Trí tuệ nhân tạo là nhiên liệu cho những gì chúng ta biết đến như cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ năm. Khả năng tác động và phá vỡ nhiều ngành công nghiệp của nó gần như là vô song. Nó không kém phần đúng về phát triển và kiểm tra phần mềm.
Mặc dù mã tự viết vẫn chưa phải là một công nghệ được thương mại hóa rộng rãi, nhưng tự động hóa lại phổ biến hơn trong phần mềm viết và thử nghiệm. Cách tiếp cận này thậm chí còn trở nên mạnh mẽ hơn với việc áp dụng trí tuệ nhân tạo ngày càng tăng.
Chúng tôi có thể đào tạo các quy trình AI để giám sát phần mềm, thực hiện các tác vụ một cách tự chủ và thực hiện các điều chỉnh tự động dựa trên các mẫu đã học. Các ứng dụng như vậy ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực trong phát triển và kiểm thử phần mềm, từ thiết kế đến triển khai.
Vai trò của AI trong phát triển phần mềm
Trí tuệ nhân tạo và máy học trong phát triển phần mềm có nhiều hình thức khác nhau. Việc sử dụng phổ biến liên quan đến việc tăng cường các quy trình tự động với khả năng đưa ra quyết định dựa trên các đầu vào hoặc đầu ra cụ thể. Ví dụ, chúng ta có thể liên kết các tập lệnh triển khai với các dịch vụ giám sát lỗi. Nếu lỗi xảy ra trên một nhánh sản xuất, nó có thể quay ngược hoặc chuyển tiếp cam kết để đảm bảo sự ổn định của máy chủ sản xuất. Không cần thiết phải can thiệp thủ công. Chỉ riêng nó đã thể hiện tác động mạnh mẽ đối với SLA, vì không còn cần thiết phải giữ nhân viên gọi điện để phản hồi các sự cố máy chủ nhỏ và thời gian ngừng hoạt động.
Nhiều lĩnh vực trong phát triển và thử nghiệm phần mềm đã được hưởng lợi từ việc giới thiệu và sử dụng AI. Bài viết này sẽ chỉ trình bày một số ví dụ về cách AI đang thay đổi lĩnh vực này ở nhiều khía cạnh khác nhau.
Thiết kế phần mềm
Hầu hết các giải pháp phần mềm đều bắt đầu với giai đoạn khám phá. Có vô số cuộc họp với khách hàng hoặc khách hàng để thảo luận về các yêu cầu. Hơn nữa, các nhà phát triển sẽ giải thích những nhu cầu đó khi thiết kế một hệ thống hoặc bộ tính năng mới. Nhu cầu của khách hàng có thể được cung cấp và giải thích theo nhiều cách. Nếu chúng ta không tổ chức các quy trình tốt, công việc có thể nhanh chóng trở thành một mớ hỗn độn. đ
Nhờ sự phát triển của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI có thể giải thích tài liệu với các yêu cầu chống lại các tiêu chuẩn, chẳng hạn như Hướng dẫn INCOSE về Yêu cầu Viết. Khi phát hiện các phần tử bị bỏ sót, không rõ ràng hoặc không nhất quán trong tài liệu, nó sẽ gắn cờ chúng ngay lập tức.
Cách tiếp cận này có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian và tiền bạc. Các yêu cầu bị hiểu nhầm hoặc xung đột là nguyên nhân phổ biến nhất của các vấn đề thiết kế phần mềm. Những vấn đề như vậy có thể ảnh hưởng đến tất cả các quá trình phát triển. Do đó, điều quan trọng là phải loại bỏ chúng càng sớm càng tốt.
Tạo mã tự động
Các nhà phát triển dành nhiều thời gian để viết mã soạn sẵn. Ngay cả với các công cụ tiết kiệm thời gian như khuôn khổ, tập lệnh xây dựng và bộ xử lý trước, chúng vẫn phải viết hàng tấn mã lặp đi lặp lại. Tính năng Soạn thư thông minh được hỗ trợ bởi AI của Gmail đề xuất các bài kiểm tra dựa trên nội dung email. Cách tiếp cận tương tự cũng áp dụng cho IDE và các công cụ dành cho nhà phát triển khác. Đề xuất mã do AI hỗ trợ giúp các nhà phát triển viết các thành phần mới cho phần mềm hiện có một cách nhanh chóng và dễ dàng, dựa trên cấu trúc của các giải pháp trước đó.
Nó không chỉ là tiết kiệm thời gian viết mã. Bằng cách này, nó đảm bảo tính nhất quán của mã trong một dự án. Một số dự án bao gồm một linter hoặc bộ định dạng để cải thiện tính nhất quán trong quá trình xây dựng. Tuy nhiên, các công cụ gợi ý mã dựa trên AI có thể tiến thêm một bước nữa. Chúng thực thi các mẫu thiết kế cụ thể ở trên và ngoài định dạng mã. Sau đó, quá trình phát triển trở nên nhanh hơn và mã nhất quán hơn.
Kiểm thử phần mềm tự động
Kiểm thử phần mềm là một quá trình tốn nhiều thời gian đối với nhóm QA. Nó cũng có thể tải chính các nhà phát triển (một thứ mà bản thân đôi khi có thể trở thành một trận chiến). Viết, chạy và duy trì các bài kiểm tra tiêu tốn rất nhiều thời gian. Tất nhiên, có các khuôn khổ thử nghiệm. Chúng giúp đỡ bằng cách cung cấp một cấu trúc vững chắc cho các bài kiểm tra và loại bỏ nhu cầu viết nhiều mã viết sẵn. Tuy nhiên, thử nghiệm nâng cao bằng AI có thể tạo ra các thử nghiệm tự tạo, bao gồm cả việc tạo dữ liệu thử nghiệm.
AI có thể gắn cờ các lỗi mới tiềm ẩn ngay sau khi chúng được cam kết. Đầu tiên, nó có thể tìm hiểu cơ sở mã của dự án và tất cả dữ liệu lỗi và hồi quy của nó. Sau đó, nó phát triển thông tin chi tiết về nơi có khả năng xuất hiện lỗi. Tiếp theo, nếu nó phát hiện ra mã có khả năng gây ra lỗi, nó sẽ gắn cờ cam kết. Cách tiếp cận như vậy có thể cắt giảm các quy trình kiểm tra tốn thời gian, như kiểm tra hồi quy. Nó có thể xác định các túi trước khi chúng xảy ra.
Kiểm soát triển khai
Một lĩnh vực khác được nâng cao bởi AI là triển khai phần mềm. Đó là một giai đoạn duy nhất trong quá trình phát triển mà đôi khi có thể là nơi có các lỗi mà bạn có thể bỏ sót trong quá trình kiểm tra. Phần mềm giám sát được nâng cao bởi AI có thể phát hiện các triển khai bị hỏng và cuộn mã được đặt trên nhánh sản xuất trở lại hoặc chuyển tiếp tự động để ngăn mã không chính xác xâm nhập vào môi trường trực tiếp.
Nó làm giảm thời gian khôi phục nếu mọi thứ xảy ra sai sót. Ngoài ra, nó giúp cắt giảm chi phí nhân viên để giữ cho mọi người luôn gọi điện.
Các quy trình được hỗ trợ bởi AI cũng có thể áp dụng cho việc phân tích cài đặt thời gian chạy phần mềm và tối ưu hóa cấu hình môi trường. Do đó, bạn có thể giảm chi phí và nhận được các ứng dụng hiệu quả hơn. Phần mềm sẽ tự động được tối ưu hóa để sử dụng ít tài nguyên nhất cần thiết và phân bổ tài nguyên máy chủ tốt hơn nhiều.
AI đã và đang thay đổi cách các nhà phát triển phần mềm làm việc
Sự phát triển trong lĩnh vực AI và ML diễn ra nhanh chóng. Học máy áp dụng cho ngày càng nhiều quy trình. Kiểm thử phần mềm, quy trình triển khai và công cụ giám sát liên tục xử lý phần mềm được triển khai. Họ thu thập và phân tích việc sử dụng dữ liệu một cách nhanh chóng và phản hồi các lỗi.
Việc triển khai AI trong phát triển và thử nghiệm phần mềm đang ở giai đoạn sơ khai. Nhưng nó đang phát triển. Tất cả các công nghệ mới sẽ được các nhóm phát triển nhanh chóng chấp nhận nếu họ đưa ra các cách để tối đa hóa nguồn lực và làm cho các nhiệm vụ phát triển dễ dàng hơn. Git, tiêu chuẩn công nghiệp trong kiểm soát phiên bản, lần đầu tiên xuất hiện vào năm 2005. Node.js, một cuộc cách mạng trong hoạt động JavaScript, xuất hiện vào năm 2009. Các ngôn ngữ phổ biến như Go và Rust thậm chí còn mới hơn.
Tất cả những công cụ đó đã trở nên phổ biến trong phát triển phần mềm. Việc áp dụng AI vào các quy trình hiện có có thể sẽ tuân theo mức độ hấp thụ này. Chúng tôi xem xét các tiện ích, như đề xuất mã và giám sát triển khai. Sau đó, nó áp dụng cho quá trình phát triển tự động hóa, chẳng hạn như tạo các bài kiểm tra. AI cung cấp một quỹ đạo duy nhất để sử dụng trong tương lai. Bên cạnh đó, chúng ta càng sử dụng nhiều, dữ liệu thu thập và phân tích càng nhiều. Sau đó, nó có thể tìm hiểu thêm về cách sử dụng dữ liệu đó.
Cải tiến và tự động hóa
AI hiện đang ở giai đoạn rất sớm trong hầu hết các dự án. Thông thường, các nhà phát triển áp dụng nó để nâng cao các quy trình hiện có. Nó cũng có thể làm nổi bật các vấn đề tiềm ẩn mà nhà phát triển vẫn thường phải xem xét. Ở đây, AI có thể là một phần của quá trình xem xét mã cùng với việc đánh giá thủ công của các nhà phát triển.
Trong tương lai, khi ngành AI tiếp tục cải thiện và các nhà phát triển trở nên quen thuộc hơn với nó, các quy trình này sẽ cho phép đưa ra quyết định dựa trên phân tích của chính AI.
Hiện tại, gỡ lỗi dựa trên AI xác định các lỗi hoặc tắc nghẽn tiềm ẩn trong cơ sở mã. Theo thời gian, nó có thể học hỏi từ những lỗi này và các bản sửa lỗi để tự động sửa các lỗi mà nó tìm thấy. Chúng ta đã có thể thấy nó trong các tính năng xử lý văn bản như tự động sửa lỗi. Chức năng tương tự sẽ phát hiện những lỗi đơn giản mà các nhà phát triển thường mắc phải (thiếu khai báo biến, quên dấu chấm phẩy, v.v.) và sửa chúng. Các nhà phát triển sẽ không cần phải làm bất cứ điều gì và đó chỉ là bước khởi đầu.
Tương lai của AI trong phát triển phần mềm
Bây giờ, AI là một tính năng tương đối mới. Các nhà phát triển thường sử dụng nó song song với việc xem xét thủ công hoặc áp dụng nó để đơn giản hóa việc đưa ra quyết định. Trong tương lai, các quá trình này sẽ trưởng thành. AI sẽ được trao quyền nhiều hơn để tự mình đưa ra quyết định.
AI sẽ không làm giảm vai trò của các nhà phát triển hoặc người kiểm tra. Nó sẽ chỉ giảm bớt những công việc tẻ nhạt của họ và cho phép mọi người áp dụng các kỹ năng của họ vào các lĩnh vực cần thiết và sáng tạo hơn.
