Gözlemlenebilirlik, Uygulama Güvenliği ve Yapay Zeka DevOps ve Platform Mühendisliği Olgunluğunu Nasıl Geliştirir?
22 Nisan 2024 Pazartesi
Yapay zeka (AI), DevSecOps'a entegre edildiğinde, ekiplerin geliştirme, güvenlik ve operasyonlar genelinde iş akışlarını otomatikleştirmek için verileri eyleme geçirilebilir bir varlığa dönüştürmesine yardımcı olur.
DevOps ve platform mühendisliği, buluta özgü teknoloji ve yazılım sunumu alanında muazzam bir değer sağlayan temel disiplinlerdir. Ancak bu uygulamalar tek başına duramaz. Aksine, güvenilirlik, güvenlik ve verimliliği sağlamak için ek teknolojik yatırımlarla desteklenmelidirler. Bu önemli yatırımlardan biri gözlemlenebilirliği içerir.
Uygulamaların ve altyapının gözlemlenebilirliği, sistem performansı ve davranışına kapsamlı bir bakış açısı sunarak DevOps ve platform mühendisliği için kritik bir temel görevi görür. Topoloji haritalamasını, kod düzeyinde ayrıntıları ve gerçek zamanlı içgörüler sağlayan kullanıcı deneyimi metriklerini kapsayacak şekilde geleneksel izlemenin (metrikler, günlükler ve izler) ötesine geçer. Bu gerçek zamanlı farkındalık, ekiplerin sorunları hızlı bir şekilde tespit etmesini ve çözmesini sağlar.
DevOps ve platform mühendisliğinin her ikisi de süreçlerinin merkezinde yer alan çevikliği ve güvenilirliği korumak için vazgeçilmez yeteneklerdir.
Dahası, gözlemlenebilirlik, olgunlaşan DevOps ve platform mühendisliği duruşları için fırlatma rampasıdır. Son araştırmalar, kuruluşların %71'inin DevOps iş akışlarında otomasyon kararlarını ve iyileştirmeleri yönlendirmek için gözlemlenebilirlik verilerini ve içgörülerini aktif olarak kullandığını göstermiştir.
Teknoloji ayrıca kuruluşların %78'inin sürüm doğrulamasını otomatikleştirmesini ve kuruluşların %74'ünün darboğazları belirlemesini ve üretim hatlarını otomatikleştirmesini sağladı.
Gözlemlenebilirlik ve DevSecOps: Shifting Left
Gözlemlenebilirlik, ekipleri “Shifting Left” yaklaşımı benimsemeleri için güçlendirir. Gözlemlenebilirliğin sağladığı derin görünürlük ve içgörüler, ekiplerin yazılım geliştirme yaşam döngüsünün (SDLC) başlarında proaktif önlemler almasına olanak tanır.
Sola kayma, SDLC'nin bir parçası olarak yazılım kalitesi, performans ve güvenlik testini içeren bir yaklaşımdır. Bu uygulamalar, optimum yazılım çalışmasını ve sorunların çoğalmadan önce hızlı bir şekilde çözülmesini sağlar. Bu uygulama, tüm paydaşların yazılım ve altyapının bütünlüğünü korumada rol oynadığı ortak bir sorumluluk kültürünü teşvik eden DevSecOps'un ayrılmaz bir parçası haline geldi.
Gözlemlenebilirlik olmadan, bir DevSecOps yaklaşımının yürütülmesi giderek zorlaşıyor. Dijital bir ortama ilişkin içgörü ve görünürlük eksikliği, güvenlik açıklarının, saldırıların ve tehditlerin verimsiz yönetimine ve çözümüne yol açar. Tersine, güvenlik sorunlarının temel nedeni veya kaynağı hakkında net bir açıklama sağlayan gözlemlenebilirlikle, ekipler sorunları hemen ele almaya başlayabilir. Nihayetinde, gözlemlenebilirlik destekli içgörüler kaynakları korur ve geniş ölçekte DevSecOps'u etkinleştirir.
Gözlemlenebilirlik ve platform mühendisliği: DevOps verimliliğinin kilidini açın
Platform mühendisliği ekipleri de gözlemlenebilirlikten büyük ölçüde yararlanır. Basitçe altyapı sağlığını izlemenin ve sorunları teşhis etmenin ötesinde, gözlemlenebilirlik, kapasite yönetimi, performans optimizasyonu, uyumluluk ve platform bakımı ve sağlamanın diğer kritik yönleri için temel bilgiler sağlayarak platform mühendislerine yardımcı olabilir.
Örneğin, bir gözlemlenebilirlik çözümü, mühendislerin sistem talebine göre kaynakları nasıl ve ne zaman ölçeklendireceklerini anlamalarına yardımcı olmak için kullanım verilerini izleyebilir ve analiz edebilir. Gözlemlenebilirliği yazılım teslim uygulamalarına dahil etmek, platform mühendisliği ve DevSecOps ekiplerinin yüksek önemli görevleri ve sorumlulukları güvenle yerine getirmesini sağlar.
Bununla birlikte, hem DevSecOps'un hem de platform mühendisliğinin başarısını sağlamak söz konusu olduğunda gözlemlenebilirlik bulmacanın yalnızca bir parçası olmaya devam ediyor.
DevSecOps'ta yapay zekanın rolü:
DevSecOps'a entegre edildiğinde, yapay zeka (AI), ekiplerin geliştirme, güvenlik ve operasyonlar genelinde iş akışlarını otomatikleştirmek için verileri eyleme geçirilebilir bir varlığa dönüştürmesine yardımcı olur. Nedensel yapay zekayı makine öğrenimi tabanlı algoritmalarla birleştirmek, geniş veri kümelerini gerçek zamanlı olarak analiz eder ve uygulayıcılara kök neden analizi tarafından yönlendirilen kesin cevaplar sağlar.
Bu yetenek DevSecOps ekipleri için muazzamdır. AI, yalnızca bunları tanımlamak yerine sistem sorunları, anormallikler ve diğer olaylar etrafında derinlemesine bağlam sağlamaya yardımcı olur. Bu bağlam düzeyi olmadan, veri kümelerinin herhangi bir etkili veya verimli DevSecOps işlemi için analiz edilmesi ve kullanılması katlanarak zorlaşır. Nedensel AI ayrıca erken anormallik ve güvenlik açığı tespiti, hızlı sorun çözümü ve sistem performansı optimizasyonuna izin vererek DevSecOps'u destekler.
Geçmiş performanslardan haberdar olan tahmine dayalı yapay zeka, gözlemlenebilirlik ile eşleştirilmiş sistemin gelecekteki ihtiyaçlarını tahmin eder ve tahmine dayalı içgörüler sunar. Bu, sistem sağlığı ve bakımı için proaktif bir yaklaşımı teşvik eder. Bu yetenekler, teknik ekiplerin olası sorunları tırmanmadan önce belirleyerek kesintileri, siber saldırıları ve kesintileri en aza indirmesini sağlar.
AI, DevSecOps'taki "Sec"i yalnızca sistem güvenlik açıklarına sürekli gerçek zamanlı içgörüler sunmakla kalmaz, aynı zamanda gelecekteki potansiyel güvenlik açıklarıyla ilgili istihbarat ve cevaplar sağlayarak güçlendirir.
Platform mühendisliğinde yapay zekanın rolü:
AI, platform mühendisleri için yeteneklerinin gözlemlenebilirlik ve güvenlikle uyumlu bir şekilde birleştiği bir ortam yaratır.
AI-güdümlüiçgörüleri, kaynak tahsisini optimize eder, dahili geliştirici platformu ölçeklenebilirliğini destekler ve platform mühendisleri için özerk işlemler sunar. Otonom işlemler, bir ortamdaki değişen koşullara uyum sağlayabilir ve gerekli iş akışlarını otomatik olarak kendi kendine ayarlayabilir ve yürütebilir. Örneğin, AI, herhangi bir insan müdahalesine ihtiyaç duymadan platform altyapısının optimum şekilde ölçeklendirilmesi için akıllı kaynak tahsisi sağlar.
Gözlemlenebilirlik verilerine dayalı otomatik geri almalar veya sunumlar da AI ile bir gerçeklik haline gelir. Bu otomatik eylemler, sistem güvenilirliğini ve genel platform esnekliğini artırır. Yapay zekanın platform mühendisliğine tanıtılması, disiplin için yeni bir ufka işaret ediyor, verimliliğini, etkinliğini ve güvenliğini daha önce hiç olmadığı kadar artırıyor.
Gözlemlenebilirlik, güvenlik ve yapay zeka: Birlikte daha iyi
Birlikte, gözlemlenebilirlik, güvenlik ve yapay zeka sinerjisi DevOps ve platform mühendisliğini yeniden tanımlıyor. Bu üç yetenek, yazılım dağıtımını hızlandırmak ve teknoloji yığınlarını ve uygulamaları ortaya çıkan güvenlik zorluklarına karşı güçlendirmek için bir reçetedir. Bu kombinasyon, modern yazılım geliştirme ve altyapı yönetiminin karmaşık arazisinde gezinen kuruluşlar için esastır.
Gözlemlenebilirlik, güvenlik ve yapay zeka, DevSecOps ve platform mühendisliğini güçlendirmede çok önemli bir rol oynamaktadır. Her bileşen, yazılım dağıtımını hızlandırmak, yazılım esnekliğini artırmak, manuel görevleri azaltmak, geliştirici üretkenliğini ve memnuniyetini artırmak ve daha fazlası dahil olmak üzere sayısız avantaj sunar.
Dynatrace, DevSecOps ve platform mühendisliği başarısı için bu temel bileşenlerin her birini içeren birleşik bir çözüm sunar. Hipermodal yapay zeka ve yerleşik güvenlik analitiği ve güvenlik koruması ile desteklenen uçtan uca gözlemlenebilirlik ile Dynatrace platformu, kuruluşları çeviklik, verimlilik ve ölçeğin kilidini açmak için ihtiyaç duydukları yeteneklerle güçlendirir.
Detaylı bilgi için lütfen tıklayınız.