生成式人工智能不仅改变了应用程序的构建方式，还改变了应用程序的设想、设计、测试、记录和部署方式。它还彻底改变了软件开发生命周期 (SDLC)。
IBM 和 AWS 正在将 Amazon Bedrock 生成式 AI 功能融入 IBM® SDLC 解决方案，以持续、大规模地提高每个应用程序生命周期的效率、速度、质量和价值。
SDLC 格局的演变
近几十年来，软件开发生命周期经历了几次无声的革命。软件应用程序交付的曙光始于在专用服务器上运行的大型后端程序，而个人电脑的出现将桌面引入了应用程序开发生命周期组合。后来，网络和社交媒体的兴起为应用程序数量及其互连的速度和规模的提高铺平了道路。移动应用程序和云的出现将新的自动化和敏捷性水平融入到开发生命周期中。因此，应用程序交付的 SDLC 与过去截然不同。随着人工智能的出现，我们正在见证应用程序开发和交付方式的另一次转变。
生成式人工智能在 SDLC 中的兴起
在端到端 SDLC 中采用生成式 AI 可带来诸多好处，例如缩短开发时间、提高代码质量和降低成本。通过使用生成式 AI，我们可以缩短客户的上市时间。它还可以通过减少交接次数、自动化或删除低价值的单调任务以及促进知识获取和入职，提高任务和参与者之间的效率和一致性。
生成式人工智能为所有参与者从构思到部署的所有阶段和程序的完整端到端应用程序生命周期带来了这些好处。
这些是新一代人工智能能够产生影响的关键 SDLC 领域：
- 企业和产品所有者可以在构思和概念生成、需求识别、优先排序和规划以及理解用户或客户的反馈等其他活动期间使用生成性人工智能。
- 分析师和设计师可以使用生成式人工智能来加速原型以及详细的功能设计和解决方案蓝图的创建。
- 开发人员和测试人员可以使用生成式 AI 来定义（和重用）解决方案架构、创建和重用技术设计、创建代码和逻辑。他们还可以构建（和运行）高度自动化的测试并执行质量和验证程序。工程师可以使用生成式 AI 激活应用程序底层技术环境（无论是在云端还是在本地）。他们还可以在不同环境和治理关卡中执行应用程序的推广和部署。IT 支持管理员和操作员可以在他们定期执行的多项活动中使用生成式 AI，包括监控、操作和补救、包括分类和解决的事件管理以及服务请求履行。
在端到端应用程序 SDLC 中采用生成式 AI 可带来诸多好处，例如缩短开发时间、提高代码质量和降低成本。这种方法不仅可以加速单个任务的完成，还使我们能够比现在更早地执行活动，例如与业务和用户进行验证。它通过减少交接次数、自动化或删除低价值的单调任务以及促进知识获取和入职，提高了任务和参与者之间的效率和一致性。
新一代人工智能 SDLC 解决方案
IBM 和 AWS 共同开发了一款基于 AI 的联合 SDLC 解决方案，目前已在 AWS Marketplace 上提供。该解决方案可自动使用公司架构标准、资产、安全性、可用 API、质量标准和文档模型，帮助确保所有工件均符合组织 SLDC 内已批准和定义的政策。
为了以可持续的方式大规模实现上述优势，我们采用深思熟虑的方法将生成式 AI 集成到每个 SDLC 中。这种方法涉及根据每个组织的需求和 SDLC 的实际情况调整我们的解决方案，这对于实现最佳结果至关重要。
生成式人工智能的一个有趣观察和挑战是，当输入相同时，它通常会产生不同的结果。就像当两个不同的开发人员被要求解决同一个问题时，生成式人工智能会产生类似但不完全相同的结果。因此，需要一套新的无摩擦指导方针、护栏和控制措施，以实现大规模生成式人工智能结果的质量和一致性。
这些重新设计的标准化程序是始终提供高质量标准的关键，同时促进团队之间的交接，以便所有团队成员都能理解和使用生成式人工智能生成的结果。此外，该技术可以提高对开发过程所处阶段的可见性，从而改善项目管理和跟踪。
我们的能力
值得注意的是，SDLC 中的标准化和一致性并非仅通过生成式 AI 实现。我们的成就归功于 IBM Consulting® 所做的大量工作，精心设计了应用于端到端 SDLC 的基于生成式 AI 的程序。我们一直在针对每个 SDLC 阶段和任务调整和改进我们的解决方案，这使得生成式 AI 能够产生一致且高质量的结果。这种经验使我们能够创建适合每个客户特定需求的引导式、无摩擦程序，以正确解决他们的 SDLC 和软件环境的现实问题。
解决方案优势
根据从已经使用该解决方案的客户收集的数据，客户可以期望获得显著的利益和成果，包括以下内容：
- 加快开发时间：开发时间缩短高达 30%，使客户能够更快地将其产品和服务推向市场。
- 测试生成时间：单元测试生成和测试计划场景的时间提高高达 25%。
- 提高代码质量：代码质量提高高达 25%，从而减少错误、减少返工并降低维护成本。
- 减少分析阶段时间：分析阶段的工作量最多可减少 60%，包括功能和技术要求、逆向工程和文档丰富。
- 增强协作：改善团队之间的协作和交接，使客户能够更高效、有效地工作。
我们的生成式 AI 解决方案为希望改进 SDLC 的开发人员和公司提供了几个关键优势：
- 该解决方案可适应客户的需求，包括定制组件或使用他们自己的可重复使用的前端组件或后端库。
- 它与现有的 DevOps 解决方案兼容，例如在代码生成后开始编译的 CI/CD 工具或用于获取用户故事以创建软件详细设计的看板。这使客户能够快速将其集成到当前流程中。该解决方案提高了软件开发的速度和效率，从而可以降低成本并提高最终产品的质量。通过使用我们的解决方案，开发人员可以提高其 SDLC 的有效性，从而减少开发高质量应用程序所需的时间和精力。
用户可以灵活地接受原样的解决方案建议、要求自动重新表述建议或进行手动修改以使建议适应其特定需求。在编码阶段，我们向 Anthropic Claude Sonnet 提供需求、测试驱动开发 (TDD) 的测试用例和其他信息，然后模型将生成所需的代码。开发人员可以修改代码，对其进行重构以获得所需的代码结构。毕竟，用户是其领域的专家，而 IBM 解决方案为他们提供了根据其特定需求改进和完善建议结果的机会。
技术架构
生成式 AI 驱动的 SDLC 解决方案使用 Amazon Bedrock 来使用大型语言模型 (LLM)，例如 Anthropic 的 Claude 系列模型，而 Amazon S3 则存储我们精炼和定制的程序和提示模板。
完整的用户界面和集成层构建为在 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上运行的容器。IBM 使用 AWS 服务来满足特定需求。这些服务包括用于保护应用程序端点的 AWS Web Application Firewall、用于管理应用程序流量的 AWS Application Load Balancer 和用于实现与 CI/CD 等外部服务的连接 Amazon API Gateway。
安全性和合规性是任何企业的关键关注点。AWS 密钥管理服务 (AWS KMS) 管理密钥和客户数据加密，使客户能够遵守其隐私、安全性和合规性标准。可以根据客户希望将加密材料保存在何处来使用外部密钥。还可以与 AWS CloudHSM 或第三方 HSM 集成。
AWS CloudTrail 用于启用用户和系统操作的详细审计跟踪，这对于支持监管审计和帮助证明合规性至关重要。AWS Identity and Access Management (IAM) 用于实现对数据和资源访问的精细控制，并支持多因素身份验证。AWS Certification Manager 为 SSL/TLS 连接提供 X.509 证书的安全管理，确保传输中的数据安全。AWS Secrets Manager 集中并保护机密，例如 API 密钥和数据存储库凭证。
上述架构提供了一种强大且安全的解决方案，旨在通过贵组织独特的技术和供应商环境进行大规模部署和集成。这包括与现有 DevOps 解决方案的集成，使您可以快速将其集成到您自己的当前流程中。
探索用于 SDLC 的生成式 AI？
我们的生成式 AI 注入 SDLC 解决方案（可在 AWS Marketplace 上获得）通过提供更快、更高效、更一致且更安全的软件开发方式，彻底改变了软件开发生命周期。它将 AWS 生成式 AI 技术的强大功能与 AWS 云的灵活性和可扩展性相结合。这使开发人员和公司能够在更短的时间内以更低的成本创建高质量的应用程序。
作为 AWS 顶级合作伙伴，IBM 拥有专业的行业和领域专业知识，可帮助组织超越试点阶段，并通过生成式 AI 实现切实的业务成果。凭借新的 AWS GenAI 能力，IBM Consulting 现已拥有 21 项 AWS 能力和 17 项服务交付称号 (SDD)。这表明我们致力于帮助客户充分发挥基于云的生成式 AI 解决方案的潜力。
我们很高兴看到我们的解决方案能够对软件开发格局产生影响。我们致力于不断创新和改进，以确保我们的技术满足客户不断变化的需求。
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