Ingénierie de plateforme et GenAI : mettez de l’ordre dans votre maison

Les équipes d’ingénierie de la fiabilité des plates-formes et des sites verront un impact important sur leur travail grâce à l’IA générative, ont prédit les membres du panel lors du sommet virtuel sur la modernisation DevOps organisé en mars par Harness, une plate-forme de livraison de logiciels.

Jusqu’à présent, les développeurs ont été au centre d’une grande partie des discussions de l’industrie technologique sur GenAI. Mais cela va changer le travail dans les organisations d’ingénierie, a déclaré le panel.

« Il y a beaucoup de buzz autour de ce sujet, ce qui est formidable », a déclaré Srinivas Bandi, vice-président de l’ingénierie et des produits chez Harness. « C’est une innovation qui a amélioré l’industrie, mais je pense aussi personnellement que la génération de code a de nombreux impacts en aval. »

Produit et développement : un lien plus étroit

GenAI conduira à des relations plus étroites et plus inclusives – en particulier avec la gestion des produits – dans le cycle de développement du cycle de vie des logiciels (SDLC), a prédit Wes Whitlam, directeur de l’ingénierie logicielle chez Rockwell Automation.

« L’introduction d’outils dans une équipe de gestion de produits va en fin de compte aider également l’équipe d’ingénierie et le personnel », a déclaré Whitlam, ajoutant qu’il voit une plus grande capacité à disposer de visualisations et de maquettes filaires au niveau de la gestion de produit.

« Lorsque cela est présenté à une équipe de conception, si nous parlons de SDLC, vous disposez vraiment de ce canal et de cet échange d’informations plus tangibles, que vous pouvez modifier, mettre à jour, puis refactoriser si vous en avez besoin », a-t-il déclaré. « Et même simplement répéter, pour dire : « Hé, avons-nous ce dont nous avons besoin pour passer au niveau suivant ? Cela éliminera le travail et le gaspillage et maintiendra une équipe d’ingénierie dans un état de flux, ce que nous attendons tous vraiment de nos équipes.

Bandi a ajouté : « Une autre façon dont je peux personnellement voir cette amélioration est qu’il y a une spécification de produit, et il y a finalement ce qui est livré. »

Un autre panéliste a également déclaré que le développement travaillerait plus étroitement avec les chefs de produit dans le nouveau paradigme. « Je pense seulement [of] la créativité du chef de produit, ses capacités et ce qu’il peut faire et sa vision de la direction que cela peut prendre », a déclaré Nick Colyer, responsable de l’ingénierie numérique chez AHEAD, une société de services informatiques et de conseil basée à Chicago. « Ça va devenir intéressant de voir ce lien étroit. »

Quatre domaines d’évolution

GenAI déclenchera des évolutions significatives dans l’automatisation des infrastructures et l’ingénierie des plateformes, a prédit Colyer. AHEAD constate déjà à quel point l’IA générative révolutionne les domaines du SDLC, tant en interne qu’en externe auprès des entreprises clientes, a-t-il déclaré. Il a comparé l’impact de GenAI comme étant aussi important que le changement observé avec l’émergence du cloud computing.

« De mon point de vue, nous avons des équipes qui montent en puissance [up] », a-t-il déclaré.

Selon lui, les quatre domaines auront un impact :

1. Automatisation des infrastructures et ingénierie des plateformes.
2. Le portail interne des développeurs, qui, selon lui, est probablement la demande numéro un aujourd’hui des équipes de développement. Le portail « est probablement l’une des demandes les plus importantes aujourd’hui de la part des équipes de développement », a déclaré Colyer. « Nos équipes d’applications modernes y travaillent dur. »
3. Le portail interne des développeurs de données, car les équipes de données doivent également fournir des services de données via la plateforme, avec prise en charge de la documentation et de la gestion des connaissances.
4. Expérience des développeurs, comment la mesurer et dans quelle mesure les équipes sont productives.

« Mettez de l’ordre dans votre maison, ingénierie de plate-forme », a déclaré Colyer au public à un moment donné de la discussion.

Il a prédit plus de tout : plus de documentation grâce à une productivité accrue, plus de révisions de code et plus d’analyses de sécurité des composants.

« Je pense que ce sont les préoccupations de savoir comment le côté opérationnel, l’ingénierie de la plate-forme, [to] suivez l’aspect productivité des choses », a-t-il déclaré.

Superpositions d’IA sur le SDLC

Les données et les analyses deviendraient essentielles à la gestion de la productivité accrue que GenAI créera, a déclaré Colyer.

Le flux de travail des développeurs inclura des superpositions GenAI qui fourniront plus de données et d’informations sur ce flux de travail, selon Whitlam.

« Ce que nous allons voir, c’est l’exposition d’un plus grand nombre de données avec lesquelles nous pouvons faire de bonnes choses », a-t-il déclaré. Cela donnera plus de visibilité au flux de travail des développeurs que les métriques DORA ou les outils de gestion de portefeuille de produits, a-t-il ajouté.

« Une superposition GenAI sur quelque chose comme ça, disant : « Voici où peut se situer votre problème, s’il y a une contrainte, un goulot d’étranglement ou une marge d’optimisation, cela pourra également aider les ingénieurs, les responsables de l’ingénierie, à dire : c’est une tendance qui va dans la mauvaise direction, nous devons réparer quelque chose », a-t-il déclaré. « Nous allons voir une superposition GenAI uniquement sur les mesures que nous jugeons importantes pour notre communauté. »

Une approche « Bash and Trash » de l’IA

L’employeur de Whitlam, Rockwell Automation, adopte une approche expérimentale de l’IA générative, a-t-il déclaré.

« Nous voulons avant tout créer un filet de sécurité et un espace d’expérimentation lorsque nous parlons de DevEx », a-t-il déclaré. « Nos ingénieurs pilotent et utilisent déjà GenAI dans leur vie personnelle, car ils ne veulent pas rater un bateau et veulent prendre de l’avance. »

En interne, ils appellent leur approche « bash and trash », ce qui signifie qu’ils veulent que les développeurs soient capables de construire quelque chose et de le jeter sans résultat, ni objectif ni intention, a-t-il déclaré. Le but est d’acquérir des connaissances sans punir l’expérimentation.

Il y a, a reconnu Whitlam, des problèmes de conformité juridique à prendre en compte. Mais Rockwell a trouvé des opportunités même en créant quelque chose d’aussi simple que des instructions SQL mais sans toucher à la base de données en utilisant GenAI, des situations qui sont « suffisamment dignes de confiance », a-t-il déclaré.

Chez Harness, l’accent est mis sur la fourniture d’une IA générative aux utilisateurs et, en interne, sur la manière d’exploiter GenAI pour apporter davantage de fonctionnalités aux utilisateurs finaux.

« En ce qui concerne simplement donner cette puissance de GenAI à nos utilisateurs, nous voulons tout faire dans le SDLC, depuis les aider à écrire du code plus rapidement, à nous assurer que les builds s’exécutent plus rapidement, que les tests s’exécutent plus rapidement, à nous assurer qu’ils sont écrire du code plus sécurisé, en s’assurant qu’ils peuvent adapter de nouvelles choses comme [internal developer portals], comment apportent-ils de l’efficacité à leur organisation ? Comment font-ils pour le faire au moindre coût possible ? » » dit Bandi.

L’objectif de l’entreprise, a-t-il déclaré, est de « donner un coup de pouce en termes de productivité aux développeurs, de leur donner des super pouvoirs, de réduire la douleur et d’augmenter le plaisir de travailler sur tout cela ».

Loraine Lawson est une journaliste technologique chevronnée qui couvre depuis 25 ans les questions technologiques allant de l’intégration des données à la sécurité. Avant de rejoindre The New Stack, elle a été rédactrice en chef du site de technologie bancaire Bank Automation News. Elle a…

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