A partir de 2025, o DevOps envolve mais do que apenas lançamentos rápidos e colaborações interessantes entre equipes de desenvolvimento e operações. O DevOps hoje é uma questão de transformação e de transformar o campo em uma disciplina multifacetada que está pronta para evoluir por meio de novos sistemas distribuídos e modelos de governança.
A integração da IA e do aprendizado de máquina no DevOps teve um efeito transformador na forma como as equipes são capazes de gerenciar a confiabilidade e tomar decisões. Ao mesmo tempo, novas práticas como Policy-as-Code, GitOps e engenharia de plataforma estão redefinindo a gestão da infraestrutura. As tendências na computação sem servidor e de borda estão revitalizando o escopo do DevOps.
Observabilidade e operações preditivas orientadas por IA
Uma das mudanças mais notáveis no DevOps foi a mudança do monitoramento reativo para operações preditivas. As ferramentas de observabilidade agora têm a capacidade de aproveitar o aprendizado de máquina para detectar anomalias, correlacionar sinais em logs, métricas e rastreamentos e até mesmo prever falhas do sistema antes que elas tenham a chance de causar qualquer dano.
Este é um passo além de apenas coletar telemetria; está transformando dados brutos em inteligência acionável. As equipes usam IA para priorizar casos de teste, otimizar pipelines de CI/CD e reduzir falsos positivos em seus sistemas de monitoramento.
Ao automatizar esses processos e utilizar o reconhecimento de padrões, a IA reduz as horas de trabalho que de outra forma seriam usadas para classificar esses tipos de alertas.
Escolha de uma plataforma de IA empresarial que possa lidar com dados de alto volume ingestão, gerenciamento do ciclo de vida do modelo e inferência de baixa latência tornaram-se não apenas uma tendência, mas uma prioridade estratégica.
Segurança como código e a ascensão do DevSecOps
O DevSecOps, como um ramo do DevOps, tornou-se mais uma realidade à medida que a segurança se tornou mais totalmente integrada ao ciclo de vida do DevOps. A segurança não é mais apenas um ponto de verificação que ocorre próximo à data de lançamento.
Agora ela está incorporada em todas as fases da entrega do software. Varreduras de vulnerabilidades, análises estáticas e dinâmicas e verificações de dependências agora são etapas automatizadas em pipelines de CI/CD, garantindo que os riscos sejam identificados e corrigidos mais cedo do que nunca.
A política como código também está surgindo em campo como uma prática recomendada. Isso abrange requisitos de conformidade, regras de acesso e políticas de segurança que são definidas, controladas por versão e aplicadas por meio de código. Isto não só cria consistência, mas também aumenta a precisão das auditorias e reversões.
GitOps, IaC e engenharia de plataforma
Infraestrutura como código (IaC) é uma tendência que continua a evoluir e permite que as equipes lidem com a infraestrutura da mesma forma que fazem atualmente com o código do aplicativo: declarativo, versionado e testável. Detecção de desvios mais sofisticados, módulos reutilizáveis e validação de políticas estão se tornando padrão, reduzindo os riscos associados a mudanças de infraestrutura.
O GitOps amplia isso usando repositórios Git como a única fonte de verdade para configurações de infraestrutura e aplicativos. As alterações são propostas por meio de solicitações pull e, em seguida, testadas e implantadas automaticamente de forma reproduzível.
Ao criar plataformas internas para desenvolvedores, as empresas estão fornecendo ambientes de autoatendimento onde os desenvolvedores podem solicitar infraestrutura, executar testes ou monitorar implantações sem depender de equipes centrais de operações. Essa abordagem reduz gargalos e permite que os especialistas em infraestrutura se concentrem em trabalhos de maior valor.
Arquiteturas distribuídas e o novo cenário de implantação
À medida que as cargas de trabalho passam dos datacenters centralizados, o escopo do DevOps também se expande. A edge computing, alimentada por IoT e 5G, exige que as equipes implantem serviços leves em nós distribuídos geograficamente. Esses sistemas geralmente operam com largura de banda limitada e conectividade intermitente, tornando essenciais a coleta eficiente de telemetria e atualizações remotas confiáveis.
Arquiteturas sem servidor e orientadas a eventos também estão se tornando mais amplamente utilizadas e confiáveis. Eles fornecem escalabilidade elástica para cargas de trabalho imprevisíveis, embora, por sua vez, exijam novas abordagens para observabilidade, segurança e gerenciamento de custos.
Considerações Finais
Em sua forma atual, o DevOps é marcado por uma mudança de ser principalmente motivado pela velocidade para uma perspectiva mais holística na capacidade de entrega de software. A velocidade ainda é importante, mas mais do que isso, agora as pessoas querem confiabilidade preditiva, segurança, flexibilidade e arquiteturas distribuídas. A inovação é fundamental. A engenharia de plataforma está criando modelos escaláveis para a produtividade do desenvolvedor, enquanto as implantações de borda e multinuvem estão ampliando os limites do que o DevOps deve suportar.
Neste ambiente, a importância de escolher uma plataforma de IA empresarial não pode ser exagerada.
Existem certas características definidoras entre aqueles que permanecerão competitivos e que desaparecerão na distância. Você pode garantir que sua equipe permaneça no primeiro e não no último mantendo-se atualizado sobre as tecnologias emergentes.
Sobre o autor
Dr. Sarah L. Whitman é engenheira de DevOps e arquiteta de sistemas em nuvem na NextPhase Technologies, onde se concentra em automação de infraestrutura, engenharia de plataforma e otimização de desempenho de CI/CD. Ela tem doutorado em Engenharia da Computação e contribuiu para iniciativas empresariais de transformação da nuvem nos setores de fintech, saúde e SaaS.
