Ohjelmistojen versiopäivityksissä haasteena on harvoin pelkästään yksittäisen kirjaston tai teknologian päivittäminen uudempaan versioon. Ohjelmistot muodostuvat lukuisista toisistaan riippuvaisista osista, jolloin yksittäinen muutos voi vaikuttaa myös muualla sovelluksessa. Päivitysvelan kasvaessa myös näiden riippuvuuksien muodostama kokonaisuus tyypillisesti monimutkaistuu.
Tähän Fluentian tekoälypohjainen Renew-modernisointimalli tuo uudenlaisen lähestymistavan.
Tekoäly auttaa tunnistamaan ohjelmiston riippuvuudet
Perinteisessä versiopäivityksessä merkittävä osa työstä kuluu muutostarpeiden selvittämiseen, koodin muokkaamiseen sekä päivityksistä seuraavien virheiden etsimiseen ja korjaamiseen. Tekoälyvetoisessa mallissa vaiheet voidaan automatisoida ja käsitellä systemaattisesti osana yhtä prosessia.
Tekoäly analysoi esimerkiksi ohjelmiston riippuvuuksia ja tunnistaa, millaisia koodimuutoksia yksittäinen päivitys edellyttää. Muutoksia voidaan tämän jälkeen toteuttaa vaiheittain ja validoida sitä mukaa, kun työ etenee.
Tämä on olennaista myös tietoturvan kannalta. Jos ohjelmiston kirjastot ovat pahasti vanhentuneet, tunnetun haavoittuvuuden korjaaminen ei välttämättä onnistu vain yhtä komponenttia päivittämällä. Yhden kirjaston päivitys voi edellyttää useita muita päivityksiä ja muutoksia sovelluksen koodiin. Kun vaikutusketjuja voidaan tunnistaa jo etukäteen, päivityksen eteneminen on ennakoitavampaa ja yllättävien sivuvaikutusten riski pienenee.
Testaus kulkee mukana koko päivitysprosessin ajan
Pelkkä koodimuutosten nopeuttaminen ei vielä tee versiopäivityksestä onnistunutta. Olennaista on pystyä osoittamaan, että järjestelmä toimii muutosten jälkeen samalla tavalla kuin ennenkin.
Siksi Fluentian Renew-modernisointimallissa järjestelmälle rakennetaan kattavat testit ennen varsinaisten päivitysten tekemistä. Testejä voidaan ajaa päivitystyön eri vaiheissa, jolloin mahdolliset ongelmat havaitaan heti. Näin mahdolliset virheet voidaan paikantaa jo työn edetessä sen sijaan, että jäljitys pystyttäisiin tekemään vasta päivityksen valmistuttua.
Samalla päivityksestä muodostuu jäljitettävä kokonaisuus. Tehdyt muutokset voidaan dokumentoida niin, että myöhemmin nähdään, mitä muutettiin, miksi muutos tehtiin ja mihin päivitykseen se liittyi. Tämä helpottaa sekä meneillään olevan projektin hallintaa että järjestelmän myöhempää ylläpitoa ja jatkokehitystä.
Ajantasainen teknologiaperusta vähentää teknologiavelan riskejä
Tekoälyn suurin vaikutus versiopäivityksiin ei ole yksittäisten työvaiheiden automatisoinnissa, vaan siinä, että koko päivitysprosessi voidaan viedä läpi aiempaa järjestelmällisemmin ja pienemmällä manuaalisella työmäärällä.
Tämä muuttaa myös sitä, miten jo kertynyttä teknologiavelkaa voidaan tarkastella. Pitkään lykättyjen päivitysten ei tarvitse enää tarkoittaa yhtä raskasta ja vaikeasti ennakoitavaa hanketta, vaan kokonaisuutta voidaan purkaa hallitummin ja vaiheittain.
Ajantasainen teknologiaperusta ei siis ole vain tekninen tavoite. Se auttaa pitämään järjestelmän turvallisena ja ylläpidettävänä sekä antaa enemmän liikkumavaraa uusien ominaisuuksien, integraatioiden ja liiketoimintaa tukevien ratkaisujen kehittämiseen.
Ovatko ohjelmistojen versiopäivitykset teillä ajankohtaisia? Ota yhteyttä, niin katsotaan yhdessä, miten versiopäivityksiä voidaan toteuttaa tekoälypohjaisesti hallitummin ja pienemmällä manuaalisella työmäärällä!
