主要观点总结
本文探讨了DevSecOps中人工智能的应用及其影响，包括开发工作流程、安全工作流程以及人工智能护栏的考虑因素。文章指出人工智能在简化工作流程、提高效率、增强协作和知识共享方面的潜力，并给出了现实世界中的AI应用实例。同时，文章也强调了安全性和隐私保护的重要性，以及衡量人工智能对开发工作流程影响的挑战。
关键观点总结
关键观点1: DevSecOps中人工智能的应用
人工智能在DevSecOps中的应用包括简化工作流程、提高效率、增强协作和知识共享。通过人工智能，可以获得许多好处，如识别工作流程中的低效率任务、提供代码解释和生成、自动生成测试等。
关键观点2: 人工智能的影响
人工智能不仅限于开发，还延伸到运维和安全领域。通过人工智能，可以更快地诊断并解决问题，提高可观测性，优化成本，并推动创新。
关键观点3: 安全性和隐私保护的考虑
在使用人工智能时，必须注意数据安全和隐私保护。这包括检查数据使用情况，确保专有数据不被用于训练AI模型，以及制定明确的指导方针来避免被利用。
关键观点4: 衡量人工智能的影响
衡量人工智能对开发工作流程的影响是一个新的挑战。除了传统的开发人员生产力指标，还需要考虑代码质量、测试覆盖率和CI/CD管道失败的频率等因素。
文章预览
作者 | Michael Friedrich
译者 | 刘雅梦
策划 | 丁晓昀 DevSecOps 是一种强大的软件开发方法，可以加快交付速度并提高效率。 在 2024 年伦敦 QCon 的演讲中，我探讨了团队在他们的 DevSecOps 流程中是如何面对不同程度的低效率，从而阻碍了进步和创新。 我强调了一些常见的问题，比如调试时间过长、工作流程效率低下等，同时还展示了人工智能（AI）是如何成为简化这些流程并提高效率的强大工具的。
云原生——DevSecOps
让我们来探索 DevSecOps 及其与云原生的联系。在我们开启 DevSecOps 之旅时，请先考虑你当前所处的阶段。你是处于部署、自动化测试、利用临时环境阶段，还是要从头开始？ 在整个讨论过程中，我鼓励大家找出自己当前所面临的最低效的任务。是问题创建、编码、测试、安全扫描、部署、故障排除、根本原因分析还是其他什么？
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