HarnessはAIを活用してDBマイグレーションを自動化します… 'DevOpsのラストマイル'問題を解決する？

アプリケーションコード展開ソリューションプロバイダーのHarnessは、データベース変更を自動化する新しいAIツールを導入しました。これはDevOpsにおける「ラストマイル」問題を解決することを目的としています。新たにリリースされた「AI駆動のデータベース移行著作ツール」は、以前は手動で行われていたスキーマ変更の自動化に焦点を当てており、展開の速度と精度を同時に向上させます。

ハーネスは、開発からテスト、統合、展開、メンテナンスに至るまで、ソフトウェア開発ライフサイクル全体をカバーするプラットフォームを提供しています。しかし、同社は多くの企業にとって、データベース変更管理が実際の展開段階での主要なボトルネックとなっていることに気付いています。特に、既存のSQLベースの変更方法は、生産性を低下させる要因として指摘されており、それは遅いだけでなく、手動による承認および検証プロセスも含まれています。

これを改善するために、Harnessはデータベーススキーマを設計し、自然言語コマンドに基づいて自動的にマイグレーションを実行する機能を導入しました。これはAIコーディングツールに触発されています。たとえば、「animalsという名前のテーブルを作成し、次にbirds、lost_and_found、adoptionにリンクされたテーブルを作成し、新しい種のデータを挿入する」というコマンドを入力すると、AIは特定のマイグレーションスクリプト、ロールバック、バリデーション、およびGit統合を含む完全なデプロイメントセットを自動的に生成します。

Harness自身の調査によると、63%の企業がAIを導入した後にコードのデプロイ速度が向上したと答えましたが、同時に72%がAI生成コードによる少なくとも1つの運用上のインシデントを経験しました。これらの統計に基づいて、HarnessはAIベースの自動化は単なるコード執筆段階で止まるべきではなく、真の速度向上のためにテスト、検証、DB変更を含む開発サイクル全体に関与すべきであると強調しました。

Harnessのツールは、自然言語ベースの入力を自動的にコンパイルし、既存のデータベース構造やポリシーに一致させ、妥当性とコンプライアンスをチェックする高度な機能を提供します。また、AIが主要なテーブル、トリガー、主要な構造間の関係を認識することにより、コード生成の精度を向上させ、管理者の手動介入なしにポリシーに基づく変更承認システムを自動化するように設計されています。

アテナヘルスのシニアエンジニアであるダニエル・ガブリエルは、「ハーネスはLiquibase Proや自社開発のツールでは実装が難しかった機能を提供しました。ガバナンスとオーケストレーションの面でより良い結果を達成し、数ヶ月のエンジニアリング時間を節約しました。」と述べました。

この機能は、Harnessが独自に開発した「モデルコンテキストプロトコル」サーバーを通じて実装されました。これにより、サードパーティのAIエージェントやモデルが接続でき、AnthropicのClaude Desktop、Cursor、WindsurfなどのさまざまなAIソリューションを統合して使用することが可能になります。

このAIベースのデータベース自動化機能は、単に開発者の体験を向上させるだけでなく、複雑なソフトウェア展開環境における信頼性、速度、セキュリティを向上させる重要なツールとして注目を集めています。ハーネスは、今後この技術に基づいて業界とのコラボレーションを拡大し続ける計画です。

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