Спонсором этого поста выступила «Миа-Платформа».
Внутренние платформы разработчиков (IDP) и интеграция искусственного интеллекта открывают новую эру демократизации в разработке программного обеспечения, помогая разработке платформ обеспечить удобство разработки и оптимизированный жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC).
При проектировании платформы используются принципы DevOps и проектирования надежности сайта (SRE) для сжатия всего SDLC.
Подобно крупному заводу, где и люди, и мелкие механизмы играют ключевую роль в достижении общих результатов, роли платформы выполняют специализированные функции и обязанности, соответствующие бизнес-целям.
Эти должности традиционно были прерогативой опытных инженеров платформ и разработчиков программного обеспечения, поскольку они требовали глубоких технических знаний в области разработки программного обеспечения, управления инфраструктурой и конкретных технологий платформ.
Проектирование платформ способствовало более эффективному DevOps за счет создания специализированных межфункциональных групп по платформе, которые предоставляют общие услуги в рамках внутренней платформы разработчиков.
ВПЛ абстрагируют любую основную сложность инфраструктуры и инструментов, предлагая возможности самообслуживания и предварительно настроенные среды. Аналогичным образом, инструменты на базе искусственного интеллекта разрушают барьеры для входа, автоматизируя повторяющиеся задачи, предоставляя интеллектуальную помощь в кодировании и отладке, а также предлагая понимание производительности системы.
Роли платформы: ВПЛ как проводники демократизации
Проектирование платформ должно помочь разработчикам, предоставив им прочную основу и необходимые инструменты для комфортной работы.
Однако это непросто реализовать, поскольку облачный ландшафт склонен к усложнению слоев, подобно клубку нитей, который все больше запутывается.
В результате роли платформы часто неясны без структурированного подхода.
Межфункциональные команды платформ помогают распутать этот сложный клубок проблем, и платформа становится единственной версией истины. IDP — это основа знаний: взаимосвязанная экосистема, состоящая из очень гибких строительных блоков, многократно используемых компонентов, инструментов самообслуживания и предварительно настроенных сред.
Эта абстракция позволяет ролям, не связанным с традиционным проектированием платформ, таким как инженеры по данным, бизнес-аналитики и другие нетехнические участники, взаимодействовать с возможностями платформы без необходимости глубоких эксплуатационных знаний или знаний серверной части.
Предлагая стандартизированные, удобные для пользователя интерфейсы и повторно используемые компоненты, IDP дают возможность более широким командам самостоятельно обеспечивать среду, развертывать, отслеживать и управлять приложениями или конвейерами данных. Это снижает зависимость от инженеров платформы при выполнении рутинных задач и способствует большей автономии и сотрудничеству между ролями.
А именно, ВПЛ могли бы расширить доступ к:
- Дата-инженеры: Они могут использовать возможности платформы данных, такие как каталоги данных, уровни интеграции данных и службы CRUD. Удобный интерфейс упрощает управление конвейерами данных и обеспечивает более тесную интеграцию с рабочими процессами разработки программного обеспечения посредством предварительно настроенных сред для приема и обработки данных.
- Бизнес-технологи и гражданские разработчики: опытным пользователям в таких отделах, как маркетинг, финансы или операции, доступ к платформе облегчается благодаря таким функциям, как возможность использования минимального кода или без него, интерфейсы перетаскивания и рынок компонентов многократного использования, что позволяет им создавать бизнес-приложения и приносить пользу без глубоких знаний кодирования.
- Бизнес-лидеры: Менеджеры по продуктам и специалисты по цифровой трансформации имеют доступ к информационным панелям и показателям через инструменты самообслуживания. Они могли запускать развертывание функций и просматривать данные о производительности в режиме реального времени без постоянного участия разработчиков.
- Другие ИТ-роли: IDP предназначен для обслуживания нескольких групп, в том числе тех, кто занимается ИТ-операциями и безопасностью приложений, обеспечивая самообслуживание и доступ к возможностям, которые оптимизируют их рабочие процессы. Платформа помогает им с помощью заранее определенных схем инфраструктуры для обеспечения и масштабирования. Например:
- Инженеры по обеспечению качества/тестированию: Портал самообслуживания обеспечивает автоматическую настройку тестовой среды. Инженер по обеспечению качества может развернуть тестовую среду со всеми необходимыми сервисами одним щелчком мыши на платформе.
- Аналитики безопасности: панель мониторинга IDP с картами показателей и средствами безопасности позволяет сканировать и проверять соответствие требованиям при развертывании нового кода. Конструкция безопасности как услуги приварена непосредственно к платформе.
- Инженеры ML/специалисты по обработке данных: Они могут использовать готовые конвейеры обучения моделей и дороги с твердым покрытием для развертывания обученных моделей без необходимости писать сценарии шагов инфраструктуры или управлять контейнерами.
ИИ как катализатор демократизации платформенных ролей
Современные платформы, включающие искусственный интеллект, еще больше ускоряют этот процесс. Контекстно-зависимые виртуальные помощники и агенты оптимизируют рабочие процессы, автоматизируют процессы и рекомендуют индивидуальные решения по требованию на всех уровнях ИТ-фабрики. И без того удобный для пользователя интерфейс становится, возможно, умнее: он плавно проведет вас через эти уровни с диалоговым охватом, давая соответствующие рекомендации и идеи.
Это означает, что все специалисты, занимающиеся разработкой и обслуживанием программного обеспечения, знают, что они могут легко получить доступ к экосистеме и рассчитывать на контекстуализированные, ценные источники информации для улучшения своей работы и ее соответствия бизнес-целям. Но прежде всего это означает, что каждый играет свою роль в парадигме платформы.
Короче говоря, ИИ способствует демократизации ролей платформ, снижая технические барьеры и обеспечивая более широкое участие. Давайте посмотрим несколько практических примеров:
- Дата-инженеры получать интеллектуальные предложения по повышению эффективности данных или автоматические оповещения об аномалиях данных. Помощники с искусственным интеллектом также могут помочь им обнаруживать, управлять и ускорять процессы управления данными.
- Бизнес-технологи преимущества интерфейсов на естественном языке: помощники могут автоматизировать рабочие процессы задач и создавать сценарии, давать советы по составлению приложений или просмотру документации.
- Бизнес-лидеры положитесь на помощников, чтобы подвести итоги воздействия развертываний, спрогнозировать результаты, отметить риски или изучить показатели системы. Расширенная аналитика помогает принимать бизнес-решения.
- Инженеры по обеспечению качества/тестированию могут использовать ИИ для написания тестов, выявления пробелов в тестовом покрытии или получения предложений по прогнозному тестированию на основе недавних изменений кода или исторических показателей отказов.
- Аналитики безопасности наделены тщательно подобранными отчетами о проблемах с рисками и шагах по их устранению, а также автоматическими оповещениями на основе уязвимостей и определения приоритетов.
- Инженеры ML/специалисты по обработке данных использовать платформы на базе искусственного интеллекта для автоматизации развертывания моделей, мониторинга и обнаружения отклонений данных, но они также могут получать подсказки по методам разработки функций и золотым путям для конвейеров ModelOps.
Более широкие последствия и влияние на организационные роли
Наиболее ценным эффектом, пожалуй, является переход от традиционных ролей платформы в качестве посредников к посредникам и интеграторам, что приводит к:
- Межфункциональное сотрудничество: Развитие культуры сотрудничества, основанной на легкодоступных данных, модулях и услугах в рамках одной экосистемы платформы, приводит к лучшему согласованию общих бизнес-целей.
- Диверсификация навыков: Внутренние платформы разработчиков были разработаны с учетом абстрагирования сложностей. ИИ еще больше упрощает роли, расширяя возможности нетехнических пользователей.
- Снижение зависимости от высокотехнических команд: Инструменты самообслуживания и умные удобные интерфейсы облегчают работу инженеров платформы и узкоспециализированных команд.
- Операционная масштабируемость и гибкость: Организации могут более эффективно масштабировать методы DevOps и SRE, распределяя обязанности платформы среди более широкой базы пользователей, уменьшая узкие места и повышая гибкость и операционную эффективность.
- Прозрачность и подотчетность: наличие прослеживаемых источников информации обеспечивает подотчетность, а меры безопасности гарантируют, что каждый действует в правильных границах на всех организационных уровнях.
- Более быстрое принятие решений: ВПЛ расширяют доступность инструментов и данных. Помощники искусственного интеллекта и расширенная аналитика значительно облегчают их потребление. Это ускоряет реагирование и гибкость таких отделов, как маркетинг, обслуживание клиентов, соблюдение требований и операции.
- Экономическая эффективность: Демократизация ролей платформы уменьшает зависимости, оптимизирует рабочие процессы и разрушает разрозненность в организации. Уменьшение узких мест помогает снизить затраты на протяжении всего SDLC.
Подведение итогов
Благодаря внутренним платформам разработчиков и искусственному интеллекту роли платформы, которые когда-то были доступны только опытным и специализированным специалистам, таким как инженеры платформ и программного обеспечения, теперь открыты для широкого круга профессионалов, таких как инженеры по данным и бизнес-технологи.
Современные платформы с инструментами самообслуживания играют ведущую роль в демократизации ролей платформы, абстрагируя любую основную сложность. Искусственный интеллект-компаньоны и агенты еще больше расширяют возможности платформ за счет автоматизации и координации процессов, предоставления индивидуальных рекомендаций и оповещений, а также дополняющих пользовательские интерфейсы интеллектуальной помощью.
В конечном итоге это беспроигрышная ситуация для всех, поскольку она обеспечивает лучшее соответствие бизнес-целям.
Mia-Platform — это фонд платформы для разработчиков AI-Native, который дает организациям возможность масштабировать методы гибкой разработки и разработки платформ, стимулировать автоматизацию и повторное использование программного обеспечения, оптимизировать доставку данных и использовать весь потенциал искусственного интеллекта. Узнайте больше Последние новости с Mia-Platform ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Массимилиано Бьянчези — старший руководитель группы продуктового маркетинга в Mia-Platform. Он рассматривает платформы как средство создания более качественного программного обеспечения и катализаторы более устойчивого развития — технологического, делового и социального. Имея большой опыт работы с платформами для разработчиков, он фокусируется на пересечении… Читать далее от Массимилиано Бьянчези
