Atlassian が AI を活用してソフトウェア エンジニアリング ワークフローを自動化
著者: Mike Vizard 2024年5月2日
Atlassian は今週、Team '24 カンファレンスで生成型人工知能 (AI) ツールを追加しました。Rovo はナレッジ グラフ テクノロジーを使用してデータを Atlassian Intelligence プラットフォームに公開し、複数の種類の AI モデルを呼び出します。
さらに同社は、アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) のドキュメント化と管理を行うオープン ソース ツールのプロバイダーである Optic を買収したことも明らかにしました。Optic は、Atlassian が昨年立ち上げた社内開発者ポータル (IDP) である Compass に統合されます。Optic は OpenAPI 仕様を使用して、継続的インテグレーション (CI) パイプライン全体で発生する API の変更を自動的に追跡します。今後はコード内の OpenAPI ドキュメントを見つけて Compass に公開し、Compass がソフトウェア エンジニアリング チームの残りのメンバーに通知します。
最後に、アトラシアンは、ワークフローの効率化を図るため、プロジェクト管理アプリケーション Jira を Jira Work Management と統合することも明らかにしました。ソフトウェア開発プロジェクトの管理に広く使用されている Jira の次期バージョンにも、タスクを自動化する Rovo エージェントなど、Atlassian Intelligence によって実現される AI 機能が同様に組み込まれる予定です。
アトラシアンの CEO マイケル・キャノン・ブルックス氏は、カンファレンスの参加者に対し、Rovo はドキュメントを分析してドキュメントの意味を理解できるようにすると説明した。これにより、このソフトウェアは、API 経由で接続されたアトラシアンのポートフォリオとサードパーティのプラットフォームの両方でワークフローをオーケストレーションできる。組織は、エージェントを呼び出して一連のタスクを実行する前に、チャット ツール経由でアクセスする検出ツールを使用してコンテンツを見つけることもできるとキャノン・ブルックス氏は述べた。
キャノン・ブルックス氏は、これらすべてが、DevOps チームが自然言語クエリを実行して、たとえば、あらゆるアプリケーション開発プロジェクトのソース ドキュメントを含むリリース プランを明らかにするのに役立つだろうと述べています。
アトラシアンは、クラウドで実行されているアプリケーション全体でタスクを自動化するために AI をさまざまな程度で使用している 30 を超えるエージェントをポートフォリオに追加しています。組織は、アトラシアンが提供するツールを使用して独自のエージェントを構築することもできます。各エージェントには、特定の種類の目的と目標が割り当てられると、Cannon-Brookes 氏は指摘しています。
最終的には、コラボレーションの未来は、人間と AI のチームメイトが協力してタスクを完了することで決まるだろう、とキャノン・ブルックス氏は付け加えた。組織はユーザーの好みに基づいて各エージェントに性格属性を割り当てることさえできるようになるだろう、とキャノン・ブルックス氏は付け加えた。
組織が、特定のアプリケーション プロバイダーが提供する AI アシスタントにどの程度依存するか、あるいは、複数のアプリケーションを実行するクラウド サービスなどのプロバイダーが提供する限られたエージェント セットに標準化するかは明らかではありません。アプローチに関係なく、LLM に組み込まれた推論エンジンを活用する AI エージェントによって実現されるタスク自動化のレベルは、大幅に向上するでしょう。
当然、各組織は、AI エージェントに割り当てられたタスクが完了したことを検証する最善の方法を決定する必要があるため、対処すべきガバナンスの問題が 1 つあります。ただし、その間に、DevOps チームは、より複雑な問題を解決する必要がある DevOps エンジニアよりも AI エージェントの方がすぐに適切に処理できる可能性があるタスクのリストを作成する必要があります。
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先週のクイズの結果はここにあります。
2023年10月3日 | ミッチ・アシュリー
2023 年 9 月 1 日 |ネイサン・ソロモン
2023 年 8 月 8 日 | サスキア・ソーヤー
2023 年 5 月 30 日 |カロリナ・ジュンチテ
2023年1月10日 | ブレンナ・ワシントン
セキュア コーディング プラクティス ステップ 1/7 14% 組織では現在、ソフトウェア開発プロセスにセキュア ガードレールを実装していますか?(必須) はい、すべてのプロジェクトにわたって広範囲に実装しています はい、特定のプロジェクトまたはチームのみに実装中です いいえ、近い将来に実装する予定です いいえ、実装する予定はありません 開発プロセスにセキュア ガードレールを実装する際に直面する最大の課題は何ですか? (該当するものをすべて選択してください)(必須) 認識または理解の欠如 統合における技術的な問題 開発チームの抵抗 適切なツールの不足 コストの制約 その他 その他、詳細をお知らせください: プロジェクトのセキュリティ脆弱性を防ぐ上で、セキュア ガードレールはどの程度効果的だと思いますか? 1 (効果なし) から 5 (非常に効果的) のスケールで評価してください(必須) 1 2 3 4 5 セキュア ガードレールはどの程度自動化されていますか?( (重要度の高い順にランク付け)既存のワークフローへの統合のしやすさセキュリティ脆弱性の包括的なカバー特定のプロジェクトのニーズに合わせたカスタマイズ性開発速度への影響が最小限実用的な洞察と推奨事項幅広いプログラミング言語とフレームワークのサポート 今後 12 か月以内に、セキュア ガードレールの導入または強化に関して組織が計画していることは何ですか?(必須) セキュア ガードレールの使用をより多くのプロジェクトに拡大する 既存のセキュア ガードレールの機能を強化する 現在のセキュア ガードレールの使用レベルを変更せずに維持する セキュア ガードレールへの依存を減らす セキュア ガードレールに関連する計画はありません あなたの主な役割に最も近いものは何ですか?(必須) セキュリティ エンジニア DevOps エンジニア プラットフォーム エンジニア 開発チームのセキュリティ チャンピオン ソフトウェア開発者 CISO (または同等の役職) 上級管理職 (CEO、CTO、CIO、CPO、VP) マネージャー、ディレクター その他 Δ
元記事: https://devops.com/atlassian-taps-ai-to-automate-software-engineering-workflows/