谷歌新增人工智慧工具，自動化開發運維流程

十月，,Google 推出名為 Gemini Cloud Assist 的生成式人工智慧(AI)工具,以自動化軟體開發生命週期中更廣泛的任務,包括對於運行於 Google Cloud Platform (GCP) 的應用程式進行故障排除,提出建議以改善效能並強化安全性。

在 Google Cloud Next ’24 大會上宣布的 Gemini Cloud Assist,已與現有的發佈和訂閱功能整合,讓 DevOps 團隊能夠啟動生成式 AI 提示,自動化先前需要開發腳本才能完成的任務。Gemini Cloud Assist 亦能根據部署的程式碼,生成架構配置。

與此同時,Google也透過私人預覽版本提供了對Gemini Code Assist工具的更新,該工具可以根據一百萬個代碼單位訓練的大型語言模型生成代碼。

Google雲端平台(GCP)和技術基礎設施的副總裁兼總經理Brad Calder向與會者表示,Gemini Code Assist的1.5版本現在將根據Google審核的代碼訓練的最大語言模型生成代碼,以產生更可靠的輸出。

未來的挑戰將是確定雲端服務提供商如Google提供的生成式AI工具的界限,以及Google合作夥伴如GitLab提供的生成式AI工具的起始點。

GitLab一直在與Google密切合作,利用Google透過其Vertex平台提供的核心服務,開發其Duo AI功能,以管理機器學習運作(MLOps)。

GitLab產品長David DeSanto表示,隨著AI持續應用於DevSecOps工作流程,GitLab開發的路由功能將簡化對多個大型語言模型提示的協調。這種方法提供了一層抽象層,使得在新功能加入時更容易交換底層的大型語言模型。他補充說,大多數DevOps團隊不需要直接訪問大型語言模型,因為他們創建的自然語言提示將由底層平台執行。

目前尚不清楚AI能在多大程度上自動化DevSecOps工作流程,但隨著嵌入大型語言模型中的推理引擎變得更加先進,這些平台自動化手動任務的能力只會不斷增強。隨著手動任務的消除,開發人員的生產力應該會大幅提高,因為例如啟動遠端開發環境所需的時間將大大減少。

然而,IT領導者應該關注的重點不是追蹤過時的指標,如生成的代碼量,而是應該關注測試失敗率下降的速度,因為編寫的代碼質量將穩步提高,DeSanto說。太多開發人員花費大部分時間試圖讓在筆記型電腦上運行的代碼在生產環境中執行。

此外,隨著對現有代碼工作原理的總結變得更加容易獲得,為軟體工程團隊新增成員將變得更加容易,DeSanto說。

最終,任何DevOps團隊能夠構建、部署和管理的應用程式數量都將大幅增加,而無需IT組織增加大量軟體工程師來構建、部署、管理和保護應用程式。