Cos'è la governance del codice?

La governance del codice si è evoluta da un insieme di processi manuali a una pratica automatizzata guidata dalle politiche. Ciò è dovuto in gran parte al fatto che codebase grandi e complessi richiedono framework di governance scalabili in termini di dimensioni e sofisticazione.

La rivoluzione DevOps degli anni 2010 ha messo in discussione i modelli di governance che si basavano su approvazioni manuali e controllo centralizzato. Oggi, i sistemi automatizzati impongono l'applicazione dei processi e il concetto di "shift left" ha portato a spostare le attività di sicurezza e conformità in una fase più precoce del ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC).

L'emergere dell'AI generativa ha introdotto un livello completamente nuovo di governance. Gli sviluppatori ora possono generare quantità considerevoli di codice utilizzando strumenti di machine learning alimentati da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), aumentando notevolmente la velocità di sviluppo. Tuttavia, la governance del codice ha dovuto evolversi per affrontare la qualità del codice degli output dell'AI, insieme ai rischi di sicurezza associati, alle preoccupazioni relative all'IP, alle politiche di utilizzo dei modelli e altro ancora.

Le organizzazioni stanno ora implementando politiche di governance che specificano quando può essere utilizzato il codice generato dall'AI, come deve essere esaminato e quali passaggi di validazione sono necessari prima della distribuzione.

Di seguito sono riportati alcuni dei componenti più comuni della governance del codice.

Il codice di scarsa qualità contribuisce al debito tecnico, che a sua volta compromette la scalabilità dello stack tecnologico. Gli standard di codifica definiscono come gli sviluppatori dovrebbero scrivere e organizzare il codice per prevenire ciò. Questi standard coprono aree come le convenzioni di denominazione, la formattazione, la documentazione, la struttura dei file e le best practice specifiche per la lingua; piccoli problemi che si sommano a molti nel tempo in una base di codice di grandi dimensioni.

Quando tutti gli sviluppatori seguono gli stessi standard, il codice è più facile da utilizzare. Gli ingegneri passano meno tempo a decifrare il lavoro degli altri e più tempo a costruire cose nuove.

I sistemi di controllo delle versioni definiscono come i team gestiscono le modifiche al codice sorgente. Queste politiche definiscono il workflow per creare rami, unire il codice e scrivere messaggi di commit. I sistemi di controllo versione possono generare audit trail che aiutano a prevenire sovrascritture accidentali, garantendo una cronologia chiara delle modifiche. Ora i team sanno chi ha apportato modifiche specifiche e perché.

I processi di revisione del codice richiedono che le modifiche al software vengano esaminate da altri sviluppatori prima di essere unite alla base di codice. Le recensioni servono a diversi scopi, tra cui identificare bug, validare le decisioni di design e condividere conoscenze all'interno del team. Recensioni ben eseguite portano a software di qualità superiore.

La governance della sicurezza garantisce che il software venga sviluppato e mantenuto in conformità ai requisiti di sicurezza e alle norme di conformità stabiliti, in modo che il suo sviluppo sia in linea con una più ampia strategia di gestione del rischio . Questo include pratiche come la scansione delle vulnerabilità di sicurezza, i controlli di accesso, la gestione delle dipendenze, rilevamento, le linee guida per la codifica sicura e le revisioni regolari. La governance della sicurezza integra le misure di protezione durante tutto il ciclo di vita dello sviluppo, non solo alla sua conclusione.

La governance dei test aiuta a garantire che il software rispetti tutti gli standard consolidati prima di essere implementato. Ma anche i test hanno fatto "shift left". Incorporando i requisiti di test nelle pipeline CI/CD, i team possono identificare i difetti in anticipo e ridurre il rischio di introdurre regressioni negli ambienti di produzione.

La conformità e l'auditabilità si concentrano sull'assicurare che il software e il processo di sviluppo rispettino i requisiti normativi. Approvazioni documentate, storie di modifiche e registri di test sono alcune delle misure di conformità più comuni che coinvolgono il codice.

I controlli di integrazione e distribuzione continua (CI/CD) regolano i processi automatizzati utilizzati per la distribuzione del software. Questi controlli definiscono quali controlli automatizzati devono superare prima che il codice possa spostarsi tra gli ambienti. La governance CI/CD aiuta a garantire che il software in produzione rispetti standard predefiniti, promuovendo al contempo la riduzione del rischio tra le implementazioni.

Governance as code (GaC) e policy as code (PaC) sono approcci che incorporano direttamente governance e applicazione delle policy nei workflow, traducendo policy, regole e standard in codice leggibile da macchina. L'obiettivo è che ogni implementazione, modifica dell'infrastruttura o richiesta di accesso ai dati soddisfi criteri predefiniti prima che avvenga. Questo approccio proattivo all'applicazione si basa su tecnologie come i motori politici, l'infrastruttura cloud e ora, gli agenti AI.

L'applicazione delle politiche è diventata più sofisticata grazie a tecnologie come l'Open Policy Agent (OPA), che consente alle organizzazioni di definire e applicare le politiche di governance in modo programmatico. Invece di affidarsi a documentazione e approvazioni manuali, i requisiti di governance sono integrati nel codice in modo da poter essere applicati automaticamente in tutto l'SDLC.

Analogamente, l'infrastructure as code (IaC) e strumenti come Terraform automatizzano il provisioning e la gestione dell'infrastruttura IT utilizzando un approccio a linguaggio dichiarativo, in cui gli sviluppatori specificano lo stato finale desiderato piuttosto che i passaggi necessari per raggiungerlo. Le definizioni infrastrutturali sono comunemente espresse utilizzando formati come YAML e JSON, rendendole facili da automatizzare e convalidare.

Gli ambienti di codifica basati su AI possono eseguire GaC, PaC e Iac. IBM Bob, ad esempio, può essere utilizzato per incorporare tali processi nell'SDLC.