Beim Erstellen einer DevOps-Pipeline kommt es immer wieder vor, dass irgendein Step nicht so funktioniert, wie man es möchte. Gerade wenn man einen neuen Step einbauen möchte, den man bisher nicht im Detail kennt, verbringt man teilweise Stunden damit, den Fehler zu analysieren und zu beseitigen.
Die DevOps-Plattform von Harness hat es sich zur Aufgabe gemacht, den DevOps-Prozess zu modernisieren und zu erleichtern. Ein Feature der CI-Komponente von Harness erlaubt es, nur die Unit-Tests auszuführen, die mit dem letzten Code-Change in Verbindung standen. Dieses Feature wird Test Intelligence genannt. Die Konfiguration ist zwar recht einfach, aber da das der erste Versuch war, habe ich ganz einfach meine Testparameter von meiner alten DevOps-Lösung in die Konfiguration übertragen. Das Ergebnis war etwas ernüchternd:
Die Tests wurden zwar ausgeführt, aber keiner der Tests wurde an die Test Intelligence übertragen.
Um es den DevOps-Engineers einfach zu machen, kann die Harness-AI verwendet werden, um den Fehler genauer zu analysieren und dann anhand der Dokumentation nach einer Lösung inkl. genauer Beschreibung zu suchen. In meinem Fall habe ich einfach zu viel Konfiguration versucht:
Die Harness-AI ist ein Core-Feature der Harness-Plattform und wurde in allen Bereichen der SDLC eingebaut und arbeitet mit einem Multi-Agent-Approach. So kombiniert Harness KI Daten aus dem Coding, des Build- und Deploy-Steps, dem Testing, aus dem Release-Management, den Cloud-Kosten und den verbundenen Observability-Daten, um in jeden Schritt des Value Streams den DevOps-Teams die richtigen Antworten zu geben.
Auch wenn die Harness AI noch nicht perfekt ist, unterstützt sie erfahrene Entwickler dabei, Fehler schneller zu identifizieren und zu beheben.
Harness hat auf seiner Homepage mehr Details zu der KI veröffentlicht, insbesondere zu dem Privacy First Approach.
