对于大多数现代软件团队来说，软件交付是一个持续的过程。软件交付不再是开发结束时定义的阶段，而是日常开发中的一个持续过程，每天甚至每小时进行部署。如今，机器学习过程更多地用于软件部署，以节省时间和优化流程，使软件公司可以继续高效地开发和部署。机器学习(ML)是指开发算法以识别模式并根据数据集开发模型的过程。这些分析可以深入了解可能隐藏的数据。不仅如此，这些机器学习工具还可以根据它们生成的预测自动执行操作。ML中特别强大的是实时或近乎实时地处理大数据的能力。这在软件交付中非常有价值，在任何给定时间，成千上万的用户可能同时使用软件。向这些用户推出更新对于确保所有用户都可以使用错误修复和新功能的更新至关重要，无论设备或平台如何。机器学习可以通过分析数据日志、检测错误并在错误影响全球数百万用户之前做出决策来协助软件交付过程。持续测试和持续集成已经成为软件开发中的核心概念。这种快节奏的开发风格打破了软件开发的传统阶段。相反，软件不被视为一个明确的规划、开发和测试阶段，而是一个不断测试和开发的实际产品。机器学习在软件交付的许多不同领域变得非常有用。在提倡CI/CD方法的环境中工作的开发人员可以快速交付软件更新，因此必须为他们提供所需的工具，使他们能够安全、按预期工作并且不会很快产生不相关的错误。重要的。机器学习过程可以通过多种方式帮助实现这一目标。在开发过程中持续测试是必不可少的，而不是在开发周期结束时作为一个离散阶段进行测试。在这种情况下，产品在规划、原型制作、开发和部署代码的每个阶段都经过测试。这些测试有许多不同的形式。单元测试、API测试、UI测试等都属于持续测试的范畴。然而，尽管大多数测试可以自动化，但它们不会同时提供所有结果。例如，UI测试通常比单元测试需要更长的执行时间，并且UI测试套件的某些部分可能涉及手动测试。这会导致开发人员提交代码和获得反馈的时间延迟。开发人员习惯于编译器优化代码，但这种做法不必仅限于编译。随着软件变得越来越复杂，部署它的环境变得越来越不可预测。基于云的服务通常在不由开发团队直接维护的虚拟服务器上运行。一种解决方案是使用容器化应用程序来提供一致性，但机器学习过程可用于根据部署环境优化应用程序设置和环境配置。这有助于最大限度地提高产品性能并协调跨平台和环境的开发。还可以训练机器学习来执行编码准则。大型成熟的软件产品随着时间的推移会变得非常笨重，因为数百名开发人员不断地致力于它们。保持代码清洁和标准化可以让开发人员清楚地知道执行哪些代码单元，而无需花时间研究或学习。机器学习过程检测提交中与编码准则的偏差，并在将提交添加到代码库之前创建重写建议，从而保持代码库清洁并在无需人工检查的情况下执行准则。加速软件交付机器学习有助于自动化开发和测试过程。测试的一个关键部分是测试维护，这是保持测试与软件同步所必需的。对于频繁更改的区域（例如UI测试），这可能特别耗时。机器学习过程不仅可以帮助进行自我修复测试以减少维护时间，还可以突出显示最需要测试的代码区域。这增加了测试套件中测试的价值。机器学习过程可以提供有助于优化测试和测试覆盖率的见解。机器学习不是采用分散的方法来测试所有内容，而是为开发人员提供数据驱动的洞察力，让他们了解在决策过程中哪些测试最有价值。机器学习和软件开发的未来机器学习在软件开发中相对较新并且创新迅速。所使用的模型及其应用在不断变化和改进，尤其是当它们得到更广泛的使用并嵌入到各种不同的过程中时。随着越来越多的软件开发过程实现自动化，这些机器学习工具将被赋予更大的决策权。目前，机器学习过程主要用于辅助决策过程。他们可以标记可疑错误、预测潜在错误并提供有价值的见解，但如何处理这些信息的决定通常仍然是人为决定。这部分是信任问题，部分是遗留问题。软件开发和部署中的许多过程都依赖于人工干预，一如既往。展望机器学习和软件开发的未来，为机器学习过程提供动力的算法只会变得更加精细，生成的模型将基于更多数据和更精细的分析得到进一步改进。有一天，开发人员可能不需要测试他们创建的代码。相反，测试将在编写代码时自动生成，预测分析将通知开发人员所编写的代码是否会对代码库产生预期的影响，甚至在代码提交之前。
