Ciclo di vita dello sviluppo software (SDLC): AI al servizio di ottimizzazione ed efficienza

Lo sviluppo software è un processo sistematico di creazione e manutenzione del software basato su principi ingegneristici per fornire soluzioni affidabili ed efficienti. Il ciclo di vita dello sviluppo software (SDLC) definisce tutte le fasi che attraversano gli sviluppatori di software, dalla pianificazione iniziale al deployment e alla manutenzione.

Un SDLC ben strutturato garantisce efficienza, riduce il debito tecnico e si allinea alle metodologie Agile e DevOps. È fondamentale per sviluppatori, project manager e aziende che mirano a creare soluzioni software scalabili e manutenibili, poiché garantisce la qualità del software, riduce i costi di sviluppo e accelera il time-to-market.

Negli ultimi anni, la tecnologia e le esigenze di business hanno subito cambiamenti incessanti, che a loro volta hanno guidato una rapida evoluzione anche nel ciclo di vita dello sviluppo. Inoltre, la diffusione dell’AI porta con sé nuove promettenti opportunità, ma anche nuove sfide e minacce, il che implica anche nuove preoccupazioni sulle pratiche di sicurezza lungo tutto il SDLC.

Continuate a leggere per scoprire di più sulle pratiche efficienti dello sviluppo software. Vediamo poi in dettaglio l’enorme impatto che l’intelligenza artificiale sta avendo sul ciclo di vita dello sviluppo software. 

SDLC: Passaggi chiave e sfide principali

Il ciclo di vita dello sviluppo software comprende un’ampia gamma di aree cruciali. Di norma, i team definiscono obiettivi, funzionalità e specifiche tecniche del software.

• Design: questa fase iniziale prevede la pianificazione e la definizione del prodotto software e della sua architettura;
• Validazione: questa fase si concentra sulla garanzia che il software soddisfi i requisiti definiti e sia di alta qualità e sicuro;
• Sviluppo: questa fase è quella in cui il software viene sviluppato e assemblato;
• Scalabilità: questa fase riguarda la distribuzione, l’esecuzione e la manutenzione del software in un ambiente di produzione, garantendo che possa gestire il carico richiesto e rimanere affidabile.

Queste fasi sono lineari ma possono sovrapporsi, soprattutto con le metodologie Agile e DevOps che enfatizzano uno sviluppo iterativo e incrementale.

Tuttavia, il SDLC si scontra spesso con diverse sfide e insidie. Il SDLC tradizionale ha sempre dovuto fare i conti con una ownership frammentata, con problemi di scalabilità e con la compartimentazione dei team, con conseguenti maggiori attriti.

Ad esempio, una delle principali insidie ​​è la mancata definizione delle priorità per gli avvisi di sicurezza e l’applicazione eccessivamente rigida delle metodologie, che ostacolano l’adattabilità. Poi, la minimizzazione di pratiche essenziali come un tagging adeguato o la cattiva gestione delle release si traduce in problemi di tracciabilità. Queste difficoltà sono ulteriormente aggravate da un’eccessiva attenzione all’automazione senza una visione strategica e dalla mancanza di supervisione architetturale.

Inoltre, i sondaggi indicano che, anche con l’adozione di Agile (71%), l’efficacia è spesso limitata (44%), con le principali sfide che includono la mancanza di visibilità end-to-end (44%), la difficoltà nel misurare i tempi di ciclo (34%) e le problematiche relative ai test continui (29%). Molte organizzazioni faticano a scalare Agile a causa di un numero eccessivo di sistemi (46%) e di team isolati (37%).

Dato che le fasi principali presentano attività, risultati e sfide uniche, è essenziale mantenere una comunicazione e una collaborazione chiare durante l’intero processo. Inoltre, colmare il divario tra gli ambienti di sviluppo e di produzione può portare a uno sviluppo più rapido e a una riduzione del tasso di modifiche non andate a buon fine.

AI tra innovazione e sicurezza

Come già sottolineato, l’attuale ciclo di vita dello sviluppo software (SDLC) è pieno di sfide derivanti da una ownership frammentata e da diversi punti critici. Questi problemi si traducono in spreco di risorse e allungamento del time-to-market. Tra i problemi principali figurano anche il disallineamento causato da team e dati isolati tra i sistemi, i ritardi e la mancanza di riutilizzabilità. 

Comunque, l’intelligenza artificiale si è affermata come una forza evolutiva e trasformativa, che sta rivoluzionando il SDLC migliorando la qualità del codice, accelerando la velocità di sviluppo, riducendo i bug e accorciando i tempi di distribuzione.

Nuove opportunità

L’AI non solo sta semplificando e ottimizzando il SDLC, ma lo sta anche trasformando radicalmente. Ciò non sorprende, dato l’impatto rivoluzionario dell’AI sul settore tecnologico e il suo ruolo nel promuovere l’empowerment digitale in molte organizzazioni. I primi ad adottare l’AI nel SDLC hanno registrato significative riduzioni dei costi operativi e dei tempi di sviluppo. Ad ogni modo, il vero valore dell’AI risiede nel suo potenziale di migliorare l’innovazione e la creatività umana.

In effetti, una recente ricerca dimostra che entro il 2028 i team di sviluppo che utilizzano strumenti di intelligenza artificiale durante l’intero ciclo di vita dello sviluppo software registreranno probabilmente un aumento della produttività del 25-30%, rispetto al 10% registrato dagli strumenti di generazione di codice nel 2024.

Un SDLC basato nativamente sull’AI accelererà l’innovazione software, portando a rilasci più rapidi e a un valore per il cliente più elevato. Fornendo rapidamente ai product manager e agli ingegneri la possibilità di creare prototipi e – quindi – democratizzare le competenze di sviluppo, l’AI incoraggia la sperimentazione e una validazione molto veloce. Di conseguenza, l’integrazione dell’AI cambia radicalmente le strutture e le operazioni organizzative, portando a uno sviluppo software di alta qualità e incentrato sul business.

Il tradizionale ciclo di vita dello sviluppo software, un tempo caratterizzato da fasi distinte di design, validazione, sviluppo e scalabilità, sta attraversando una notevole evoluzione. Grazie all’intelligenza artificiale, stiamo assistendo all’ascesa di un modello semplificato, a due fasi, che comprende le fasi di progettazione e sperimentazione e di ingegnerizzazione e scalabilità.

Questo approccio basato sull’intelligenza artificiale non si limita a comprimere le tempistiche, ma mira a frantumare la compartimentazione, democratizzando lo sviluppo e creando una sinergia senza precedenti tra business e tecnologia, favorendo in definitiva la componibilità per una maggiore agilità aziendale.

Pertanto, potenziando la sperimentazione e automatizzando la complessità, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale stanno diventando decisivi per l’ideazione, la prototipazione e l’ottimizzazione del design. In questo modo, assistiamo a un’innovazione radicalmente più rapida, profondamente incentrata sul cliente e di qualità sempre superiore.

Nuove minacce

In generale, la probabilità di attacchi al SDLC aumenta con l’aggiunta di nuovi strumenti di sviluppo, con l’importazione di nuovi pacchetti di sistemi operativi o di nuovi service account, poiché ognuno di essi espande una potenziale superficie di attacco.

A peggiorare la situazione, la crescente adozione dell’AI nello sviluppo software introduce nuove sfide per la sicurezza. Infatti, i modelli di AI possono essere vulnerabili ad attacchi come il data poisoning e il furto di modelli, e possono anche generare codice vulnerabile. Ciò richiede un approccio proattivo alla sicurezza nel SDLC per mitigare questi rischi emergenti. Ecco perché la sicurezza dovrebbe essere integrata nel processo di test automatizzato per garantire la conformità e ridurre le vulnerabilità. Gli strumenti di AI possono automatizzare i controlli di sicurezza e conformità in base a policy definite, consentendo loro di offrire un’assistenza significativa mantenendo al contempo gli standard richiesti.

Gli application architect si trovano ad affrontare una crescente pressione nel dover dare priorità alla sicurezza durante l’intero ciclo di vita dello sviluppo software, a maggior ragione quando si implementa l’intelligenza artificiale. Creare applicazioni sicure e di alta qualità significa gettare solide fondamenta con framework e governance solidi. Perciò sono fondamentali continui controlli tecnici come il monitoraggio delle modifiche al codice e la gestione degli accessi, il tutto affrontando proattivamente le potenziali minacce fin dalle prime fasi del processo di progettazione, anziché aggiungerle in un secondo momento.

AI contestuale per flussi di lavoro migliorati nella Developer Platform

Il contesto è fondamentale quando si implementa l’intelligenza artificiale direttamente nel SDLC. La piattaforma funge da base per una AI consapevole del contesto.

Il contesto si può nutrire: l’intelligenza artificiale può restituire output personalizzati e di valore durante l’intero ciclo di vita dello sviluppo software, a condizione che venga costantemente alimentata da una grande quantità di fonti pertinenti e diversificate. In questo scenario, la developer platform rappresenta una struttura sottostante che supporta il contesto, ma che allo stesso tempo diventa sempre più intelligente proprio grazie a esso.

In sostanza, la piattaforma raccoglie e struttura le informazioni necessarie sull’ambiente di sviluppo, sulle applicazioni e sui dati. Queste informazioni strutturate costituiscono la base, consentendo all’AI di operare efficacemente e fornire assistenza contestualizzata durante l’intero SDLC e all’interno della piattaforma stessa.

Senza questo contesto fondativo, le capacità dell’AI sarebbero limitate e le sue potenziali insidie, come la generazione di informazioni inaccurate o irrilevanti, aumenterebbero. 

Ecco un breve esempio di un ciclo di vita dello sviluppo software potenziato da una developer platform basata sull’AI, che sfrutta il contesto:

• Pianificazione: l’AI facilita la definizione del backlog, la stima delle attività e l’identificazione di progetti e team. Inoltre, la piattaforma può offrire suggerimenti sui componenti del marketplace con l’assistenza dell’AI.
• Analisi: la piattaforma utilizza l’AI per analizzare i componenti esistenti e successivamente suggerire nuove funzionalità o best practice.
• Progettazione: lo sviluppo delle applicazioni può essere potenziato dall’AI, che offre anche preziose raccomandazioni sulla sicurezza.
• Sviluppo: gli sviluppatori possono ricevere supporto dall’AI per il codice, nonché per la progettazione del front-end e i dati di test, automatizzando ove possibile alcune attività manuali.
• Test: le funzionalità di AI della piattaforma consentono la creazione o l’automazione di casi di test, l’analisi di code coverage e la fornitura di informazioni per i test end-to-end.
• Deploy: i processi possono essere semplificati con l’AI riassumendo le modifiche, automatizzando i passaggi e pianificando le distribuzioni.
• Monitoraggio: l’AI svolge un ruolo chiave nell’osservazione dei sistemi, nella generazione di avvisi per i problemi e nel fornire informazioni sull’utilizzo delle risorse.
• Manutenzione: l’AI può confrontare le configurazioni e offrire suggerimenti per le attività di manutenzione pertinenti. 
• Documentazione: la piattaforma utilizza l’intelligenza artificiale per generare documentazione che include approfondimenti e una guida passo passo alla soluzione.

Mia-Platform, una AI-Native Developer Platform Foundation, comprende tutti gli strumenti fondamentali necessari per una gestione fluida dell’intero ambiente IT, che comprende lo sviluppo software end-to-end. Di seguito, un esempio pratico.

Mia-Platform: un unico strumento per facilitare gli sviluppatori

Immaginate degli sviluppatori che utilizzano la console Mia-Platform. Devono creare un nuovo microservizio. Invece di cercare manualmente nella documentazione o ricordare configurazioni complesse, possono utilizzare Mia-Assistant, il chatbot AI integrato nella piattaforma:

1. Dalla pianificazione alla progettazione: lo sviluppatore potrebbe chiedere a Mia-Assistant: “Devo creare un checkout per un sito di e-commerce. Cosa posso fare? Quali tipi di servizi sono a mia disposizione?”. Sfruttando la conoscenza della piattaforma dei progetti esistenti e degli standard aziendali, Mia-Assistant fornisce consigli personalizzati e suggerisce modelli e componenti di marketplace pertinenti.
   
2. Sviluppo: quando inizia a scrivere codice, lo sviluppatore può chiedere all’AI Companion suggerimenti sul codice o spiegazioni sul codice esistente, riducendo il carico cognitivo. Se deve configurare un servizio specifico, come un’integrazione Kafka, può chiedere a Mia-Assistant: “Come posso configurare Saga con il servizio Flow Manager per orchestrare i microservizi?”. L’AI, conoscendo il contesto del Flow Manager della piattaforma e le risorse disponibili, fornisce una guida passo passo e persino snippet di codice.
   
3. Test: Dopo aver scritto del codice, lo sviluppatore potrebbe chiedere: “Ho bisogno che tu esegua questi test su questo progetto: puoi darmi un report dettagliato?”. Mia-Assistant può eseguire controlli di test pertinenti o persino aiutare a generare casi di test di base basati sul contesto del codice.
   
4. Deploy: Mia-Assistant potrebbe riassumere le modifiche implementate per una migliore comprensione.
   
5. Monitoraggio: una volta implementato il microservizio, gli sviluppatori possono sfruttare la console di Mia-Platform per ottenere informazioni in tempo reale, chiedendo a Mia-Assistant metriche come l’utilizzo della CPU e i tassi di errore. Mia-Assistant, conoscendo il contesto del servizio implementato e le capacità di monitoraggio della piattaforma, mostra dashboard pertinenti e offre una osservabilità completa. Può avvisare proattivamente gli sviluppatori di anomalie e fornire un’analisi iniziale utilizzando le cronologie. È inoltre disponibile la visibilità dell’ambiente di runtime per un migliore contesto di monitoraggio.
   
6. Manutenzione: per la risoluzione dei problemi, gli sviluppatori possono richiedere supporto a Mia-Assistant, ad esempio per individuare le cause più comuni degli errori (come un errore 400 sul gateway API). Sfruttando la conoscenza della piattaforma (architettura, log, incidenti precedenti), Mia-Assistant suggerisce soluzioni. Può anche spiegare il codice per il debug e offrire suggerimenti basati sugli errori. La funzionalità CI/CD della piattaforma semplifica gli aggiornamenti, potenzialmente avviati tramite Git push, con Mia-Assistant in grado di riassumere le modifiche alle pull request.
7. Documentazione: durante tutto il ciclo di vita dello sviluppo software, la documentazione è fondamentale. Mia-Assistant semplifica l’accesso e la generazione della documentazione. Gli sviluppatori possono chiedere a Mia-Assistant di trovare documentazione su funzionalità o integrazioni specifiche. Durante la manutenzione o l’onboarding di nuovi membri nel team, lo sviluppatore può chiedere: “Mia-Assistant, mostrami la documentazione per l’integrazione Kafka utilizzata in questo microservizio”. L’AI può recuperare e presentare rapidamente la documentazione pertinente. La piattaforma supporta l’aggregazione e la ricerca della documentazione all’interno dell’Internal Developer Portal, mentre il Catalogo Software aiuta a gestire i metadati dei servizi.
   

Durante tutto il ciclo di vita, una DevX conversazionale basata sull’intelligenza artificiale fornisce un contesto completo dell’intera piattaforma, rendendo le informazioni facilmente accessibili e lo sviluppo più efficiente. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella piattaforma come componente aggiuntivo raccoglie risorse della piattaforma come configurazioni di runtime, stato, data products e codice per fornire un’assistenza coerente e pertinente.

Considerazioni utili

In sostanza, un ciclo di vita dello sviluppo software ben definito è la base di progetti software di successo, e richiede un approccio personalizzato ai requisiti specifici di ogni progetto. Comprendere e seguire con attenzione le fasi chiave, dalla pianificazione alla manutenzione, è fondamentale.

Comunque, il SDLC ha già intrapreso un percorso di significativa trasformazione con l’integrazione dell’automazione, dello sviluppo basato sull’intelligenza artificiale e delle architetture cloud-native, che promettono una costante efficienza e agilità.  

La crescente dipendenza dall’AI pone anche nuove considerazioni sulla sicurezza, richiedendo un approccio proattivo alla mitigazione delle minacce fin dalle fasi iniziali di pianificazione. L’implementazione di misure di sicurezza basate sull’AI nell’ambito del ciclo di vita dello sviluppo software può migliorare significativamente le proprie difese, ma solo se affrontata come parte integrante del processo, non come un’eventuale aggiunta.

Le aziende dovrebbero valutare in modo proattivo i loro processi attuali, accogliendo questi progressi, compresi i miglioramenti della sicurezza, e promuovendo al contempo una cultura di collaborazione e miglioramento continui.

Volete sfruttare appieno una developer platform potenziata dall’AI per ottimizzare e migliorare lo sviluppo software con soluzioni contestualizzate e personalizzate? Scoprite Mia-Platform e iniziate subito a costruire il vostro successo.