對于大多數(shù)現(xiàn)代軟件團隊而言，軟件交付是一個連續(xù)的過程。

軟件交付不再是開發(fā)結(jié)束時的明確階段，而是每天開發(fā)過程中的連續(xù)過程，每天甚至每小時進行一次部署。如今，機器學習流程更多地應用于軟件部署，以節(jié)省時間并優(yōu)化流程，以便軟件公司可以繼續(xù)有效地開發(fā)和部署。

機器學習(ML)是指開發(fā)算法以識別模式并基于數(shù)據(jù)集開發(fā)模型的過程。這些分析可以提供對可能隱藏的數(shù)據(jù)的見解。不僅如此，這些機器學習工具還可以根據(jù)其生成的預測自動執(zhí)行操作。

在ML中，特別強大的功能是能夠?qū)崟r或接近實時處理大數(shù)據(jù)。這在軟件交付中非常有價值，在該世界中，在任何給定時間，成千上萬的用戶可能同時使用軟件。向這些用戶推出更新對于確保無論使用何種設備或平臺，都可以通過錯誤修復和新功能向所有用戶提供更新至關(guān)重要。機器學習可以通過分析數(shù)據(jù)日志，檢測錯誤以及在錯誤傳給全球數(shù)百萬用戶之前做出決定，來輔助軟件交付過程。

持續(xù)測試和持續(xù)集成已成為軟件開發(fā)中的核心理念。這種快節(jié)奏的開發(fā)風格打破了軟件開發(fā)的傳統(tǒng)階段。相反，軟件沒有被視為明確的計劃，開發(fā)和測試階段，而是被視為不斷測試和開發(fā)的實際產(chǎn)品。

機器學習已在軟件交付的許多不同領域中變得非常有用。在提倡CI/CD方法論的環(huán)境中工作的開發(fā)人員可以快速提供軟件更新，因此，為他們提供所需的工具以使其提交安全，按預期工作并且不會迅速產(chǎn)生無關(guān)的錯誤，這是非常必要的。重要的。機器學習過程可以通過多種方式幫助實現(xiàn)這一目標。

連續(xù)測試在開發(fā)過程必不可少，而不是在開發(fā)周期結(jié)束時作為離散階段進行測試。在這種情況下，將在計劃，原型，開發(fā)和部署代碼的每個階段對產(chǎn)品進行測試。

這些測試采用許多不同的形式。單元測試，API測試，UI測試等等都屬于連續(xù)測試的范圍。但是，盡管大部分測試可以自動化，但它們并非同時提供所有結(jié)果。例如，與單元測試相比，執(zhí)行UI測試通常需要更長的時間，并且部分UI測試套件可能涉及手動測試。這會導致開發(fā)人員提交代碼和獲得反饋所需的時間有所延遲。

開發(fā)人員習慣于編譯器優(yōu)化代碼，但是這種實踐不必局限于編譯。隨著軟件變得越來越復雜，其部署環(huán)境變得難以預測?；谠频姆胀ǔＴ陂_發(fā)團隊未直接維護的虛擬服務器上運行。一種解決方案是使用容器化的應用程序來提供一致性，但是可以使用機器學習過程來根據(jù)其部署環(huán)境來優(yōu)化應用程序設置和環(huán)境配置。這可以幫助最大化產(chǎn)品性能并協(xié)調(diào)跨平臺和環(huán)境的開發(fā)。

機器學習也可以通過培訓來實施編碼準則。隨著時間的流逝，大型和成熟的軟件產(chǎn)品可能會變得非常笨拙，因為數(shù)百名開發(fā)人員會不斷使用它們。保持代碼的清潔和標準化可以使開發(fā)人員清楚地知道哪些代碼單元可以執(zhí)行，而無需花費時間進行研究或?qū)W習。機器學習過程可以檢測提交中與編碼準則的差異，并在將提交添加到代碼庫之前創(chuàng)建重寫的建議，從而使代碼庫保持整潔并強制執(zhí)行準則，而無需進行人工檢查。

加快軟件交付

機器學習有助于自動化開發(fā)和測試流程。測試的關(guān)鍵部分是測試維護，這是使測試與軟件保持同步的必要條件。對于頻繁更改的區(qū)域(例如UI測試)，這可能特別耗時。機器學習過程不僅可以幫助減少維護時間的自我修復測試，而且還可以突出顯示最需要測試的代碼區(qū)域。

這增加了測試套件中測試的價值。機器學習過程可以提供有助于優(yōu)化測試和測試范圍的見解。機器學習不是分散測試所有內(nèi)容的方法，而是為開發(fā)人員提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解，以了解在決策過程中測試最有價值的地方。

機器學習和軟件開發(fā)的未來

機器學習是軟件開發(fā)中相對較新且快速創(chuàng)新的內(nèi)容。所使用的模型及其應用正在不斷變化和改進，尤其是隨著它們變得越來越廣泛地使用和嵌入各種不同的過程中。隨著越來越多的軟件開發(fā)流程實現(xiàn)自動化，這些機器學習工具將被賦予更大的決策權(quán)。

當前，機器學習過程主要用于輔助決策過程。他們可以標記出可疑的錯誤，預測潛在的錯誤并提供有價值的見解，但是如何處理此信息的決定通常仍由人決定。這部分是信任問題，部分是傳統(tǒng)問題。軟件開發(fā)和部署中的許多過程都依賴人工干預，因為這一直都是如此。

展望機器學習和軟件開發(fā)的未來，為機器學習過程提供動力的算法只會變得更加完善，并且基于更多的數(shù)據(jù)和更精細的分析，生成的模型將進一步得到改善。

有一天，開發(fā)人員可能不需要為其創(chuàng)建的代碼進行測試。相反，將在編寫代碼時自動生成測試，并且預測分析將通知開發(fā)人員，甚至在提交代碼之前，編寫的代碼是否會對代碼庫產(chǎn)生預期的效果。