到 2025 年，DevOps 不僅僅是快速發布以及開發和運營團隊之間令人興奮的合作。今天的 DevOps 涉及轉型，涉及將該領域轉變為一個多方面的學科，準備通過新的分佈式系統和治理模型不斷發展。
將人工智能和機器學習集成到 DevOps 中，對團隊如何管理可靠性和製定決策產生了變革性影響。與此同時，策略即代碼、GitOps 和平台工程等新實踐正在重新定義基礎設施的管理。無服務器和邊緣計算的趨勢正在重振 DevOps 的範圍。
人工智能驅動的可觀測性和預測操作
DevOps 中最顯著的轉變之一是從被動監控轉向預測操作。可觀察性工具現在能夠利用機器學習來檢測異常，將日誌、指標和跟踪之間的信號關聯起來，甚至在系統故障有機會造成任何損害之前對其進行預測。
這不僅僅是收集遙測數據；它將原始數據轉化為可操作的情報。團隊使用 AI 來確定測試用例的優先級、優化 CI/CD 管道並減少監控系統中的誤報。
通過自動化這些流程並利用模式識別，AI 減少了用於對此類警報進行分類的工作時間。
選擇一個能夠處理大量數據攝取、模型生命週期管理和分析的企業 AI 平台低延遲推理不僅成為一種趨勢，而且成為戰略重點。
安全即代碼和 DevSecOps 的興起
DevSecOps 作為 DevOps 的一個分支，隨著安全性更加全面地融入到 DevOps 生命週期中，已經變得更加現實。安全性不再只是發布日期附近發生的檢查點。
現在它已嵌入到軟件交付的每個階段。漏洞掃描、靜態和動態分析以及依賴性檢查現在已成為 CI/CD 管道中的自動化步驟，確保比以往更早地識別和修復風險。
策略即代碼也作為最佳實踐在該領域出現。這包括合規性要求、訪問規則和安全策略，這些都通過代碼定義、版本化和強制執行。這不僅可以創建一致性，還可以提高審核和回滾的準確性。
GitOps、IaC 和平台工程
基礎設施即代碼 (IaC) 是一種持續發展的趨勢，它允許團隊像當前處理應用程序代碼一樣處理基礎設施:聲明性、版本化和可測試。更複雜的偏差檢測、可重用模塊和策略驗證正在成為標準，從而降低與基礎設施變更相關的風險。
GitOps 通過使用 Git 存儲庫作為基礎設施和應用程序配置的單一事實來源來擴展這一點。通過拉取請求提出更改，然後以可重複的方式自動測試和部署。
通過構建內部開發人員平台，企業正在提供自助服務環境，開發人員可以在其中請求基礎架構、運行測試或監控部署，而無需依賴中央運營團隊。這種方法減少了瓶頸，使基礎設施專家能夠專注於更高價值的工作。
分佈式架構和新的部署環境
隨著工作負載轉移到集中式數據中心，DevOps 的範圍也擴大了。 由 IoT 和 5G 提供支持的邊緣計算要求團隊跨地理分佈的節點部署輕量級服務。這些系統通常在有限的帶寬和間歇性連接的情況下運行，因此高效的遙測收集和可靠的遠程更新至關重要。
無服務器和事件驅動的架構也變得越來越廣泛使用和依賴。這些為不可預測的工作負載提供了彈性可擴展性，儘管它們反過來又需要新的可觀察性、安全性和成本管理方法。
最終想法
在目前的形式中，DevOps 的特點是從主要以速度為導向轉向更全面地關注軟件交付能力。速度仍然很重要，但更重要的是，現在人們需要預測可靠性、安全性、靈活性和分佈式架構。創新是關鍵。平台工程正在為開發人員的生產力創建可擴展的模型，而邊緣和多雲部署正在擴展 DevOps 必須支持的邊界。
在這種環境中，選擇企業 AI 平台的重要性怎麼強調都不為過。
那些將保持競爭力的人以及那些將逐漸消失的人之間存在某些定義特徵。您可以通過掌握新興技術來確保您的團隊處於前者而不是後者。
關於作者
Dr. Sarah L. Whitman 是 NextPhase Technologies 的開發運營工程師和雲系統架構師，專注於基礎設施自動化、平台工程和 CI/CD 性能優化。她擁有計算機工程博士學位，並為金融科技、醫療保健和 SaaS 領域的企業雲轉型計劃做出了貢獻。
