თვითმკურნალი CI/CD-კონვეიერების მართვა ღრუბლოვან გარემოში  ხელოვნური ინტელექტის სისტემების გამოყენებით
Authors: Bostoghanashvili, Tamar, Gulua, David
Type: Thesis
Published: 2025
Keywords: CI/CD, თვითმკურნალი სისტემა, DevOps, ხელოვნური ინტელექტი, ღრუბლოვანი არქიტექტურა, ავტომატიზაცია, (MTTR), CloudWatch, Lambda, GitHub Actions

<p>თანამედროვე პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარებაში DevOps პრაქტიკებმა,<br>CI/CD კონვეიერებმა და ღრუბლოვანმა ტექნოლოგიებმა გადამწყვეტი როლი ითამაშეს<br>ავტომატიზაციის, სკალირებადობისა და დროში ეფექტური მიწოდების<br>უზრუნველყოფაში. თუმცა, კონვეიერების გამართულ მუშაობაზე დამოკიდებულებამ<br>მათი მწყობრიდან გამოსვლის შემთხვევები გადააქცია სერიოზულ პრობლემად — რაც<br>იწვევს ვადების გადაცილებას, მომსახურების შეფერხებას და დეველოპერების<br>ეფექტიანობის შემცირებას.<br>ამ პრობლემის საპასუხოდ, წინამდებარე ნაშრომში წარმოდგენილია თვითმკურნალი<br>(self-healing) CI/CD კონვეიერების მართვის სტრატეგია, რომელიც დაფუძნებულია<br>ხელოვნური ინტელექტის სისტემების ინტეგრაციაზე. კვლევის მიზანი იყო ისეთი<br>არქიტექტურის შექმნა და პრაქტიკული შეფასება, რომელიც ავტონომიურად აღმოაჩენს<br>პრობლემებს, აწარმოებს მათი გამომწვევი მიზეზების ანალიზს და ახდენს ავტომატურ<br>რემედიაციას ადამიანის ჩარევის გარეშე ან მინიმალური ჩარევით.<br>კვლევის მეთოდად გამოყენებულია კომბინირებული მიდგომა – განხორციელდა<br>როგორც პრაქტიკული პროტოტიპის შექმნა და შეფასება AWS პლატფორმაზე, ასევე<br>ჩატარდა გამოკითხვა DevOps ინჟინრებს შორის თვითმკურნალი სისტემების მიმართ<br>მიდგომებისა და მათი გამოცდილების შესასწავლად. პროტოტიპი მოიცავს GitHub<br>Actions-სა და AWS CodeBuild-ის გამოყენებით CI/CD კონვეიერის მართვას, ხოლო AWS<br>CloudWatch, AWS StepFunctions, Amazon Bedrock და AWS Lambda სერვისების მეშვეობით<br>ხდება ჩავარდნების ავტომატური გამოვლენა, პრობლემების ანალიზი და ავტომატური<br>რეაგირება.<br>შედეგებმა ცხადყო, რომ თვითმკურნალი სისტემების დანერგვა საშუალოდ 5-10 ჯერ<br>ამცირებს აღდგენის დროს და მნიშვნელოვნად ზრდის სისტემის სტაბილურობას.<br>კვლევა ასევე გვიჩვენებს, რომ საქართველოს ბაზარზე ამ მიდგომის გავრცელება ჯერ<br>კიდევ საწყის ეტაპზეა, თუმცა ინტერესი და საჭიროება იზრდება.</p>
<p>ნაშრომის სიახლეა იმაში, რომ იგი სთავაზობს პრაქტიკულ, რეალურ გარემოში<br>განხორციელებულ გადაწყვეტას, რომელიც ადაპტირებულია როგორც გლობალურ, ისე<br>ქართულ ტექნოლოგიურ სივრცეში.</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>In modern software development, DevOps practices, CI/CD pipelines, and cloud-native<br>technologies have played a crucial role in achieving automation, scalability, and efficient<br>software delivery. However, increased reliance on seamless pipeline operations has made<br>pipeline disruptions a significant operational issue, leading to missed deadlines, service outages,<br>and decreased developer productivity.<br>In response to this problem, this thesis presents a strategy for managing self-healing CI/CD<br>pipelines through the integration of artificial intelligence (AI) systems. The research aims to<br>design and practically evaluate an architecture capable of autonomously identifying pipeline<br>issues, analyzing their root causes, and performing automated remediation with minimal or no<br>human intervention.<br>A mixed-method approach was employed, combining the development and evaluation of a<br>practical prototype on the AWS platform with a quantitative survey conducted among DevOps<br>engineers to understand their attitudes toward and experiences with self-healing systems. The<br>developed prototype includes a CI/CD pipeline managed through GitHub Actions and AWS<br>CodeBuild, while AWS CloudWatch, AWS Step Functions, Amazon Bedrock, and AWS Lambda<br>services provide automatic failure detection, root-cause analysis, and automated recovery.<br>The results demonstrate that implementing self-healing systems reduces the mean time to<br>recovery (MTTR) by approximately 5-10 times, significantly enhancing overall system stability.<br>Additionally, the survey findings indicate that while adoption of self-healing strategies is still in<br>the early stages within the Georgian market, there is growing interest and a recognized<br>necessity for such approaches.</p>
<p>The novelty of this research lies in providing a practical, real-world solution that can be<br>effectively adapted and implemented in both global and Georgian technological contexts.</p>