Letzte Woche haben wir von Harness eine Software Delivery User Konferenz in London ausgerichtet. Auch wenn die Main Key Note von Harness war, haben wir den Rest des Tages DevOps Spezialisten von großen Unternehmen eingeladen, die über die Erfahrungen und Entwicklungen im Software Delivery berichten. Hier ist ein Überblick über einen äußerst erfolgreichen DevOps Software Delivery User Day.
“Harness handle it for you”
Gartner hat am Tag der Konferenz den Magic Quadrant for DevOps Platforms 2025 veröffentlicht und Harness als Leader ausgezeichnet. Harness wurde 2023 von Gartner erstmals als Visionär gelistet. 2024 fand der Aufstieg in den Leaders Sektor statt und nun 2025 hat Harness, Microsoft und GitLab im Leaders-Quadranten überholt. Warum ist dass? Und was macht Harness anders als andere? Die Eröffnungs-Keynote von Jyoti Bansal und Nick Durkin drehte sich genau darum.
Ein Konsens, der auch in den unterschiedlichen Panel-Diskussionen immer wieder Thema wurde, war, dass AI-generated Code immer mehr Einzug in viele Organisationen nimmt. Gleichzeitig entwickelt sich jedoch Software-Delivery und Ops-Seite immer mehr zum Bottleneck. Code-Reviews werden schwieriger und Anforderungen an Compliance und Security sind, wenn überhaupt, nur teilweise automatisiert und Bestandteil des Value Streams und SDLC. Gleichzeitig müssen viele Organisationen schneller stabile Releases und Features an ihre Kunden bringen.
Der Erfolg von Harness liegt darin, die Aufgaben nach dem Coding zu automatisieren, modernisieren und die Feedback Loop zum Entwickler so kurz wie möglich zu halten. Oder wie es im Englischen heißt: “deliver code to their users quickly, reliably and efficiently” .
Power of Harness AI
Die nächste Evolutionsstufe dorthin haben Jyoti und Nick auf der Unscripted präsentiert. Um die Arbeit für das Software Delivery Team so einfach wie möglich zu gestalten, wurden die Harness AI in den SDLC eingebaut, die in der Lage ist, über AI Agents Daten aus unterschiedlichen Bereichen und Systemen zu verarbeiten und in den Harness Knowledge Graph zugänglich zu machen.
AI for DevOps
Neue Pipelines zu erstellen, ist zwar mit Harness-Templates einfacher geworden, sodass man auch Golden Pipelines aufbauen kann, aber mit der Einführung von AI-generated Pipelines wird die Erstellung noch einfacher und schneller gemacht. Harness AI wurde nicht nur mit Kenntnissen über den Pipelinebau trainiert, sondern kann auch bestehende Pipelines aus der Umgebung kennenlernen und diese eigenständig als Basis für neue Pipelines verwenden. Damit können auch bestehende Compliance- und Security-Steps automatisch in neue Pipelines übernommen und automatisch angepasst werden. Der größte Fortschritt ist aber, dass die Harness AI Build-Fehler erkennt, versucht, automatisch zu beseitigen, Tests durchführt und, wenn sie eine funktionierende Lösung gefunden hat, diese auch als Pull-Request zum Review zur Verfügung stellt.
AI for Release Management und Testing
Viele Harness Kunden haben in der Vergangenheit immer wieder nach einem Release Management System gefragt. Die Idee ist es, das Release Management für große und komplexe Releases zu vereinfachen und zu steuern. Harness hat auf der Unscripted eine kleine Preview gegeben und gezeigt, wie eine AI beim Release Management unterstützen kann.
Ein wichtiger Bestandteil des Value Streams und der Delivery Pipeline ist Testing. AI Automated Testing schließt die Lücke in der Deployment Prozess, indem Synthetische Tests die Funktionalität einer WebUI überprüfen. Früher wurden Synthetische Test immer mit großer Vorsicht verwendet, da wenn sich die WebUI ändert (z.B. ein anderer Textnamen oder Class beinhaltet), der Test meist überarbeitet werden muss, damit er weiter funktioniert. Die Harness AI ist nun in der Lage, Testcases per Texteingabe automatisch umzusetzen und bei einer Änderung der UI anzupassen. Statt z.B. einen Editor zu nutzen, der ID und Codes aus der UI List und daraus eine Konfiguration erstellt, kann die AI eine Konfiguration auf GenAI Promotes Eingaben erstellen.
AI SRE
Ein Site Reliability Engineering (SRE) ist eine spezielle Art von DevOps-Teammitgliedern, die sich darauf konzentrieren, zuverlässige Systeme zu erstellen und zu pflegen. Eine der Hauptaufgaben der SRE Teams ist es, im Fehlerfall die Probleme zu identifizieren und eine Lösung mit den restlichen DevOps-Teams zu finden. Harness AI ist in der Lage, Daten aus unterschiedlichen Bereichen des Value Stream und SDLC zu analysieren, um dem SRE-Team schnell eine Root-Cause-Hypothese und, wenn möglich, eine Lösung zu geben. Auf der Unscripted hat Nick Durkin eine Preview gegeben, wo die Harness AI selbst Informationen aus War-Rooms in die Hypothese und Lösungsfindung eingearbeitet hat. Obwohl dies nur eine Preview war, lässt sich schon absehen, wie diese Technologie das Leben der SRE vereinfacht und MTTR Zeiten reduzieren lässt.
Überdies hat Harness die KI in weitere Teile der Plattform integriert, sodass z.B. Security einfacher in die Pipeline einzubauen ist, aber auch die Fehlersuche (wie falsch konfigurierte Pipelines) zu beschleunigen.
Unterstützung für AI Deployment
Immer mehr Organisationen fügen AI und ML Fähigkeiten ihren Services und Produkten hinzu. Damit diese auch im Value Stream reflektiert werden können, hat Harness die Unterstützung für das Deployment von AI und ML Modellen in einer Pipeline mit aufgenommen. Unter anderem wird Harness mit AI/ML Ops Module es Organisationen erleichtern, die Modellleistung zu vergleichen und zu messen.
DevOps Community Keynotes und Panels
Der überwiegende Teil des Tages wurde aber von DevOps Experten vielen großen Organisationen gestaltet.
So haben z.B. Jason Morris (Head of DevOps Enablement bei Citi) und Stefanos Piperoglou (Head of Product, Software Delivery Platform bei Citi) der DevOps Community die Geschichte hinter der Modernisierung der DevOps Pipeline und die Einführung von Governance und Compliance in Software Delivery bei Citi präsentiert.
Auch Leader von Lloyds, Hargreaves Lansdown, Revolut, EasyJet, Checkout.com und anderen Unternehmen haben darüber gesprochen, wie KI die Softwarebereitstellung verändert und welche Möglichkeiten sich daraus ergeben.
Aufzeichnungen der Vorträge sind bereits als On-Demand Video unter https://www.unscriptedconf.io/ zur Verfügung. Schauen Sie sich in den Videos an, wie sich die SDLC mit AI verändert und das Leben von DevOps Teams vereinfachen kann.
