Generative KI verändert nicht nur die Art und Weise, wie Anwendungen erstellt werden, sondern auch die Art und Weise, wie sie konzipiert, entworfen, getestet, dokumentiert und bereitgestellt werden. Sie revolutioniert auch den Softwareentwicklungszyklus (SDLC).
IBM und AWS integrieren generative KI-Funktionen von Amazon Bedrock in die IBM® SDLC-Lösung, um in jedem Anwendungslebenszyklus konsistent und in großem Maßstab mehr Effizienz, Geschwindigkeit, Qualität und Wert zu erzielen. Und
Die Entwicklung der SDLC-Landschaft
Der Lebenszyklus der Softwareentwicklung hat in den letzten Jahrzehnten mehrere stille Revolutionen durchgemacht. Die Anfänge der Bereitstellung von Softwareanwendungen begannen mit großen Backend-Programmen, die auf spezialisierten Servern liefen, und mit dem Aufkommen von PCs wurde der Desktop in den Lebenszyklus der Anwendungsentwicklung eingeführt. Später ebnete der Aufstieg des Internets und der sozialen Medien den Weg für eine höhere Geschwindigkeit und Skalierung der Anzahl von Anwendungen und ihrer Verbindungen. Das Aufkommen mobiler Apps und der Cloud brachte neue Ebenen der Automatisierung und Agilität in den Entwicklungslebenszyklus. Infolgedessen unterschied sich der SDLC für die Anwendungsbereitstellung radikal von dem, was er einmal war. Mit dem Aufkommen der KI der Generation erleben wir eine weitere Transformation in der Art und Weise, wie Anwendungen entwickelt und bereitgestellt werden.
Der Aufstieg der generativen KI im SDLC
Die Einführung generativer KI im End-to-End-SDLC bringt zahlreiche Vorteile mit sich, wie etwa eine Beschleunigung der Entwicklungszeit, eine Verbesserung der Codequalität und eine Kostensenkung. Durch den Einsatz generativer KI können wir die Markteinführungszeit für unsere Kunden verkürzen. Darüber hinaus verbessert sie die Effektivität und Konsistenz zwischen Aufgaben und Teilnehmern, indem sie die Anzahl der Übergaben reduziert, alltägliche Aufgaben mit geringem Wert automatisiert oder entfernt und den Zugang zu Wissen und Onboarding erleichtert.
Generative KI ermöglicht diese Vorteile für den gesamten End-to-End-Anwendungslebenszyklus über alle Phasen und Verfahren hinweg für alle Beteiligten, von der Ideenfindung bis zur Bereitstellung.
Dies sind die wichtigsten SDLC-Bereiche, in denen KI einen Einfluss haben kann:
- Geschäfts- und Produktbesitzer können generative KI bei der Ideenfindung und Konzeptentwicklung, der Anforderungsermittlung, Priorisierung und Planung sowie bei anderen Aktivitäten wie dem Verstehen von Feedback von Benutzern oder Kunden nutzen.
- Analysten und Designer können generative KI nutzen, um die Erstellung von Prototypen sowie detaillierten Funktionsdesigns und Lösungsplänen zu beschleunigen.
- Entwickler und Tester können generative KI verwenden, um Lösungsarchitekturen zu definieren (und wiederzuverwenden), technische Designs zu erstellen und wiederzuverwenden sowie Code und Logik zu erstellen. Sie können auch hochautomatisierte Tests erstellen (und ausführen) und Qualitäts- und Validierungsverfahren durchführen. Ingenieure können generative KI verwenden, um die der Anwendung zugrunde liegende technische Umgebung in der Cloud oder vor Ort zu aktivieren. Sie können auch die Förderung und Bereitstellung der Anwendung in den verschiedenen Umgebungen und Governance-Gates durchführen. IT-Supportadministratoren und -Betreiber können generative KI für die zahlreichen Aktivitäten verwenden, die sie regelmäßig ausführen, darunter Überwachung, Betrieb und Behebung, Vorfallmanagement einschließlich Triage und Lösung sowie Erfüllung von Serviceanfragen.
Die Einführung generativer KI im End-to-End-Anwendungs-SDLC bringt zahlreiche Vorteile mit sich, wie etwa eine Beschleunigung der Entwicklungszeit, eine Verbesserung der Codequalität und eine Kostensenkung. Dieser Ansatz beschleunigt nicht nur einzelne Aufgaben, sondern ermöglicht es uns auch, Aktivitäten früher durchzuführen, als dies heute möglich ist, wie etwa die Validierung mit Unternehmen und Benutzern. Er verbessert die Effektivität und Konsistenz zwischen Aufgaben und Teilnehmern, indem er die Anzahl der Übergaben reduziert, alltägliche Aufgaben mit geringem Wert automatisiert oder entfernt und den Zugang zu Wissen und Onboarding erleichtert.
Die neue Generation der KI-gestützten SDLC-Lösung
Gemeinsam haben IBM und AWS eine gemeinsame gen KI-basierte SDLC-Lösungdas jetzt auf AWS Marketplace verfügbar ist. Die Lösung automatisiert die Verwendung von Unternehmensarchitekturstandards, Assets, Sicherheit, verfügbaren APIs, Qualitätsstandards und Dokumentationsmodellen und trägt dazu bei, sicherzustellen, dass alle Artefakte den genehmigten und definierten Richtlinien innerhalb des SLDC der Organisation entsprechen.
Um die oben genannten Vorteile nachhaltig im großen Maßstab zu erreichen, wenden wir einen durchdachten und gezielten Ansatz zur Integration generativer KI in jeden SDLC an. Ein solcher Ansatz beinhaltet die Anpassung unserer Lösung an die Realität der Bedürfnisse und des SDLC jeder Organisation, was für das Erreichen optimaler Ergebnisse unerlässlich ist.
Eine interessante Beobachtung und Herausforderung der generativen KI besteht darin, dass sie bei gleichem Input oft unterschiedliche Ergebnisse liefert. So wie wenn zwei verschiedene Entwickler dasselbe Problem lösen sollen, liefert die generative KI ähnliche, aber nicht identische Ergebnisse. Daher bedarf es eines neuen Satzes reibungsloser Richtlinien, Leitplanken und Kontrollen, um Qualität und Konsistenz bei unterschiedlichen Ergebnissen der generativen KI im großen Maßstab zu erreichen.
Diese neu gestalteten standardisierten Verfahren sind der Schlüssel zur Gewährleistung hoher Qualitätsstandards und erleichtern gleichzeitig die Übergabe zwischen Teams, sodass alle Teammitglieder die von generativer KI generierten Ergebnisse verstehen und damit arbeiten können. Darüber hinaus kann die Technologie für mehr Transparenz sorgen, in welchem Stadium sich der Entwicklungsprozess befindet, und so das Projektmanagement und die Projektverfolgung verbessern.
Unsere Kompetenzen
Es ist wichtig zu beachten, dass Standardisierung und Konsistenz im SDLC nicht allein durch generative KI erreicht werden. Unser Erfolg ist der umfangreichen Arbeit von IBM Consulting® zu verdanken, bei der wir sorgfältig generative KI-basierte Verfahren entwickelt haben, die im gesamten SDLC angewendet werden. Wir haben unsere Lösung für jede Phase und Aufgabe des SDLC angepasst und verfeinert, sodass generative KI konsistente und qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern kann. Dank dieser Erfahrung konnten wir geführte, reibungslose Verfahren entwickeln, die an die spezifischen Anforderungen jedes Kunden angepasst sind, um die Realität seines SDLC und seiner Softwarelandschaft angemessen zu berücksichtigen.
Vorteile der Lösung
Auf Grundlage der Daten von Kunden, die diese Lösung bereits verwenden, können Kunden mit erheblichen Vorteilen und Ergebnissen rechnen, darunter mit den folgenden:
- Beschleunigte Entwicklungszeit: Bis zu 30 % Verkürzung der Entwicklungszeit, sodass Kunden ihre Produkte und Dienstleistungen schneller auf den Markt bringen können.
- Testgenerierungszeit: Bis zu 25 % Zeitersparnis bei der Generierung von Unit-Tests und Testplan-Szenarien.
- Verbesserte Codequalität: Bis zu 25 % Verbesserung der Codequalität, was zu weniger Fehlern, weniger Nacharbeit und geringeren Wartungskosten führt.
- Verkürzung der Analysephasenzeit: Bis zu 60 % Verkürzung der Analysephase einschließlich funktionaler und technischer Anforderungen, Reverse Engineering und Dokumentationsanreicherung.
- Verbesserte Zusammenarbeit: Verbesserte Zusammenarbeit und Übergaben zwischen Teams, sodass Kunden effizienter und effektiver arbeiten können.
Unsere generative KI-gestützte Lösung bietet Entwicklern und Unternehmen, die ihren SDLC verbessern möchten, mehrere wichtige Vorteile:
- Die Lösung passt sich den Anforderungen der Kunden an, indem sie benutzerdefinierte Komponenten einschließt oder eigene wiederverwendbare Front-End-Komponenten oder Back-End-Bibliotheken verwendet.
- Es ist mit vorhandenen DevOps-Lösungen kompatibel, wie CI/CD-Tools zum Starten der Kompilierung nach der Codegenerierung oder Kanban-Boards zum Abrufen von User Stories, um ein detailliertes Design der Software zu erstellen. Dadurch können Kunden es schnell in ihre aktuellen Prozesse integrieren. Die Lösung bietet mehr Geschwindigkeit und Effizienz bei der Softwareentwicklung, was die Kosten senken und die Qualität des Endprodukts verbessern kann. Durch den Einsatz unserer Lösung können Entwickler die Effektivität ihres SDLC verbessern und den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Entwicklung hochwertiger Anwendungen reduzieren.
Benutzer haben die Flexibilität, Lösungsvorschläge so zu akzeptieren, wie sie sind, eine automatische Umformulierung der Vorschläge anzufordern oder manuelle Änderungen vorzunehmen, um Vorschläge an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen. Während der Codierungsphase stellen wir Anthropic Claude Sonnet Anforderungen, Testfälle für Test Driven Development (TDD) und andere Informationen zur Verfügung, und das Modell generiert den erforderlichen Code. Der Entwickler kann den Code ändern und ihn umgestalten, um die gewünschte Codestruktur zu erhalten. Schließlich sind Benutzer Experten auf ihrem Gebiet, und die IBM-Lösung bietet ihnen die Möglichkeit, die vorgeschlagenen Ergebnisse entsprechend ihren spezifischen Anforderungen zu verfeinern und zu perfektionieren.
Technische Architektur
Die generative KI-gestützte SDLC-Lösung verwendet Amazon Bedrock um große Sprachmodelle (LLMs) wie die Claude-Modellfamilie von Anthropics zu nutzen, und Amazon S3 speichert unsere verfeinerten und maßgeschneiderten Vorgehensweisen und Eingabeaufforderungsvorlagen.
Eine vollständige Benutzeroberfläche und Integrationsebenen werden als Container erstellt, die auf Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS). IBM nutzt AWS-Dienste, um spezifische Anforderungen zu erfüllen. Dazu gehören AWS Web Application Firewall zum Sichern von Anwendungsendpunkten, AWS Application Load Balancer zum Verwalten des Anwendungsverkehrs und Amazon API Gateway zum Ermöglichen von Verbindungen mit externen Diensten wie CI/CD.
Sicherheit und Compliance sind für jedes Unternehmen von zentraler Bedeutung. AWS Key Management Service (AWS KMS) verwaltet Schlüssel und die Verschlüsselung von Kundendaten und ermöglicht es Kunden, ihre Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Standards einzuhalten. Je nachdem, wo der Kunde kryptografisches Material aufbewahren möchte, können externe Schlüssel verwendet werden. Eine Integration mit AWS CloudHSM oder einem HSM eines Drittanbieters ist ebenfalls möglich.
AWS CloudTrail wird verwendet, um detaillierte Prüfprotokolle von Benutzer- und Systemaktionen zu ermöglichen, die für die Unterstützung behördlicher Prüfungen und den Nachweis der Einhaltung von Vorschriften von entscheidender Bedeutung sind. AWS Identity and Access Management (IAM) wird verwendet, um eine detaillierte Kontrolle über den Zugriff auf Daten und Ressourcen mit Unterstützung für Multi-Faktor-Authentifizierung zu implementieren. AWS Certificate Manager bietet eine sichere Verwaltung von X.509-Zertifikaten für SSL/TLS-Verbindungen und sichert Daten während der Übertragung. AWS Secrets Manager zentralisiert und sichert Geheimnisse wie API-Schlüssel und Datenrepository-Anmeldeinformationen.
Die obige Architektur bietet eine robuste und sichere Lösung, die in großem Maßstab von der einzigartigen Technologie- und Anbieterlandschaft Ihres Unternehmens bereitgestellt und integriert werden kann. Dazu gehört die Integration mit vorhandenen DevOps-Lösungen, sodass Sie sie schnell in Ihre eigenen aktuellen Prozesse integrieren können.
Generative KI für SDLC erkunden?
Unser Generative KI-gestützte SDLC-Lösung (verfügbar auf AWS Marketplace) revolutioniert den Softwareentwicklungszyklus, indem es eine schnellere, effizientere, konsistentere und sicherere Möglichkeit zur Softwareentwicklung bietet. Es kombiniert die Leistungsfähigkeit der generativen KI-Technologien von AWS mit der Flexibilität und Skalierbarkeit der AWS Cloud. Dadurch können Entwickler und Unternehmen qualitativ hochwertige Anwendungen in kürzerer Zeit und zu geringeren Kosten erstellen.
Als AWS Premier Tier Partner bringt IBM spezialisierte Branchen- und Fachkompetenz mit, um Unternehmen dabei zu helfen, über Pilotprojekte hinauszugehen und mit generativer KI konkrete Geschäftsergebnisse zu erzielen. Mit der neuen AWS GenAI-Kompetenz verfügt IBM Consulting nun über 21 AWS-Kompetenzen und 17 Service Delivery Designations (SDDs). Dies zeigt unser Engagement, Kunden dabei zu helfen, das volle Potenzial cloudbasierter generativer KI-Lösungen auszuschöpfen.
Wir sind begeistert, welche Auswirkungen unsere Lösung auf die Transformation der Softwareentwicklungslandschaft haben kann. Wir sind bestrebt, kontinuierlich Innovationen und Verbesserungen voranzutreiben, um sicherzustellen, dass unsere Technologie den sich entwickelnden Anforderungen unserer Kunden gerecht wird.
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