kodgenerering
Utvecklare spenderar mycket tid på att skriva standardkoder. Även med tidsbesparande verktyg som ramverk, byggskript och förprocessorer måste de fortfarande skriva massor av upprepad kod. Gmails AI-drivna Smart Compose-funktion föreslår testerna baserat på e-postinnehåll. Samma tillvägagångssätt gäller för IDE:er och andra utvecklarverktyg. AI-drivna kodförslag hjälper utvecklarna att snabbt och enkelt skriva nya komponenter för befintlig programvara, baserat på strukturerna i de tidigare lösningarna.
Det gör mer än att spara tid på att skriva koden. På så sätt säkerställer det kodkonsistens över ett projekt. Vissa projekt inkluderar en linter eller formatterare för att förbättra konsekvensen i byggprocessen. AI-baserade kodförslagsverktyg kan dock gå ett steg längre. De tvingar fram specifika designmönster utöver kodformatering. Då blir utvecklingsprocessen snabbare och koden är mer konsekvent.
Automatisk mjukvarutestning
Programvarutestning är en tidskrävande process för QA-teamet. Det kan också ladda utvecklarna själva (något som i sig ibland kan bli en kamp). Att skriva, köra och underhålla tester äter mycket tid. Naturligtvis finns det testramar. De hjälper till genom att tillhandahålla en solid struktur för tester och ta bort behovet av att skriva massor av boilerplate-koder. AI-förbättrad testning kan dock skapa självgenererande tester, inklusive generering av testdata.
AI kan flagga potentiella nya buggar så snart de har begåtts. Först kan den lära sig kodbasen för projektet och alla dess bugg- och regressionsdata. Sedan utvecklar den insikter om var buggar sannolikt kommer att uppstå. Därefter, om den upptäcker koden som sannolikt kommer att orsaka fel, flaggar den commit. Ett sådant tillvägagångssätt kan minska de tidskrävande testprocesserna, som regressionstestning. Den kan identifiera påsar innan de inträffar.
Implementeringskontroll
Ett annat område som förbättras av AI är programvarudistribution. Det är ett unikt steg i utvecklingsprocessen som ibland kan vara hem för fel som du kan missa under tester. AI-förbättrad övervakningsprogramvara kan upptäcka trasiga distributioner och rulla koden som placerats på produktionsgrenen bakåt eller framåt automatiskt för att förhindra att felaktig kod kommer in i livemiljön.
Det minskar tiden att återställa om något går fel. Det hjälper också till att skära ner på personalkostnaderna för att hålla folk jour.
AI-drivna processer kan också tillämpas på analys av programvaruinställningar och optimering av miljökonfigurationer. Därmed kan du sänka kostnaderna och få effektivare appar. Programvaran optimeras automatiskt för att använda så få resurser som behövs och allokera serverresurserna mycket bättre.
AI förändrar redan hur mjukvaruutvecklare fungerar
Utvecklingen inom AI- och ML-områdena går snabbt. Maskininlärning gäller allt fler processer. Programvarutestning, distributionsprocesser och övervakningsverktyg hanterar den distribuerade programvaran kontinuerligt. De samlar in och analyserar dataanvändningen i farten och svarar på fel.
Implementeringen av AI i mjukvaruutveckling och testning är i sin relativa linda. Men det växer. Alla nya teknologier anammas snabbt av utvecklingsteamen om de erbjuder sätt att maximera resurserna och göra utvecklingsuppgifterna enklare. Git, branschstandarden inom versionskontroll, kom först på plats 2005. Node.js, en revolution inom JavaScript-drift, dök upp 2009. Sådana populära språk som Go och Rust är ännu nyare.
Alla dessa verktyg blev vanliga inom mjukvaruutveckling. Antagandet av AI till befintliga processer kommer sannolikt att följa denna nivå av upptag. Vi överväger bekvämligheter, som kodförslag och implementeringsövervakning. Sedan gäller det för automatisering av utvecklingsprocesser, som att generera tester. AI erbjuder en unik bana för framtida användning. Dessutom, ju mer vi använder det, desto mer data samlas in och analyseras. Sedan kan den lära sig mer om hur man använder dessa data.
Förbättring och automatisering
AI är för närvarande i ett mycket tidigt skede i de flesta projekt. Vanligtvis använder utvecklare det för att förbättra befintliga processer. Det kan också lyfta fram potentiella problem, som fortfarande ofta är föremål för granskning av en utvecklare. Här kan AI vara en del av kodgranskningsprocessen tillsammans med manuell granskning av utvecklare.
I framtiden, när AI-industrin fortsätter att förbättras och utvecklare blir mer bekanta med den, kommer dessa processer att göra det möjligt att fatta beslut baserat på AI:s egen analys.
För närvarande identifierar AI-baserad felsökning potentiella buggar eller flaskhalsar i en kodbas. Med tiden kan den lära sig av dessa buggar och fixar för att automatiskt fixa buggar som den hittar. Vi kan redan se det i textbehandlingsfunktioner som autokorrigering. Samma funktionalitet skulle upptäcka enkla misstag som ofta görs av utvecklare (saknas en variabeldeklaration, glömmer ett semikolon, etc.) och fixar dem. Utvecklarna behöver inte göra någonting, och det är bara början.
Framtiden för AI inom mjukvaruutveckling
Nu är AI en relativt ny funktion. Utvecklare använder det ofta tillsammans med den manuella granskningen eller tillämpar det för att förenkla att fatta beslut. I framtiden kommer dessa processer att mogna. AI kommer att få mer befogenhet att fatta beslut på egen hand.
AI kommer inte att minska rollerna för utvecklare eller testare. Det kommer bara att minska deras tråkiga uppgifter och låta människor tillämpa sina färdigheter på mer viktiga och kreativa områden.