软件交付不再是开发结束时的明确阶段，而是每天开发过程中的连续过程，每天甚至每小时进行一次部署。如今，机器学习流程更多地应用于软件部署，以节省时间并优化流程，以便软件公司可以继续有效地开发和部署。
机器学习(ML)是指开发算法以识别模式并基于数据集开发模型的过程。这些分析可以提供对可能隐藏的数据的见解。不仅如此，这些机器学习工具还可以根据其生成的预测自动执行操作。
在ML中，特别强大的功能是能够实时或接近实时处理大数据。这在软件交付中非常有价值，在该世界中，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无论使用何种设备或平台，都可以通过错误修复和新功能向所有用户提供更新至关重要。机器学习可以通过分析数据日志，检测错误以及在错误传给全球数百万用户之前做出决定，来辅助软件交付过程。
持续测试和持续集成已成为软件开发中的核心理念。这种快节奏的开发风格打破了软件开发的传统阶段。相反，软件没有被视为明确的计划，开发和测试阶段，而是被视为不断测试和开发的实际产品。
机器学习已在软件交付的许多不同领域中变得非常有用。在提倡CI/CD方法论的环境中工作的开发人员可以快速提供软件更新，因此，为他们提供所需的工具以使其提交安全，按预期工作并且不会迅速产生无关的错误，这是非常必要的。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。
连续测试在开发过程必不可少，而不是在开发周期结束时作为离散阶段进行测试。在这种情况下，将在计划，原型，开发和部署代码的每个阶段对产品进行测试。
这些测试采用许多不同的形式。单元测试，API测试，UI测试等等都属于连续测试的范围。但是，尽管大部分测试可以自动化，但它们并非同时提供所有结果。例如，与单元测试相比，执行UI测试通常需要更长的时间，并且部分UI测试套件可能涉及手动测试。这会导致开发人员提交代码和获得反馈所需的时间有所延迟。
开发人员习惯于编译器优化代码，但是这种实践不必局限于编译。随着软件变得越来越复杂，其部署环境变得难以预测。基于云的服务通常在开发团队未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的应用程序来提供一致性，但是可以使用机器学习过程来根据其部署环境来优化应用程序设置和环境配置。这可以帮助最大化产品性能并协调跨平台和环境的开发。
机器学习也可以通过培训来实施编码准则。随着时间的流逝，大型和成熟的软件产品可能会变得非常笨拙，因为数百名开发人员会不断使用它们。保持代码的清洁和标准化可以使开发人员清楚地知道哪些代码单元可以执行，而无需花费时间进行研究或学习。机器学习过程可以检测提交中与编码准则的差异，并在将提交添加到代码库之前创建重写的建议，从而使代码库保持整洁并强制执行准则，而无需进行人工检查。
加快软件交付
机器学习有助于自动化开发和测试流程。测试的关键部分是测试维护，这是使测试与软件保持同步的必要条件。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减少维护时间的自我修复测试，而且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范围的见解。机器学习不是分散测试所有内容的方法，而是为开发人员提供了数据驱动的见解，以了解在决策过程中测试最有价值的地方。
机器学习和软件开发的未来
机器学习是软件开发中相对较新且快速创新的内容。所使用的模型及其应用正在不断变化和改进，尤其是随着它们变得越来越广泛地使用和嵌入各种不同的过程中。随着越来越多的软件开发流程实现自动化，这些机器学习工具将被赋予更大的决策权。
当前，机器学习过程主要用于辅助决策过程。他们可以标记出可疑的错误，预测潜在的错误并提供有价值的见解，但是如何处理此信息的决定通常仍由人决定。这部分是信任问题，部分是传统问题。软件开发和部署中的许多过程都依赖人工干预，因为这一直都是如此。
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完善，并且基于更多的数据和更精细的分析，生成的模型将进一步得到改善。
有一天，开发人员可能不需要为其创建的代码进行测试。相反，将在编写代码时自动生成测试，并且预测分析将通知开发人员，甚至在提交代码之前，编写的代码是否会对代码库产生预期的效果。
