Presentation (1)

1.

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
(ФГБОУ ВО «ВГТУ»)
МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
на тему: Автоматизация разработки
приложения с помощью инструментария CI/CD
Выполнил: Чуриков М.С.
Руководитель: Пак А.А.

2. Цели и задачи ВКР

Целью ВКР является исследование и практическое доказательство, что в
современных автоматизированных процессах разработки, таких как
CI/CD, ключевые решения по-прежнему должен принимать человек, а
искусственный интеллект может использоваться только в качестве
помощника, но не замены.
Задачи данной работы:
1.
провести анализ современных
жизненного цикла ПО
подходов
к
автоматизации
2.
разработать и реализовать комплексную CI/CD-систему
3.
провести экспериментальное исследование разработанного
CI/CD-пайплайна в области тестирования
4.
сформировать вывод о современных возможностях ИИ

3. Актуальность работы

В свете текущих тенденций в сфере информационных
технологий,
все
больше
набирает
популярность
использование искусственного интеллекта. Компании
безостановочно совершенствую, усложняют, изменяют
и интегрируют новые бизнес-решения в зависимости от
ситуации на рынке или обстановки в мире.

4. Непрерывная интеграция и доставка

CI/CD — это одна из DevOps практик, которая
помогает
обеспечить
частые
и
надежные
развертывания, снижает количество ошибок из-за
человеческого фактора, а также увеличивает
качество программного продукта.
Преимущества CI/CD:
- уменьшение количество ошибок;
- быстрое время выхода на рынок;
- увеличение качества кода;
- снижение конфликтов в команде

5. Структурная схема dockerfile backend системы

6. Структурная схема dockerfile frontend системы

7. Структурная схема паттерна CI/CD

8. Модели ИИ для тестирования пайплайна

Grok Code Fast 1
Grok 4.1 Fast
GPT-5.2 Pro
DeepSeek v3.2
Kimi K2
Opus 4.5
Gemini 3 Pro Preview
Qwen 3 MAX
MiniMaxM2
Mistral Devstral 2 2512

9. Результаты тестирования ИИ

Grok Code Fast 1 – 32%
Grok 4.1 Fast – 26%
GPT-5.2 Pro – 63%
DeepSeek v3.2 - 21%
Kimi K2 – 42%
Opus 4.5 - 47%
Gemini 3 Pro Preview – 11%
Qwen 3 MAX – 16%
MiniMaxM2 – 0%
Mistral Devstral 2 2512 – 5%

10.

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!