Harness è una piattaforma di software delivery basata sull'AI che fornisce una suite completa di moduli per integrazione continua, distribuzione continua, feature flag, gestione dei costi del cloud, chaos engineering e test di sicurezza, tutti unificati in una singola piattaforma con intelligenza artificiale integrata in tutto il sistema. Fondata nel 2016 da Jyoti Bansal e Rishi Singh, l'azienda ha sede a San Francisco, California. Harness si differenzia per il suo approccio AI-native al DevOps, con il suo AIDA (AI Development Assistant) che fornisce capacità intelligenti in tutti i moduli della piattaforma. Nella distribuzione continua, Harness utilizza il machine learning per i deployment in canary automatizzati con verifica, dove l'AI analizza metriche, log e trace per determinare automaticamente se un deployment è in salute e dovrebbe procedere o dovrebbe essere ripristinato. Questa capacità di verifica continua elimina la necessità di monitoraggio manuale durante i deployment e riduce il rischio di spingere codice difettoso in produzione. Il modulo CI di Harness sfrutta l'AI per ottimizzare i tempi di build attraverso la selezione intelligente dei test, che utilizza il machine learning per identificare ed eseguire solo i test probabilmente interessati dai cambiamenti del codice, riducendo significativamente il tempo di esecuzione della pipeline. Il modulo di gestione dei costi del cloud della piattaforma utilizza l'AI per identificare opportunità di ottimizzazione dei costi, rilevare spese anomale e suggerire azioni di right-sizing per le risorse cloud. Harness offre anche test di sicurezza alimentati dall'AI attraverso il suo modulo Software Supply Chain Assurance, che esegue la scansione per individuare vulnerabilità e violazioni di policy. La piattaforma supporta tutti i principali cloud provider e target di deployment inclusi Kubernetes, serverless, VM tradizionali e ambienti edge. Harness fornisce un tier gratuito per piccoli team, un piano Team con capacità espanse e un piano Enterprise con governance avanzata, audit trail e integrazioni personalizzate. La piattaforma offre API comprehensive e un provider Terraform per l'integrazione infrastructure-as-code.

Strumenti di analytics IA

Il modulo di gestione dei costi del cloud di Harness utilizza l'AI per analizzare i pattern di spesa nel cloud, rilevare anomalie di costo e consigliare azioni di ottimizzazione come il ridimensionamento delle istanze e l'identificazione delle risorse inattive. La sua analittica di deployment fornisce insights sulla velocità di rilascio, tassi di fallimento ed efficienza delle pipeline tra team e servizi.

Strumenti di automazione AI

Harness automatizza l'intera pipeline di consegna del software utilizzando l'AI, dal commit del codice al deployment in produzione. La sua verifica continua potenziata dal machine learning approva o esegue il rollback dei deployment automaticamente in base all'analisi in tempo reale di metriche, log e trace, riducendo l'intervento manuale nei processi di rilascio.

Cybersicurezza AI

Harness fornisce test di sicurezza assistito dall'AI attraverso il suo modulo Software Supply Chain Assurance, che esegue la scansione delle vulnerabilità, applica le politiche di sicurezza e monitora la supply chain del software. Si integra direttamente la scansione di sicurezza nelle pipeline CI/CD, abilitando le pratiche DevSecOps con l'applicazione automatizzata delle politiche e i controlli di conformità.

Strumenti DevOps IA

Harness è una piattaforma DevOps completa e nativa dell'AI che fornisce integrazione continua, consegna continua, feature flag, gestione dei costi del cloud e chaos engineering sotto un'unica piattaforma. Il suo assistente AI AIDA e la verifica continua potenziata dal machine learning automatizzano l'analisi dei deployment, abilitando rollout sicuri con rollback automatico quando vengono rilevati problemi.

Strumenti di test IA

Harness utilizza l'intelligenza dei test potenziata dall'AI per ottimizzare l'esecuzione dei test nelle pipeline CI. I suoi modelli di machine learning analizzano i cambiamenti del codice per identificare ed eseguire solo i test che potrebbero essere interessati, riducendo significativamente il tempo di esecuzione della pipeline. La piattaforma supporta anche l'analisi canary automatizzata che verifica la salute del deployment usando metriche e log.