AI原生时代已来！微服务、Docker、Kubernetes构建云原生应用，GitHub Copilot等AI工具赋能SDLC。NLP预测需求，AI驱动测试/监控，DevOps提效。关注安全、合规，警惕过度依赖。拥抱AI，构建更智能应用！
译自：AI-Enabled Developer: A Complete Guide to Maximizing Development Productivity
作者：Atulpriya Sharma
多年来，我们构建软件的方式发生了显著变化。从传统的应用程序到云原生应用程序的灵活性，再到如今进入人工智能原生时代，人工智能正在通过改进开发流程和提高生产力来重新定义现代软件实践。
如今的团队分布在全球各地，使用复杂的微服务、依赖项和多个云提供商。开发人员不仅仅是编写代码，他们还在编排系统。这使得人工智能的集成具有变革性，而不仅仅是代码完成。人工智能工具是开发周期中必不可少的合作伙伴，可以帮助团队管理复杂的任务、自动化日常任务，并发现可能影响生产的潜在问题。
对于开发人员来说，人工智能不会取代他们的专业知识。它会放大他们的能力和生产力，使他们能够专注于解决实际的业务问题。
曾经编写和部署代码的简单过程已经演变为由相互连接的模块、系统和服务组成的复杂生态系统。让我们来看看塑造当前软件开发状态的关键方面。
如今的应用程序由多个微服务组成，这些微服务使用 Docker 等技术进行容器化，并通过 Kubernetes 进行编排。这使团队可以独立部署每个服务、高效扩展并保持高可用性。例如，一个电子商务应用程序可以包含用于产品目录、购物车和支付处理的单独微服务，每个微服务都在隔离的容器中运行，并使用 API 进行通信。
我们已经从单体应用程序转变为使用 API 互连的基于微服务的应用程序。如今，组织利用内部和外部 API 的组合来构建应用程序。移动应用程序可能会与 AWS S3 存储桶进行存储交互，与 Stripe 进行支付交互，并与 Auth0 进行身份验证交互，从而创建一个复杂的 API 依赖关系网络。
如今，团队比以往任何时候都更加分散，需要复杂的协作工具和异步工作流程。这需要强大的版本控制实践、全面的文档和有效的沟通协议。团队依赖 Git 进行版本控制，Jira 进行项目管理，Slack 进行异步通信，同时管理远程工作、不同的时区和文化背景。
不断发展的软件开发过程模糊了开发和运营之间的界限，CI/CD 管道已成为标准实践。DevOps 和平台工程实践简化了端到端的开发过程。一个典型的管道可能包括用于 CI 的 GitHub Actions、用于 CD 的 ArgoCD、用于基础设施管理的 Terraform 和用于监控的 Prometheus。
我们都听过“数据是新的石油”这句话，现代应用程序实时处理海量数据，这需要复杂的数据处理管道。系统必须处理结构化和非结构化数据，通常使用 Kafka 等工具实现事件驱动的架构以进行流式传输，并使用 Redis 进行缓存，同时保持性能和数据一致性。
现代应用程序依赖于大量的外部库、框架和服务，从而创建了复杂的依赖关系。管理这些依赖关系至关重要且复杂，因为它涉及跟踪版本、处理漏洞和确保兼容性。用于 JavaScript 的 npm 和用于扫描的 Snyk 等依赖关系工具已成为维护健康和安全代码库的必需品。
软件开发实践已经从纯粹的人工驱动过程转变为开发人员和人工智能之间的协作。借助 GitHub Copilot、Claude 和 Cursor 等工具，我们看到了人工智能在开发生命周期的每个阶段的集成。这不仅仅是代码生成，而是关于提高开发人员在 SDLC 中的能力。
规划
人工智能为需求收集和项目范围界定等流程带来了预测智能。通过使用自然语言处理 (NLP) 和历史项目数据，人工智能工具可以分析需求文档、建议用户故事、预测瓶颈并以更高的准确性估计时间表。
例如，团队可以使用 Jira 的人工智能驱动的估算或 Copilot 来理解需求并规划项目。
话虽如此，团队不能过度依赖人工智能生成的估算或故事。他们还必须注意不要忽视业务和特定领域的约束以及合规性要求。
设计
现代人工智能工具了解您的需求和约束，可以建议最佳的数据库模式、API 定义和基础设施模式。通过学习各种项目中数百万个架构决策，人工智能现在可以预测扩展挑战、识别潜在的安全漏洞并推荐最佳实践。
如果你正在使用 AWS 技术栈，你可以使用 AWS Application Compose 来可视化你的应用程序所需的所有 AWS 服务。其他工具，如 Copilot 也可以派上用场。
然而，团队不能盲目地接受生成的架构，而不考虑可扩展性和安全性。此外，AI 可能会过度简化集成复杂性点，因此必须小心避免这些问题。
编码
AI 在编码中的影响远不止自动完成。今天的 AI 编码助手可以理解上下文，建议整个函数，并解释复杂的代码段。这些工具分析你的代码库的模式，理解你的风格，并提供智能的重构建议。
团队可以使用诸如 GitHub Copilot、Amazon’s CodeWhisperer 或智能 IDE（如 Cursor 和 Aider）等工具进行 AI 辅助编码。
必须小心避免在没有适当审查的情况下接受 AI 生成的代码，并避免忽略可能出现的性能影响。
测试
AI 将测试从被动过程转变为预测过程。现代 AI 测试工具可以根据代码更改自动生成测试用例，预测最有可能包含 bug 的区域，并模拟用户行为模式。它们还能够生成自我修复的测试脚本，识别回归，甚至预测性能瓶颈。
团队可以使用诸如 Applitools 和 TestIM 等测试工具进行 AI 驱动的测试。如果你正在使用云原生技术栈，你可以使用 Testkube 进行强大的持续测试，并结合 AI。AI 驱动的测试工具可能会遗漏边缘情况。因此，团队不能过度依赖生成的测试，而需要人工验证。
监控
AI 驱动的监控已经从简单的警报发展到预测性操作。通过使用机器学习，现代可观测性工具可以在异常变成事件之前检测到它们，预测资源利用率模式，并自动调整系统配置。它们还可以分析复杂的日志模式，关联分布式系统中的事件，并执行全面的根本原因分析。
诸如 Dynatrace、New Relic、Datadog 和 Grafana 等工具为他们的可观测性平台提供 AI 驱动的功能。
这种监控工具可能会因过于敏感的 AI 监控而导致警报疲劳。此外，自动响应可能会失去上下文，这可能会忽略性能监控的差距。在 InfraCloud，我们使用 Prometheus 和 Grafana 以及 Nvidia DCGM exporter 来监控我们的 AI 实验室。
虽然 AI 正在改变软件行业，但其成功实施需要仔细考虑几个关键因素。这些考虑因素确保 AI 的采用能够增强开发，并与组织目标、合规性要求和安全标准保持一致。
安全与数据保护
在开发生命周期中集成 AI 工具会引入新的安全威胁。与 AI 助手共享的代码片段可能会泄露敏感信息，如 API 令牌、安全密钥和专有算法。例如，医疗保健组织必须遵守 HIPAA 法规来保护敏感的患者数据，而金融组织必须遵守 PCI-DSS 来确保支付细节得到仔细处理。
确保在 AI 处理之前实施数据清理程序，对敏感代码库使用 AI 工具的私有部署，并建立明确的指南，说明可以与 AI 助手共享的内容。
流程集成
成功的 AI 实施需要与你现有的开发工作流程（包括 CI/CD 工具和代码审查流程）无缝集成。例如，你的 Agile 团队可以将 AI 助手与 JIRA 结合使用，以帮助进行 sprint 计划和开发。
验证你要实施的 AI 工具与你现有工具（如 GitHub、JIRA 或 Jenkins）的集成点至关重要，以确保 AI 增强流程而不会中断它。
成本与价值评估
实施 AI 工具需要在不同的组织环境中进行仔细的成本与收益分析。例如，AI 编码助手可能每个开发者每月花费 50 美元以上，但可能会将开发时间缩短 20-30%。这个决定可以根据你所在的行业来做出。例如，如果你在一个竞争激烈的市场中，投资 AI 工具将使你能够更快地交付功能，从而为你提供竞争优势。
但是，你必须采取整体方法，并考虑培训成本、采用期间潜在的生产力下降、传入代码标准化和长期维护。
团队准备和培训
AI 的成功实施取决于团队如何使用它。组织必须投资于团队的培训和发展，以有效地使用 AI。例如，开发人员需要接受关于使用 AI 工具和最佳实践、AI 局限性、有效和及时的工程以及何时使用人类专业知识的培训。在医疗保健领域工作的团队必须学习如何在保护患者数据的同时使用 AI，而在电子商务领域工作的团队需要知道如何使用 AI 优化性能。
为了改进这一点，组织可以举办研讨会，编写提示和指南文档，并设立指导计划来培训团队。在 InfraCloud，我们创建了专门的 Slack 频道，用于分享与 AI 相关的工具和学习资料，并定期举办研讨会来提升团队技能。
质量控制框架
必须对 AI 生成的代码进行严格的检查。组织必须建立明确的 AI 输出审查协议、自动化测试要求和性能基准。例如，银行软件团队可能需要对 AI 生成的代码进行额外的安全扫描，而实时系统则需要严格的性能验证。
验证代码质量、缺陷数量和开发速度等指标，并启用反馈循环至关重要。
治理与合规
必须建立与行业最佳实践相一致的 AI 工具使用综合治理框架。金融服务必须确保 AI 的使用符合 GDPR 和 CCPA，而医疗保健软件则需要符合 HIPAA。创建关于 AI 工具使用、数据共享和代码所有权的策略。实施 AI 辅助开发审计跟踪、定期合规性检查以及针对治理问题的明确升级路径。
考虑行业特定要求，例如云服务的 SOC2 或制造业的 ISO。
拥抱 AI 支持的未来
AI 在软件开发中的集成代表了应用程序构建和部署的根本性转变。随着工具获得上下文理解、可靠的代码生成和更深入的分析能力，AI 辅助和人类专业知识之间的界限不断演变。
对于希望开始其 AI 赋能开发之旅的团队来说，关键是从小处着手并进行战略性扩展。首先确定 AI 可以立即产生影响的具体痛点——无论是代码完成、自动化测试还是增强的代码审查。聪明的开发人员不仅仅是编写代码；他们还利用 AI 来构建更好、更快、更智能的应用程序。在 InfraCloud，我们定期分享博客文章，并就人工智能的复杂主题举办网络研讨会。如果您希望利用 AI 工作流程来提高开发人员的生产力，我们的 AI 云专家可以为您提供帮助。请在 LinkedIn 上与我分享您对本文的看法以及您如何使用 AI，以及您遇到的任何有趣的用例。
软件开发的未来已经到来，并且是 AI 赋能的。你准备好开始了吗？