GitLab neemt UnReview over om DevOps-platform uit te breiden met Machine Learning-functionaliteiten

3 juni 2021

Vandaag heeft GitLab, aanbieder van een appli­catie die integrale onder­steu­ning biedt voor de hele DevOps-cyclus, aange­kon­digd dat het UnReview heeft over­ge­nomen. UnReview is een op Machine Learning (ML) geba­seerde oplossing om auto­ma­tisch code review-experts te iden­ti­fi­ceren, review workloads te managen en kennis uit te wisselen.

De overname zal naar verwach­ting bijdragen aan een verbe­terde gebrui­ker­s­er­va­ring binnen de Dev Section van GitLab, waaronder de fases ManagePlan en Create. Het vermogen van gebrui­kers om code-evalu­a­ties uit te voeren wordt verbeterd door via machine learning code reviewers aan te bevelen op basis van hun eerdere bijdragen en de huidige workload. DevOps-teams kunnen zo sneller software afleveren en de kwaliteit van code en security verbeteren.

Door de toevoe­ging van UnReview kunnen orga­ni­sa­ties diverse bestaande functies binnen de Create-fase verrijken met ML-moge­lijk­heden om de ontwik­ke­lings­cy­clus te verkorten. De functie ‘merge request reviewers’ levert snellere resul­taten op door een groten­deels handmatig proces volledig te auto­ma­ti­seren. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van UnReview’s inno­va­tieve ML-algoritme, dat in de toekomst zal worden uitge­breid met moge­lijk­heden voor het auto­ma­ti­seren van andere workflow-taken, zoals het op prio­ri­teit indelen van epics en problemen, de toewij­zing van problemen en het sugge­reren van gere­la­teerde problemen en epics. In de fases Manage en Plan biedt de UnReview-tech­no­logie verbe­terde func­ti­o­na­li­teit met intel­li­gen­tere features zoals door ML- onder­steunde functies voor het auto­ma­ti­seren van het beheer van de softwareportefeuille.

Volgens het laatste DevSecOps onderzoek van GitLab zegt 75% van de respon­denten dat hun DevOps-teams gebruik­maken van AI/​ML voor het testen en beoor­delen van code of van plan zijn dat te gaan doen. Een meer­der­heid van alle opera­ti­o­nele teams (55%) zegt dat ze hun life­cy­cles volledig dan wel groten­deels hebben geau­to­ma­ti­seerd. Deze cijfers beves­tigen het belang van GitLab’s Applied Machine Learning for DevOps, dat auto­ma­ti­se­ring en ML-tech­no­logie zoals UnReview inte­greert met het platform van GitLab.

“De inte­gratie van UnReview’s tech­no­logie met het GitLab-platform is de eerste stap in het bouwen van GitLab’s Applied Machine Learning voor DevOps,” zegt Eric Johnson, CTO van GitLab. “Door ML te inte­greren in GitLab’s open DevOps-platform, verbe­teren we de gebrui­ker­s­er­va­ring door workflows te auto­ma­ti­seren en cyclus­tijden te compri­meren in alle stadia van de DevSecOps lifecycle. We werken ook aan nieuwe MLOps-features om data scien­tists meer moge­lijk­heden te geven.”

“Met de snelle toename van cloud-adoptie zien we een toename in de vraag naar cloud-enabled DevOps-oplos­singen,” zegt Jim Mercer, research director DevOps en DevSecOps bij IDC. DevOps-teams die cloud­op­los­singen met inno­va­tieve tech­no­lo­gieën zoals ML gebruiken om frictie in de DevOps-pipeline te elimi­neren en tege­lij­ker­tijd de produc­ti­vi­teit van ontwik­ke­laars te opti­ma­li­seren, kunnen de kwaliteit van code en security opti­ma­li­seren en betere bedrijfs­re­sul­taten behalen.”

De UnReview-tech­no­logie zal eind dit jaar worden geïn­te­greerd en beschik­baar zijn voor GitLab SaaS-klanten.

Pin It on Pinterest

Share This