- ‘Super-Opt’ツールの開発が進展中
- 開発されている’Advanced levels of application optimization’ツール
- 最適化にはコードレベルでの作業が含まれる
- 開発の生産性向上の障害の多くは、プロシージャルおよび運用慣行に起因
- AIをDevOpsの世界に導入し、コードの問題を早期に特定
- Test Intelligenceツールの導入により、テストの適切な実行と時間の節約
- AIDAの導入により、開発プロセス周辺の効率と問題の特定
- AI Copilotsの普及に関する議論が進行中
- コード品質やセキュリティへの影響について警告
- 開発者の生産性は工程の生産性で測定すべき
- Engineering Excellence Collectiveの設立による新たなメトリクス開発
この記事では、’Super-Opt’ツールの開発やAIの導入による開発プロセスの最適化について詳細に述べられています。AIを活用することで、コード品質の向上やテストの効率化が可能となります。一方で、AI Copilotsの普及には注意が必要であり、コード生成の速度向上と品質維持のバランスが重要です。開発者の生産性向上には、開発プロセス全体の効率化が不可欠であり、新たなメトリクスの開発が求められています。
元記事: https://diginomica.com/bringing-ai-world-devops-jyoti-bansai-explains-how