Diese Bachelorarbeit untersucht, wie KI die Effizienz und Qualität im DevOps-Kontext beeinflussen kann und welche potenziellen Herausforderungen dabei auftreten. Ziel ist es, ein tiefes Verständnis der Rolle von KI in DevOps zu entwickeln und ihre Auswirkungen auf die Softwareentwicklung zu bewerten.
In der heutigen digitalen Welt ist Softwareentwicklung allgegenwärtig und von zentraler Bedeutung. DevOps, als Kultur und Philosophie, hat sich etabliert, um die Qualität und Geschwindigkeit von Softwareprojekten zu steigern. Mit der zunehmenden Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnen sich neue Möglichkeiten und Herausforderungen für den Entwicklungsprozess.
Mit dem Aufkommen und der Verbreitung der Künstlichen Intelligenz (KI) ergeben sich neue Herausforderungen und Chancen. Diese Technologie, die einst als Zukunftsvision galt, ist heute Realität und beeinflusst zahlreiche Branchen, von der Medizin bis zur Automobilindustrie. KI hat das Potenzial, den Softwareentwicklungsprozess weiter zu transformieren, indem sie Automatisierung und Optimierung auf ein neues Niveau hebt. In Kombination mit DevOps kann KI dazu beitragen, den Entwicklungsprozess noch reibungsloser und effizienter zu gestalten. Dies führt zu einer gesteigerten Produktivität im Entwicklungsprozess und schnelleren Entwicklungszyklen, wodurch letztendlich hochqualitative Produkte entstehen.
Die Motivation hinter dieser Arbeit liegt in der Erkundung dieser Schnittstelle zwischen KI und DevOps. Wie beeinflusst KI die Qualität und Geschwindigkeit des Softwareentwicklungsprozesses im Kontext von DevOps? Kann die Integration von KI-Technologien in DevOps-Praktiken zu signifikanten Verbesserungen führen? Diese und ähnliche Fragen bilden den Kern dieser Untersuchung. Der erste Abschnitt beleuchtet die theoretischen Grundlagen von KI und DevOps, um ein fundiertes Verständnis für die spezifischen Anwendungen der KI im DevOps-Kontext zu schaffen. Der empirische Abschnitt fokussiert sich auf die Untersuchung der konkreten Auswirkungen einer KI-Integration in den DevOps-Prozess.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Motivation und Einleitung
- 2 Theoretischer Hintergrund
- 2.1 Künstliche Intelligenz (KI)
- 2.1.1 Grundlagen und Definitionen
- 2.1.2 Machine Learning (ML)
- 2.1.3 Deep Learning (DL)
- 2.1.4 Artificial Neural Networks (ANN)
- 2.1.5 Natural Language Processing (NLP)
- 2.1.6 Transformer-basierte neuronale Netzwerke
- 2.1.7 Herausforderungen und Limitationen
- 2.2 DevOps
- 2.2.1 Grundlagen und Definitionen
- 2.2.2 Continuous Integration (CI)
- 2.2.3 Continuous Delivery (CD)
- 2.2.4 Continuous Deployment (CD)
- 2.2.5 Infrastructure as Code (IaC)
- 3 KI im Kontext von DevOps
- 3.1 KI-gestütztes Pair-Programming
- 3.2 Generierung und Optimierung von Code
- 3.3 Generierung von Tests
- 3.4 Unterstützung in der Fehleranalyse, Codebeschreibung und beim Erlernen neuer Programmierkompetenzen
- 4 Empirische Untersuchung eines realen Softwareprojekts
- 4.1 Durchführung einer Entwickler-Umfrage
- 4.2 Projektüberblick und Planung
- 4.3 Architektur und Technologielandschaft
- 4.4 Implementierung und Dokumentation
- 4.5 Einrichtung einer CI/CD-Pipeline
- 4.6 Analyse und Ergebnisse
- 4.6.1 Auswirkungen auf Softwarequalität
- 4.6.2 Auswirkungen auf Effizienz und Produktivität in der Softwareentwicklung
- 4.6.3 Zukunftsperspektiven und Weiterentwicklung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelor-Arbeit untersucht die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) in DevOps und deren Auswirkungen auf die Qualität und Geschwindigkeit von Softwareentwicklungsprozessen. Die Arbeit analysiert den Einfluss von KI auf verschiedene Aspekte des DevOps-Workflows und präsentiert die Ergebnisse einer empirischen Untersuchung.
- Einführung in KI und DevOps Konzepte
- Anwendung von KI in verschiedenen Phasen des Softwareentwicklungsprozesses
- Empirische Evaluation der Auswirkungen von KI auf Softwarequalität und -effizienz
- Analyse der Herausforderungen und Limitationen des Einsatzes von KI in DevOps
- Zukunftsperspektiven und Weiterentwicklungen im Bereich KI und DevOps
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1 dient als Einleitung und Motivation für die Arbeit. Kapitel 2 liefert einen theoretischen Hintergrund zu KI (inklusive Machine Learning, Deep Learning, und NLP) und DevOps (einschließlich CI/CD und IaC). Kapitel 3 beleuchtet den Einsatz von KI im Kontext von DevOps, beispielsweise durch KI-gestütztes Pair-Programming und automatisierte Codegenerierung. Kapitel 4 beschreibt eine empirische Untersuchung eines realen Softwareprojekts, inklusive der Methodik, der durchgeführten Entwicklerumfrage, und der Architektur des Projekts. Die Analyse der Auswirkungen auf Softwarequalität und Effizienz wird ebenfalls in Kapitel 4 dargestellt.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, DevOps, Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Continuous Integration, Continuous Delivery, Continuous Deployment, Softwarequalität, Softwareentwicklung, Effizienz, Produktivität, Empirische Untersuchung, CI/CD Pipeline.
- Quote paper
- Octavian Zaiat (Author), 2024, Künstliche Intelligenz in DevOps. Auswirkungen auf die Qualität und Geschwindigkeit des Softwareentwicklungsprozesses, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1502886
