Apa itu otomatisasi siklus proses pengembangan perangkat lunak (SDLC)?

Pengembangan perangkat lunak tradisional dapat menjadi proses yang memakan waktu yang penuh dengan tugas berulang dan rawan kesalahan. Pengembang perlu menulis dan menguji kode yang mematuhi semua persyaratan keamanan dan peraturan yang diperlukan, kemudian menerapkan ke dalam produksi. Mengotomatiskan proses ini dapat menghasilkan proses pengembangan perangkat lunak yang lebih cepat dan mudah diskalakan dengan jaminan kualitas (QA) dan keamanan yang lebih kuat. 

Otomatisasi SDLC juga dapat membantu menyelaraskan pengiriman perangkat lunak dengan tujuan bisnis yang lebih luas. Inovasi berulang menjadi lebih cepat sementara organisasi mendapat manfaat dari peningkatan ketahanan operasional dan pengurangan risiko. Munculnya pengembangan perangkat lunak yang dibantu AI telah semakin memperluas kemampuan untuk mengotomatiskan alur kerja, meningkatkan produktivitas dan mengoptimalkan DevOps dengan AI di SDLC. 

Di tingkat perusahaan, otomatisasi SDLC berfungsi sebagai model operasi untuk pengiriman perangkat lunak. Pengembangan, operasi, keamanan, dan tata kelola semuanya terintegrasi ke dalam alur kerja otomatis yang terstandardisasi. 

Komponen dari proses SDLC otomatis meliputi:

• Orkestrasi alur kerja
  
  
• Perencanaan dan pengumpulan persyaratan
  
  
• Pipeline CI/CD
  
  
• Otomatisasi infrastruktur
  
  
• Pengujian otomatis dan jaminan kualitas
  
  
• Otomatisasi keamanan
  
  
• Otomatisasi pengembangan didukung AI

Orkestrasi alur kerja adalah penggunaan otomatisasi untuk mengoordinasikan, menjadwalkan, dan mengelola berbagai tugas otomatis yang saling berhubungan di seluruh sistem, tim, dan aplikasi. Sementara otomatisasi alur kerja difokuskan pada otomatisasi tugas individu, orkestrasi alur kerja menyatukan tugas-tugas tersebut ke dalam alur kerja digital otomatis yang efisien untuk manajemen proyek yang lebih lancar. 

Orkestrasi menekankan eksekusi tugas ujung ke ujung, penjadwalan dan menjalankan tugas dalam urutan yang benar untuk memperhitungkan dependensi. Banyak platform orkestrasi alur kerja menggunakan AI, machine learning (ML) dan alat low-code untuk membuat dan mengoptimalkan alur kerja pengembangan. Orkestrasi mengotomatiskan tugas melalui skrip, API (antarmuka pemrograman aplikasi) , dan pemicu berbasis peristiwa, sekaligus mengotomatiskan proses peralihan. 

Pada tahap perencanaan, manajemen backlog otomatis menggunakan asisten AI dan aturan terprogram untuk mengidentifikasi dan menghapus tugas duplikat atau usang, membuat cerita pengguna, dan memperkirakan waktu dan upaya penyelesaian tugas. Analisis dan pelacakan kebutuhan otomatis secara dinamis menghubungkan kebutuhan proyek dengan pengembangan untuk mendukung keterlacakan waktu nyata dan analisis dampak.

Pipeline CI/CD adalah tulang punggung operasional otomatisasi pengembangan perangkat lunak. Pipeline CI/CD adalah alur kerja DevOps yang merampingkan pengiriman perangkat lunak melalui jaminan kualitas kode otomatis sambil menjaga pengawasan manusia. 

Integrasi berkelanjutan menyimpan kode di repositori pusat yang dikelola oleh kontrol versi dan sistem percabangan yang memungkinkan pengembang untuk bekerja secara independen dan bersamaan sebelum mendorong perubahan ke sistem. Pengembang kirim perubahan kode melalui permintaan pull, yang memicu alur kerja build, pengujian, dan validasi otomatis. Perubahan yang disetujui kemudian digabungkan ke cabang utama.  

Setelah validasi, pengiriman berkelanjutan menerapkan perubahan kode yang telah disetujui ke lingkungan pengujian, pentahapan, atau produksi. Model penerapan berkelanjutan secara otomatis merilis perubahan kode yang divalidasi ke produksi.

Organisasi dapat mengotomatiskan konfigurasi, manajemen, dan alokasi sumber daya infrastruktur TI seperti server, kontainer, dan infrastruktur cloud. Infrastructure as Code (IaC) mengotomatiskan penyediaan dan pengelolaan infrastruktur dengan menggunakan file konfigurasi alih-alih proses manual seperti bagan visual dan spreadsheet. 

Setelah penerapan, sistem otomatis memantau metrik kesehatan seperti latensi, tingkat kesalahan, dan log kesalahan. Jika cacat terdeteksi, sistem dapat memicu rollback otomatis ke versi stabil terakhir yang diketahui—meminimalkan waktu henti dan menjaga pengalaman tanpa intervensi manual. 

Platform pengamatan otomatis mengumpulkan log, metrik, dan pelacakan di seluruh lingkungan pengembangan dan produksi, memungkinkan pemecahan masalah yang lebih cepat dan pengoptimalan kinerja berkelanjutan. 

Platform iAC adalah komponen inti dari praktik otomatisasi manajemen konfigurasi (CM) yang menggunakan proses berbasis kode berbasis kebijakan untuk memelihara server, jaringan, dan aplikasi. CM membantu menghindari kesalahan manual dan mengurangi penyimpangan konfigurasi: divergensi bertahap sistem dari keadaan dasar yang dimaksudkan. 

Penyediaan lingkungan—proses otomatis mengonfigurasi dan mengelola lingkungan aplikasi—sangat penting untuk penerapan berkelanjutan. Lingkungan terdiri atas infrastruktur, konfigurasi, dan dependensi yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi.

Tim pengembangan dapat menggunakan berbagai metodologi pengujian untuk QA otomatis. Metode pengujian otomatis meliputi: 

• Modul pengujian unit otomatis menggunakan skrip untuk secara otomatis menguji komponen kode individual, seperti fungsi, kelas, dan metode, dan memberikan loop masukan cepat kepada pengembang.
  
  
• Integration testing memverifikasi interaksi antara berbagai lingkungan dan aplikasi untuk mengevaluasi seberapa baik mereka bekerja bersama. Kasus uji dapat mengungkapkan potensi ketidakcocokan.
  
  
• Pengujian regresi memeriksa bahwa perubahan kode tidak berdampak negatif pada fungsionalitas yang ada atau memperkenalkan bug baru.
  
  
• Pengujian kinerja mengevaluasi bagaimana kinerja sistem atau aplikasi dalam keadaan tertentu. Metode pengujian meliputi uji stres, beban, lonjakan, volume dan rendam.
  
  
• Gerbang kualitas adalah pos pemeriksaan otomatis di pipeline CI/CD yang menyetujui atau menolak perubahan kode sesuai dengan metrik yang telah ditentukan. Jika kode memenuhi kriteria yang dibutuhkan, maka akan diteruskan ke tahap produksi selanjutnya.
  
  
• Pemfaktoran ulang kode AI menggunakan AI untuk memodifikasi struktur kode lama sekaligusl mempertahankan fungsionalitas.
  
  
• Ulasan kode AI menggunakan agen AI dan model untuk memeriksa kode terhadap standar dan deteksi kerentanan.

Otomatisasi keamanan adalah komponen dasar dari praktik DevSecOps (pengembangan, keamanan dan operasi), yang mengintegrasikan kontrol keamanan langsung ke alur kerja pengiriman perangkat lunak. DevSecOps dapat membantu melindungi dari serangan siber melalui waktu respons yang lebih cepat dan pengurangan kesalahan manual. 

Pemindaian kerentanan otomatis secara proaktif melakukan pemeriksaan sistematis di seluruh sistem TI, seperti aplikasi, untuk mencari kerentanan yang diketahui. Meskipun tidak dapat mengidentifikasi kerentanan yang sebelumnya tidak diketahui—seperti yang ditandai oleh eksploitasi zero-day—pemindaian otomatis masih dapat membantu deteksi dan mengatasi kerentanan dan paparan umum (CVE).  

Manajemen rahasia otomatis menyimpan, memutar, mendistribusikan, dan mencabut kredensial sensitif seperti kunci API tanpa risiko kredensial hardcode atau waktu henti. Pemetaan ketergantungan otomatis menganalisis hubungan antar komponen sistem untuk menjaga keamanan dan kepatuhan. Penegakan kebijakan otomatis dan pemeriksaan kepatuhan semakin merampingkan praktik keamanan. 

Operasi yang didukung AI (AIOps) menggunakan AI untuk mengotomatiskan dan meningkatkan manajemen layanan TI dan Operasi melalui deteksi anomali, korelasi peristiwa, analisis akar masalah, dan remediasi prediktif, di samping contoh penggunaan lainnya. 

Model ML unggul dalam mendeteksi anomali yang dapat mengungkap potensi ancaman, seperti lonjakan lalu lintas yang tidak biasa. Ketika cacat, cacat, atau tren terdeteksi,analisis akar masalah yang didukung AI dapat membantu mengungkapkan titik asal. Remediasi prediktif menggunakan AI untuk memprediksi potensi kekurangan dan memperbaikinya sebelum gangguan terjadi—mirip dengan pemeliharaan prediktif di fasilitas fisik.

Alat AI untuk pengembangan perangkat lunak merampingkan beberapa aspek alur kerja pengembangan yang lebih membosankan. Asisten pengodean yang berbasis AI dapat menyediakan pembuatan kode otomatis dan document generation. Pembuatan tes AI secara mandiri menulis, mengeksekusi, dan memelihara kasus uji baik dari kode sumber atau prompt. 

IBM® Bob bekerja dengan pengembang dalam basis kode sesuai dengan mode agen yang dapat dikonfigurasi—pengembang memilih bagaimana mereka ingin Bob membantu, kemudian Bob memenuhi peran yang ditugaskan dalam SDLC. Kemampuan pemrosesan bahasa alami (NLP) memungkinkan Bob menghasilkan kode berdasarkan prompt bahasa alami. Bob Shell memperluas keterlibatan Bob di seluruh pengembangan, menambahkan AI ke SDLC di setiap tahap. 

Banyak organisasi berinteraksi dengan pelanggan mereka terutama melalui perangkat lunak—yang berarti bahwa perangkat lunak yang aman dan andal yang disampaikan dalam skala besar adalah pembeda kompetitif yang kuat. Siklus rilis yang lebih cepat, tata kelola yang lebih kuat, dan konsistensi yang lebih besar menciptakan organisasi yang lebih tangkas yang dapat menangkap peluang pasar dengan risiko yang lebih rendah.  

Di tingkat perusahaan, otomatisasi SDLC dapat menyelaraskan tim pengembangan dan tujuan bisnis tingkat tinggi, mengubah pengiriman perangkat lunak menjadi kemampuan bisnis strategis. 

Dalam SDLC tradisional, pengembangan manual dapat menyebabkan biaya operasional yang lebih tinggi, hambatan yang memperpanjang waktu pengembangan, dan inkonsistensi di seluruh lingkungan dan tim. Otomatisasi SDLC membantu organisasi meningkatkan kecepatan pengembangan sambil mempertahankan tata kelola, kepatuhan, dan kontrol operasional, menjadikannya penting untuk transformasi digital yang efektif. 

Manfaat otomatisasi SDLC dapat meliputi: 

• Pengiriman perangkat lunak yang lebih cepat
  
  
• Peningkatan kualitas perangkat lunak 
  
  
• Keamanan dan kepatuhan yang ditingkatkan 
  
  
• Peningkatan skalabilitas dan ketahanan 
  
  
• Pengurangan biaya operasi

Mengotomatiskan SDLC dapat membantu tim mempersingkat siklus pengembangan dan mempercepat waktu ke pasar. Pembuatan kode otomatis dapat menangani kode boilerplate, memberikan saran pelengkapan otomatis dan menyarankan fungsi, membantu insinyur perangkat lunak menulis lebih cepat.

Otomatisasi pengiriman perangkat lunak dapat menyebabkan perangkat lunak berkualitas tinggi dengan mengganti hambatan QA manual dengan kontrol otomatis di sepanjang pipa CI/CD. Unit, integrasi, dan pengujian kinerja untuk setiap pembaruan kode membantu mencegah rilis buggy. Pemeriksaan otomatis mengurangi potensi kesalahan manusia, dan pemeriksaan instan menghasilkan loop masukan yang lebih cepat untuk tim pengembangan.

Sementara audit manual tradisional diperiksa secara berkala, pemantauan kepatuhan berkelanjutan adalah proses otomatis yang memeriksa infrastruktur TI terhadap kebijakan internal dan peraturan secara real time. Dengan penegakan kebijakan otomatis, organisasi mengubah kebijakan tata kelola dan risiko menjadi kode, memungkinkan kontrol akses real-time dan perlindungan lainnya.

Dalam lingkungan kontainer, aplikasi cloud-native menggunakan Auto-Scaling untuk menyediakan Sumber daya secara otomatis sambil mempertahankan waktu aktif melalui prosedur penyembuhan mandiri. Sistem IaC dan saluran pipa CI/CD memfasilitasi operasi sistem dan tim terdistribusi. 

Dalam skala besar, manajemen konfigurasi otomatis membuat sistem besar berjalan dengan lancar, dan pemantauan didukung AI secara otomatis deteksi anomali, memicu peringatan, dan mengeksekusi rollback jika diperlukan.

Peningkatan kecepatan dan kualitas membantu organisasi mempertahankan produktivitas yang lebih tinggi dengan biaya operasi yang lebih rendah. Kontrol kualitas dan keamanan otomatis membantu menjaga waktu aktif dan meminimalkan pengeluaran pemeliharaan.

Mengotomatiskan seluruh siklus pengembangan perangkat lunak membutuhkan dukungan pemangku kepentingan yang signifikan dan kolaborasi lintas departemen. Tantangan penerapan otomatisasi SDLC meliputi: 

• Ekosistem pembangunan yang terfragmentasi
  
  
• Kendala sistem lama 
  
  
• Kesenjangan keterampilan dan resistensi organisasi 
  
  
• Keamanan dan tata kelola 
  
  
• Penyebaran otomatisasi 
  
  
• Keandalan dan pengawasan AI

Platform yang terputus, kompleksitas rantai alat, dan silo data semuanya berkontribusi pada ekosistem pengembangan yang terfragmentasi. Platform yang tidak digabungkan atau duplikat menyebabkan alokasi sumber daya yang tidak efisien dan pelaporan yang tidak konsisten, sementara integrasi yang dibuat khusus dan pekerjaan redundan meningkatkan biaya operasional.  

Alat yang terputus juga menghambat pengumpulan dan organisasi data yang komprehensif, yang penting untuk fungsionalitas AI yang optimal dan pengambilan keputusan berbasis data yang kuat.

Sistem yang lebih tua sering fitur kode yang digabungkan erat, basis data monolitik bersama, dan dependensi yang rapuh. Tim harus memodernisasi di sekitar kendala ini daripada mengandalkan penulisan ulang “big-bang“ berisiko tinggi dan rawan kegagalan. Solusi melibatkan decoupling data, memperkenalkan pengujian otomatis dan kontainerisasi.

Tim yang terbiasa dengan tumpukan pengembangan dan infrastruktur mereka mungkin enggan mengadopsi teknologi baru, terutama ketika AI terlibat. Organisasi harus mendukung inisiatif otomatisasi dengan perubahan budaya dan operasional yang mendorong DevOps dan kematangan rekayasa platform. Infrastruktur terpusat dan alur kerja yang terbukti efektif, yang dikenal sebagai jalur emas , mengurangi beban kognitif dan membantu pengembang bekerja lebih efisien.

Sistem terpusat membutuhkan kontrol akses menyeluruh untuk melestarikan data. Kontrol akses yang ketinggalan zaman dan kebijakan keamanan lainnya menciptakan kerentanan mendesak ketika organisasi mengintegrasikan AI ke lingkungan perusahaan. Kebijakan tata kelola harus menegakkan penggunaan AI yang bertanggung jawab dengan kontrol akses yang ketat untuk manusia dan AI sambil melindungi dari adopsi AI yang tidak sah.

Tanpa strategi otomatisasi yang terpadu, hasilnya bisa berupa penyebaran otomatisasi yang tidak terkendali: penyebaran alat otomatisasi, skrip, sistem multi-agen , dan alur kerja AI agen lainnya yang tidak teratur dan tidak saling terkait. Akibatnya, organisasi menghadapi alur kerja yang berlebihan dan terfragmentasi, tumpukan yang tumpang tindih, serta celah keamanan atau tata kelola. Audit menyeluruh adalah langkah pertama untuk memperbaiki penyebaran otomatisasi.

Penggunaan AI yang tidak diatur dapat menyebabkan hasil yang buruk. Dengan kontrol akses yang buruk dan tata kelola yang rendah, agen AI dapat mengekspos data sensitif kepada pihak yang tidak sah. Asisten AI coding dapat menghasilkan kode tidak aman yang berisi kelemahan keamanan yang dapat dieksploitasi seperti injeksi SQLatau skrip lintas situs. Model AI generatif juga rentan terhadap halusinasi, dan manusia biasanya harus memeriksa output yang dihasilkan AI sebelum implementasi.

Semua tantangan yang terkait dengan otomatisasi pengembangan perangkat lunak dapat diatasi. Praktik terbaik untuk menerapkan otomatisasi SDLC meliputi: 

1. Menstandardisasikan alur kerja pengembangan: Adopsi templat yang dapat digunakan kembali, alur berbasis kebijakan, dan tata kelola terpusat.
    

2. Memprioritaskan perubahan berdampak tinggi: Fokuskan upaya otomatisasi awal pada proses gesekan tinggi, berulang, dan memakan waktu. 
    

3. Mengintegrasikan keamanan sejak awal: Ikuti prinsip DevSecOps yang berakar pada pendekatan shift-left.
    

4. Mengukur kinerja secara terus-menerus: Adopsi KPI yang dapat diukur seperti DORA (riset dan penilaian DevOps) untuk visibilitas tinggi dan pengembalian investasi (ROI) yang dapat dibuktikan.
    

5. Membantu kolaborasi lintas fungsi: Bongkar silo dan dorong kerja tim antara pengembang, operasi, keamanan, dan pemangku kepentingan bisnis untuk menyelaraskan upaya dengan strategi organisasi.
    

6. Menerapkan kebijakan tata kelola yang kuat: Buat sistem AI yang dapat dijelaskan dan diaudit dengan visibilitas tinggi dan pengawasan manusia yang luas.