AI-Driven Development Life Cycle

Đây là phương pháp luận End-to-End Transformation cho sự chuyển đổi phát triển và vận hành phần mềm dựa trên AI Code Assistant. AIR DevOps được áp dụng trong toàn bộ quá trình phát triển và vận hành để tối đa hóa năng suất của các nhà phát triển và hỗ trợ vận hành hiệu quả thông qua tự động hóa.

1. AIR DevOps SDLC · Phát hành nhanh thông qua tích hợp CI/CD/CO dựa trên AI · Đảm bảo chất lượng và năng suất đồng thời thông qua tự động hóa và AI Assist · Tích hợp Dev·Ops·Sec, mở rộng cloud native · Phản hồi thời gian thực để ứng phó nhanh nhạy với thay đổi thị trường 2. Phương pháp phát triển truyền thống · Tiến hành tuần tự, phát hành bị trì hoãn · Kiểm tra sau, tập trung vào thủ công · Tách biệt phát triển·vận hành, chi phí mở rộng tăng · Khó ứng phó với thay đổi và gánh nặng làm lại công việc

Tối đa hóa tốc độ phát triển: Rút ngắn thời gian mã hóa thông qua tự động hóa AI (Trường hợp công ty H: Cải thiện năng suất mã 30%) Đảm bảo hiệu quả chi phí: Tiết kiệm chi phí do rút ngắn thời gian phát triển

AIR DevOps kết hợp một cách hữu cơ kiến trúc cloud native mới nhất và công nghệ AI, cung cấp công nghệ stack linh hoạt và phù hợp nhất với môi trường của khách hàng. Trước tiên, trong lĩnh vực phát triển ứng dụng, nó hỗ trợ các framework web mới nhất như React, Vue.js và cấu trúc ứng dụng hybrid, và ở backend, nó sử dụng các ngôn ngữ tiêu chuẩn doanh nghiệp như Java, Python, TypeScript. Đặc biệt, nó tích hợp các công cụ mã hóa AI đa dạng như Amazon Q Developer, Cursor, Claude, GitHub Copilot để tối đa hóa năng suất phát triển. Môi trường cơ sở hạ tầng và đám mây xây dựng môi trường container dựa trên Kubernetes và Docker để triển khai tự động mở rộng, và nâng cao tính khả dụng của cơ sở dữ liệu thông qua RDS, Redis Cluster, v.v. Từ góc độ vận hành và DevOps, nó tự động hóa quy trình xây dựng và triển khai thông qua đường ống CI/CD thông qua GitLab, v.v., và quản lý chất lượng mã một cách kỹ lưỡng thông qua phân tích tĩnh bằng SonarQube và kiểm tra bảo mật. Ngoài ra, nó được trang bị hệ thống giám sát dựa trên AWS CloudWatch, Whatap và AI Ops để phát hiện trước các dấu hiệu bất thường của hệ thống và dự đoán, đồng thời giúp chuyển đổi mã legacy hiện có một cách suôn sẻ sang môi trường hiện đại thông qua phân tích AI.

Áp dụng khung phương pháp 4 giai đoạn dựa trên tiêu chuẩn quản lý dự án, chúng tôi hướng dẫn hành trình chuyển đổi AI (AX) của khách hàng một cách có hệ thống. · Giai đoạn 1: Tư vấn chiến lược và lựa chọn AI Code Assistant · Giai đoạn 2: Xác thực MVP (PoC) và nội tại hóa dựa trên thực hành · Giai đoạn 3: Triển khai chính thức và tích hợp AI tự động hóa SDLC · Giai đoạn 4: Vận hành thông minh dựa trên AI Ops và hoàn thành nội tại hóa

Có, điều đó là có thể. Chúng tôi cung cấp dịch vụ Code Modernization dựa trên AI. (Trường hợp công ty N: Phân tích và chuyển đổi mã Legacy Java và Node bằng công cụ Agentic AI để đạt tỷ lệ chuyển đổi tối đa 82%) Chúng tôi chuyển đổi mã hiện có sang kiến trúc hiện đại một cách nhanh chóng và an toàn, giải quyết nợ kỹ thuật và cải thiện hiệu suất.

Trong lĩnh vực tài chính, chúng tôi đã giải quyết các vấn đề về kịch bản lỗi thời bằng cách tối ưu hóa bản dựng và nâng cao đường ống CI/CD phù hợp với các yêu cầu nghiêm ngặt đặc thù của ngành, từ đó nâng cao đáng kể năng suất phát triển. Ngoài ra, thông qua quy trình xác thực tự động, chúng tôi đã đạt được thành tích tăng cường thêm tính ổn định vận hành. Trong lĩnh vực nền tảng phân phối/bán lẻ, chúng tôi đã tối ưu hóa cơ sở hạ tầng để đảm bảo dịch vụ ổn định ngay cả trong những thời kỳ lưu lượng truy cập tập trung lớn, đồng thời xây dựng hệ thống giám sát dựa trên AI để đạt được cả tính ổn định vận hành và hiệu quả chi phí. Hơn nữa, chúng tôi còn có những trường hợp xây dựng nền tảng thành công trong môi trường kết nối hệ thống phức tạp được tích hợp trực tuyến-ngoại tuyến, cho phép mở rộng dịch vụ linh hoạt và vận hành thông minh.