使用 Datadog CI/CD Optimization 加快交付、提升可靠性并控制 CI 成本
Datadog 推出 CI/CD Optimization，帮助平台和 DevOps 团队应对 AI 辅助开发带来的 CI 压力。AI 让代码产出变多，但流水线跑不完、测试结果不稳定、算力开销水涨船高，交付反而变慢。这个产品把流水线和测试数据与提交记录、日志、运行器及基础设施信息放在一起，帮团队找出瓶颈、自动重试不稳定的测试、只运行受改动影响的测试。对读者来说，这意味着查看合并请求的等待时间可能缩短，CI 账单也不会随代码量同步膨胀。文中提到 Betterment 把平均构建时间从近 40 分钟降到 10 分钟以内，The Browser Company 把 CI 流水线时间缩短了 50%。
文中可用工具
- Datadog CI/CD Optimization把 CI 流水线和测试数据与提交、日志、运行器等信息结合起来，帮助团队缩短反馈时间、减少不稳定测试影响并控制算力成本
- Flaky Management集中展示不稳定的测试及它们造成的流水线失败、浪费的 CI 时间和失败率，帮助团队优先处理最耗时的失败
- Auto Test Retries对失败的测试自动重试，直到通过或达到可配置的上限，避免偶发失败拖垮整个构建
- Early Flake Detection在新出现的不稳定测试进入默认分支前进行检测和拦截
- PR Gates在修复进行期间阻止已知的不稳定测试反复挡住无关的改动
- Flaky Management Explorer在流水线层面追踪不稳定测试造成的失败、浪费的 CI 时间以及自动重试和测试执行优化节省的时间
- Test Impact Analysis把测试映射到它们覆盖的代码，判断哪些测试受改动影响，跳过无关测试以减少流水线工作量
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