要約
この調査では、DevSecOps と生成人工知能 (GAI) の統合がテクノロジー企業内のソフトウェア配信パフォーマンスに及ぼす影響を調査しています。
この調査では、定性的調査手法を利用して、業界関係者への半構造化インタビューと、これらの手法の導入に成功した組織のケーススタディの分析が行われました。
この調査結果により、研究開発 (R&D) の効率が大幅に向上し、ソース コード管理が改善され、ソフトウェアの品質とセキュリティが向上したことが明らかになりました。
GAI の統合により、コーディング タスクと予測分析の自動化が容易になり、DevSecOps によって開発ライフサイクル全体にわたってセキュリティ対策が確実に組み込まれるようになりました。
有望な結果にもかかわらず、この研究では、限られたサンプルサイズと研究の質的性質により、結果の一般化可能性に関連するギャップが特定されました。
このホワイトペーパーは、DevSecOps と GAI の実際の実装に関する貴重な洞察を提供し、テクノロジー企業におけるソフトウェア配信プロセスを変革する可能性を強調しています。
今後の研究の方向性には、特定のビジネス成果への影響の定量的評価や、さまざまな業界にわたる比較研究が含まれます。
要約(オリジナル)
This study investigates the impact of integrating DevSecOps and Generative Artificial Intelligence (GAI) on software delivery performance within technology firms. Utilizing a qualitative research methodology, the research involved semi-structured interviews with industry practitioners and analysis of case studies from organizations that have successfully implemented these methodologies. The findings reveal significant enhancements in research and development (R&D) efficiency, improved source code management, and heightened software quality and security. The integration of GAI facilitated automation of coding tasks and predictive analytics, while DevSecOps ensured that security measures were embedded throughout the development lifecycle. Despite the promising results, the study identifies gaps related to the generalizability of the findings due to the limited sample size and the qualitative nature of the research. This paper contributes valuable insights into the practical implementation of DevSecOps and GAI, highlighting their potential to transform software delivery processes in technology firms. Future research directions include quantitative assessments of the impact on specific business outcomes and comparative studies across different industries.
arxiv情報
| 著者 | Jun Cui |
| 発行日 | 2024-11-04 16:44:01+00:00 |
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