Devops jest uważany za jedną z najszybciej rozwijających się dziedzin, w ciągu ostatniej dekady stał się integralną częścią świata biznesu. Największe firmy już od lat korzystają z usług całych zespołów devOps’ów, bądź połączyli swoje zespoły rozwoju i operacji. Coraz częściej małe i średnie przedsiębiorstwa współpracują z firmami takimi jak nasza, które wykorzystując wiedzę z zakresu DevOps, pomagają w skróceniu czasu wdrażania zmian i podniesieniu jakość produktu.

Wciąż rozwijająca się technologa, zaadoptowana na potrzeby DevOps, spowoduję, że dziedzina ta zyska jeszcze bardziej na swoim znaczeniu i rozszerzy się jej zastosowanie na rynku. Najbardziej znaczący będzie rozwój:

Sztuczna inteligencja i nauka o danych

Sztuczna inteligencja jest atutem DevOps, ponieważ usprawnia proces tworzenia oprogramowania i sprawia, że ​​testowanie jest bardziej wydajne. Duża ilość danych jest wytwarzana poprzez testy regresyjne, testy funkcjonalne lub testy akceptacyjne użytkownika. A sztuczna inteligencja może rozszyfrować wzorzec w zebranych danych, generując wynik i pomóc zidentyfikować przeciętne praktyki kodowania, które są odpowiedzialne za liczne błędy. Takie informacje można wykorzystać do zwiększenia wydajności. Ponieważ ludzie nie są przygotowani do obsługi ogromnych ilości danych i obliczeń w codziennych operacjach, sztuczna inteligencja stanie się kluczowym narzędziem do obliczeń oraz analizowania i przekształcania sposobu, w jaki zespoły opracowują, dostarczają, wdrażają i zarządzają aplikacjami. Z pomocą sztucznej inteligencji zespoły DevOps mogą wydajniej testować, kodować, wydawać i monitorować oprogramowanie. Sztuczna inteligencja może również poprawić automatyzację, szybko identyfikować i rozwiązywać problemy oraz poprawiać współpracę między zespołami.

Sztuczna inteligencja może odegrać kluczową rolę w przyspieszeniu wydajności DevOps. Może zwiększyć wydajność, umożliwiając natychmiastowe opracowywanie i cykle operacyjne oraz zapewniając atrakcyjne wrażenia klientów w zakresie tych funkcji. Systemy uczenia maszynowego mogą uprościć zbieranie danych z różnych części systemu DevOps. Obejmuje to prędkość, znalezione defekty i szybkość spalania, które są bardziej tradycyjnymi miernikami rozwoju. Dane generowane przez ciągłą integrację i wdrażanie narzędzi są również częścią DevOps.

Rozwój usług chmury

Kolejnym istotnym aspektem, który napędza dużą popularność i adaptacja na rynku, są usługi w chmurze. Firmy coraz chętniej korzystają z rozwiązań chmurowych. Zespół DevOps może korzystać z technologii natywnej dla chmury w kilku aspektach, takich jak dostosowywanie procesów, oprzyrządowanie i zmiana podczas udoskonalania rozwoju.

Rola rozwiązań chmurowych na każdym etapie życia oprogramowania jest bardzo znacząca. Zaawansowane aplikacje wymagają złożonych stosów technologicznych, których opracowanie i konfiguracja wymaga dużego wysiłku. Przetwarzanie w chmurze zapewniło programistom bezproblemowy dostęp do platform programistycznych w ciągu kilku minut, a nie miesięcy potrzebnych wcześniej. Co więcej, skutkuje to ogromną oszczędnością czasu, a dostępność na żądanie obniża początkowe inwestycje, ponieważ eliminuje potrzebę uruchamiania systemów, gdy nie są używane. Niezwykle cenna, ale mniej namacalna, jest funkcja odkrywania i testowania nowych podejść i komponentów technologicznych wyłaniających się z wysokiej dostępności zapewnianej przez chmurę.

Ponadto chmura oferuje bezproblemowe możliwości tworzenia instancji środowisk testowych o większej złożoności. Tradycyjnie było to kompletną niemożliwością, ponieważ przeważnie przeprowadzano testy na kilku serwerach z niewielką ilością danych oraz innymi aplikacjami odpowiedzialnymi za środowisko produkcyjne. Środowiska testowe, które zaczynają zbliżać się do złożoności i zakresu produkcji, można szybko i tanio rozwijać za pomocą chmury.

Proces wdrożenia do produkcji często wymaga nowej lub dodatkowej infrastruktury. Chmura oferuje dużą szybkość w tworzeniu środowisk operacyjnych, które są skalowalne, elastyczne i oszczędne.

Architektury bezserwerowe

Te ekosystemy nabierają rozpędu na rynku dzięki dołączającym do nich najlepszym markom, takim jak AWS, Azure czy Google. Zespoły DevOps mogą wyeliminować niepotrzebne zmienne i łatwo skupić się na kodzie, zamiast martwić się o systemy operacyjne hosta. Architektura oferuje szybkość wdrażania, skalowalność i doświadczenie użytkownika, które nie są łatwe do osiągnięcia.

Powszechnie zaobserwowanym wzorcem jest to, że architektura oparta na chmurze zachęca do korzystania z DevOps. Rozkład systemu na mniejsze i łatwiejsze w zarządzaniu komponenty, prowadzi do mniejszych zespołów i upraszcza podejmowanie decyzji w porównaniu z dużymi systemami monolitowymi. W praktyce przetwarzanie bezserwerowe wymaga również operacji potokowych i konserwacyjnych CI/CD.

Architektura bezserwerowa zapewnia korzyści dla procesu DevOps. Od samego początku oferuje funkcjonalność, ponieważ podejście bezserwerowe już łączy Dev i Ops, a nawet zaciera różnicę między specjalistami Dev i Ops.

Wyzwanie DevOps dla aplikacji bezserwerowych obejmuje skomplikowane debugowanie lokalne, ponieważ aplikacje są wykonywane w chmurze i zwykle są ściśle powiązane z innymi usługami w chmurze. Platformy bezserwerowe zapewniają ograniczony dostęp do infrastruktury wykonawczej. Deweloperzy nie mają już dostępu do serwerów potrzebnych do monitorowania zachowania aplikacji na poziomie systemu operacyjnego.

Możliwe jest zaimplementowanie całego potoku kompilacji, testowania i wdrażania, pisząc kod kleju przy użyciu usług bezserwerowych, bez korzystania z żadnych rozwiązań hostowanych. Powstałą infrastrukturę można łatwo zmodyfikować, ponieważ przetwarzanie bezserwerowe oznacza, że ​​konfiguracje i logika biznesowa są przechowywane razem w tym samym repozytorium. To ścisłe powiązanie logiki biznesowej z infrastrukturą wraz z atomową naturą funkcji bezserwerowych sprawia, że ​​wdrożenia i wycofywanie zmian jest proste za pomocą narzędzi Infrastructure as Code (IaC), które pomagają w dostarczaniu platform chmurowych i centrów danych poprzez deklaratywny opis używanych usług i ich wzajemne połączenia.

DevSceOps

Bezpieczeństwo jest niezwykle ważne w dzisiejszym świecie, zwłaszcza jeśli chodzi o zarządzanie architekturą mikroserwisów. Firmy muszą w fazie rozwoju i planowania uwzględnić wymagania dotyczące bezpieczeństwa. Deweloper, zespół ds. infrastruktury i inżynierowie DevOps muszą być świadomi wymagań dotyczących bezpieczeństwa.

Niezależnie od tego, czy nazwiesz to „DevOps”, czy „DevSecOps”, zawsze idealnie było uwzględniać zabezpieczenia jako integralną część całego cyklu życia aplikacji. DevSecOps dotyczy wbudowanych zabezpieczeń, a nie zabezpieczeń, które działają jako granica wokół aplikacji i danych. Jeśli bezpieczeństwo pozostanie na końcu procesu rozwoju, organizacje stosujące metodykę DevOps mogą wrócić do długich cykli rozwoju, których starały się uniknąć w pierwszej kolejności.

Po części DevSecOps podkreśla potrzebę zaproszenia zespołów ds. bezpieczeństwa i partnerów na początku inicjatyw DevOps do wbudowania bezpieczeństwa informacji i ustalenia planu automatyzacji bezpieczeństwa. Podkreśla również potrzebę pomocy programistom w kodowaniu z myślą o bezpieczeństwie. W procesie, który obejmuje zespoły ds. bezpieczeństwa dzielące się widocznością, opiniami i spostrzeżeniami na temat znanych zagrożeń. Możliwe, że może to obejmować również nowe szkolenia z zakresu bezpieczeństwa dla programistów, ponieważ nie zawsze były one przedmiotem bardziej tradycyjnego tworzenia aplikacji.

Jak naprawdę wyglądają wbudowane zabezpieczenia? Na początek dobrą strategią DevSecOps jest określenie tolerancji na ryzyko i przeprowadzenie analizy ryzyka/korzyści. Jaka ilość kontroli bezpieczeństwa jest niezbędna w danej aplikacji? Jak ważna jest szybkość wprowadzania na rynek różnych aplikacji? Automatyzacja powtarzających się zadań ma kluczowe znaczenie dla DevSecOps, ponieważ ręczne sprawdzanie zabezpieczeń w potoku może być czasochłonne.