Harness يقوم بأتمتة ترحيل قواعد البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي… هل يحل مشكلة “آخر ميل في DevOps”؟

قدمت شركة Harness، المزود لحلول نشر رموز التطبيقات، أداة جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لأتمتة تغييرات قواعد البيانات، بهدف حل مشكلة “آخر ميل” في DevOps. تركز الأداة الجديدة “أداة تأليف ترحيل قواعد البيانات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي” على أتمتة تغييرات المخطط التي كانت تتم يدويًا سابقًا، مما يحسن في الوقت نفسه سرعة ودقة النشر.

تقدم شركة Harness منصة تغطي دورة حياة تطوير البرمجيات بالكامل، من التطوير إلى الاختبار، والتكامل، والنشر، والصيانة من خلال دعم شامل. ومع ذلك، أشارت الشركة إلى أن إدارة تغييرات قاعدة البيانات تشكل عقبة رئيسية للعديد من الشركات في مرحلة النشر الفعلية. على وجه الخصوص، تم الإشارة إلى طريقة التغيير المعتمدة على SQL الحالية كعامل يبطئ الإنتاجية، حيث إنها ليست بطيئة فحسب، بل تتضمن أيضًا عمليات الموافقة والتحقق اليدوية.

لتحسين ذلك، قدمت Harness ميزة تصمم هياكل قواعد البيانات وتنفيذ عمليات الترحيل تلقائيًا استنادًا إلى أوامر اللغة الطبيعية، مستوحاة من أدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، إذا أدخلت أمرًا مثل “إنشاء جدول يسمى الحيوانات، ثم إنشاء جداول مرتبطة بالطيور، المفقودات والعثور، التبني، وإدخال بعض بيانات الأنواع الجديدة”، يقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بإنشاء مجموعة نشر كاملة تشمل نصوص الترحيل المحددة، عمليات التراجع، التحقق، وتكامل Git بناءً على ذلك.

وفقًا لاستطلاع Harness الخاص، قالت 63% من الشركات إن سرعة نشر التعليمات البرمجية لديها زادت بعد اعتماد الذكاء الاصطناعي، ولكن في نفس الوقت، شهدت 72% على الأقل حادثة تشغيلية واحدة بسبب التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. استنادًا إلى هذه الإحصائيات، أكدت Harness أن الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي يجب ألا تتوقف عند مرحلة كتابة التعليمات البرمجية البسيطة، بل يجب أن تشارك في دورة التطوير بأكملها بما في ذلك الاختبار، والتحقق، وتغييرات قاعدة البيانات لتحسين السرعة الحقيقية.

تقوم أداة Harness بتجميع المدخلات المعتمدة على اللغة الطبيعية تلقائيًا لتتوافق مع هياكل وقواعد البيانات الحالية، وتوفر وظائف متقدمة تتحقق من الصلاحية والامتثال. كما أنها تحسن دقة توليد الشيفرة من خلال جعل الذكاء الاصطناعي يتعرف على العلاقات بين الجداول الرئيسية، والمشغلات، والهياكل الرئيسية، وهي مصممة لأتمتة أنظمة الموافقة على التغييرات المعتمدة على السياسات دون تدخل يدوي من المسؤولين.

قال دانيال غابرييل، مهندس كبير في شركة أثينا هيلث، “قدمت هارنس ميزات كان من الصعب تنفيذها باستخدام ليكوبيز برو أو الأدوات التي طورناها داخليًا. لقد حققنا نتائج أفضل من حيث الحوكمة والتنظيم مع توفير أشهر من الوقت الهندسي.”

تم تنفيذ هذه الميزة من خلال خادم “بروتوكول سياق النموذج” الذي طورته Harness بنفسها. وهذا يسمح لوكلاء ونماذج الذكاء الاصطناعي من الجهات الخارجية بالاتصال، مما يمكّن الاستخدام المتكامل لمجموعة متنوعة من حلول الذكاء الاصطناعي مثل Claude Desktop من Anthropic وCursor وWindsurf.

تجذب هذه الميزة الآلية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي الانتباه كأداة رئيسية يمكن أن تعزز الموثوقية والسرعة والأمان في بيئات نشر البرمجيات المعقدة، بالإضافة إلى تحسين تجربة المطورين ببساطة. تخطط هارنس للاستمرار في التوسع والسعي نحو التعاون الصناعي بناءً على هذه التقنية في المستقبل.

#AIAutomation #ديف أوبس #DBMigration #هارنس #نشر_الكود