對于大多數現代軟件團隊而言，軟件交付是一個連續的過程。

軟件交付不再是開發結束時的明確階段，而是每天開發過程中的連續過程，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，以節省時間并優化流程，以便軟件公司可以繼續有效地開發和部署。

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

在ML中，特別強大的功能是能夠實時或接近實時處理大數據。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重要。機器學習可以通過分析數據日志，檢測錯誤以及在錯誤傳給全球數百萬用戶之前做出決定，來輔助軟件交付過程。

持續測試和持續集成已成為軟件開發中的核心理念。這種快節奏的開發風格打破了軟件開發的傳統階段。相反，軟件沒有被視為明確的計劃，開發和測試階段，而是被視為不斷測試和開發的實際產品。

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方法論的環境中工作的開發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生無關的錯誤，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這一目標。

連續測試在開發過程必不可少，而不是在開發周期結束時作為離散階段進行測試。在這種情況下，將在計劃，原型，開發和部署代碼的每個階段對產品進行測試。

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果。例如，與單元測試相比，執行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。這會導致開發人員提交代碼和獲得反饋所需的時間有所延遲。

開發人員習慣于編譯器優化代碼，但是這種實踐不必局限于編譯。隨著軟件變得越來越復雜，其部署環境變得難以預測。基于云的服務通常在開發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其部署環境來優化應用程序設置和環境配置。這可以幫助最大化產品性能并協調跨平臺和環境的開發。

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品可能會變得非常笨拙，因為數百名開發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人員清楚地知道哪些代碼單元可以執行，而無需花費時間進行研究或學習。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建重寫的建議，從而使代碼庫保持整潔并強制執行準則，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和測試流程。測試的關鍵部分是測試維護，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化測試和測試范圍的見解。機器學習不是分散測試所有內容的方法，而是為開發人員提供了數據驅動的見解，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的未來

機器學習是軟件開發中相對較新且快速創新的內容。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流程實現自動化，這些機器學習工具將被賦予更大的決策權。

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，部分是傳統問題。軟件開發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，并且基于更多的數據和更精細的分析，生成的模型將進一步得到改善。

有一天，開發人員可能不需要為其創建的代碼進行測試。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人員，甚至在提交代碼之前，編寫的代碼是否會對代碼庫產生預期的效果。