Program

DevOps integrerer utvikling og drift for å fremme samarbeid, automatisering og kontinuerlig levering av programvare, noe som øker effektiviteten og hastigheten på utviklingssyklusen. Dette vil som regel gi høyere brukerverdien.

DevTestOps utvider denne tilnærmingen ved å inkludere kontinuerlig testing i prosessen, noe som sikrer at feil oppdages tidlig og forbedrer programvarekvaliteten. Denne metoden integrerer tester som en integrert del av utviklings- og distribusjonsprosessene for å oppnå raskere og mer pålitelige programvareutgivelser/deploy’er.

Her vil vi diskutere fordelene med å integrere test i denne prosessen, få gode tips til samarbeid og gi oss et bilde på hvordan dette har utviklet seg. Dette er noe av det denne lille Q&A-sesjonen vil belyse.

AI/KI gir oss allerede mange muligheter til enda bedre løsninger og gir god støtte til mange i arbeidet. Vi vet at bruken av AI bare vil gi oss enda bedre løsninger og støtte i månedene og årene som kommer. Men selv om bruken av KI har blitt stadig mer utbredt, har bruk av KI både fordeler og ulemper som vi må ta hensyn til.

Blant fordeler kan nevnes effektivitet, automatisering av rutineoppgaver og tilpasninger når KI-systemene lærer fra nye data noe som kan føre til kontinuerlige forbedringer og skreddersydde løsninger.

Blant ulemper kan nevnes at noen yrker vil kunne endres eller forsvinne helt. KI medfører helt klart etiske utfordringer og komplekse spørsmål i forbindelse med personvern, rettferdighet og beslutningstaking. KI-systemenes læring kan også gi feil resultater som vi lett stoler på uten at vi vet om dataene som dette baseres på, er til å stole på. Det er viktig å håndtere teknologien med omtanke for å maksimere fordelene og minimere risikoene. Hvordan utfører vi kvalitet-/testaktiviteter i dette landskapet? Dette er noe av det denne lille Q&A-sesjonen vil belyse.

Overgangen fra on-premises til skyen kan medføre utfordringer som datamigrering, sikkerhet og kostnadskontroll. Det krever nøye planlegging for å sikre at alle data overføres sømløst og at sikkerhetsprosedyrer oppdateres. I tillegg kan uventede kostnader og behovet for nye ferdigheter/kompetanse skape ekstra vanskeligheter. Hvordan testes for eksempel migreringen og er det spesielle KPI’er (Key Performance Indicators) som er viktige? Hva er suksessfaktorene? Er det andre sikkerhetsmekanismer vi må ta hensyn til også i test-/utviklingsmiljøer? Dette er noe av det denne lille Q&A-sesjonen vil belyse.

Datadrevet utvikling bruker dataanalyse for å informere, ta beslutninger og forbedre programvarekvalitet. Ved å samle og analysere brukerdata kan utviklingsteamet optimalisere funksjonalitet og tilpasse løsninger basert på reelle behov og ytelse. Dette fører til mer effektive og målrettede produkter. Hvordan jobber vi med testaktiviteter og kvalitet i dette landskapet? Finnes det noe rammeverk som vi kan støtte oss på? Kan AI/KI i forbindelse med datadrevet utvikling hjelpe oss og i tilfelle hvordan? Her får vi tips og erfaringer rundt emnet datadrevet utvikling. Dette er noe av det denne lille Q&A-sesjonen vil belyse.

Utviklingsprosjekter blir stadig mer komplekse. Det blir flere kodelinjer, flere integrasjoner, en blanding av sky og onprem og så skal jo alt inneholde noe ikke-deterministisk AI. I tillegg skal alt rulles ut fortløpende i en produktorientert utviklingsmetodikk.