Ab 2025 geht es bei DevOps um mehr als nur schnelle Veröffentlichungen und spannende Kooperationen zwischen Entwickler-und Betriebsteams. Bei DevOps geht es heute um Transformation und darum, das Feld in eine vielschichtige Disziplin zu verwandeln, die bereit ist, sich durch neue verteilte Systeme und Governance-Modelle weiterzuentwickeln.
Die Integration von KI und maschinellem Lernen in DevOps hat einen transformativen Effekt darauf gehabt, wie Teams in der Lage sind, Zuverlässigkeit zu verwalten und Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig definieren neue Praktiken wie Policy-as-Code, GitOps und Plattform-Engineering das Management der Infrastruktur neu. Trends im Serverless-und Edge-Computing beleben den Anwendungsbereich von DevOps neu.
KI-gesteuerte Observability und Predictive Operations
Eine der bemerkenswertesten Veränderungen bei DevOps war der Übergang von reaktiver Überwachung zu Predictive Operations. Observability-Tools sind jetzt in der Lage, maschinelles Lernen zu nutzen, um Anomalien zu erkennen, Signale über Protokolle, Metriken und Traces hinweg zu korrelieren und sogar Systemausfälle vorherzusagen, bevor sie Schaden anrichten können.
Dies ist ein Schritt über das bloße Sammeln von Telemetriedaten hinaus; Es verwandelt Rohdaten in verwertbare Informationen. Teams verwenden KI, um Testfälle zu priorisieren, CI/CD-Pipelines zu optimieren und Fehlalarme in ihren Überwachungssystemen zu reduzieren.
Durch die Automatisierung dieser Prozesse und den Einsatz von Mustererkennung reduziert KI die Arbeitsstunden, die sonst für das Sortieren dieser Art von Warnungen aufgewendet würden.
Wählen Sie eine KI-Plattform für Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten kann Aufnahme, Modelllebenszyklusmanagement und Inferenz mit geringer Latenz sind nicht nur ein Trend, sondern eine strategische Priorität.
Sicherheit als Code und der Aufstieg von DevSecOps
DevSecOps ist als Zweig von DevOps immer mehr zur Realität geworden, da Sicherheit vollständiger in den DevOps-Lebenszyklus integriert wurde. Sicherheit ist nicht mehr nur ein Kontrollpunkt, der kurz vor dem Veröffentlichungsdatum stattfindet.
Jetzt ist sie in jede Phase der Softwarebereitstellung integriert. Schwachstellenscans, statische und dynamische Analysen sowie Abhängigkeitsprüfungen sind jetzt automatisierte Schritte in CI/CD-Pipelines und stellen sicher, dass Risiken früher als je zuvor identifiziert und behoben werden.
Policy-as-Code entwickelt sich auch in der Praxis als Best Practice. Dies umfasst Compliance-Anforderungen, Zugriffsregeln und Sicherheitsrichtlinien, die alle durch Code definiert, versioniert und durchgesetzt werden. Dies sorgt nicht nur für Konsistenz, sondern erhöht auch die Präzision von Audits und Rollbacks.
GitOps, IaC und Platform Engineering
Infrastructure as Code (IaC) ist ein Trend, der sich ständig weiterentwickelt und es Teams ermöglicht, mit der Infrastruktur auf die gleiche Weise umzugehen, wie sie es derzeit mit Anwendungscode tun: deklarativ, versioniert und testbar. Eine ausgefeiltere Drifterkennung, wiederverwendbare Module und Richtlinienvalidierung werden zum Standard und reduzieren die mit Infrastrukturänderungen verbundenen Risiken.
GitOps erweitert dies, indem Git-Repositorys als einzige Quelle der Wahrheit sowohl für Infrastruktur-als auch Anwendungskonfigurationen verwendet werden. Änderungen werden über Pull-Requests vorgeschlagen, dann automatisch getestet und auf reproduzierbare Weise bereitgestellt.
Durch den Aufbau interner Entwicklerplattformen stellen Unternehmen Self-Service-Umgebungen bereit, in denen Entwickler Infrastruktur anfordern, Tests ausführen oder Bereitstellungen überwachen können, ohne auf zentrale Betriebsteams angewiesen zu sein. Dieser Ansatz reduziert Engpässe und ermöglicht es Infrastrukturspezialisten, sich auf höherwertige Arbeiten zu konzentrieren.
Verteilte Architekturen und die neue Bereitstellungslandschaft
Während Arbeitslasten über zentralisierte Rechenzentren hinausgehen, hat sich auch der Umfang von DevOps erweitert. Edge Computing, unterstützt durch IoT und 5G, erfordert von Teams die Bereitstellung einfacher Dienste über geografisch verteilte Knoten hinweg. Diese Systeme arbeiten häufig mit begrenzter Bandbreite und zeitweiliger Konnektivität, sodass eine effiziente Telemetrieerfassung und zuverlässige Remote-Updates unerlässlich sind.
Serverlose und ereignisgesteuerte Architekturen werden ebenfalls immer häufiger eingesetzt und als verlässlicher genutzt. Diese bieten elastische Skalierbarkeit für unvorhersehbare Arbeitslasten, erfordern jedoch wiederum neue Ansätze für Beobachtbarkeit, Sicherheit und Kostenmanagement.
Abschließende Gedanken
In seiner aktuellen Form ist DevOps durch einen Wandel von einer primär geschwindigkeitsorientierten zu einer ganzheitlicheren Perspektive auf die Softwarebereitstellung gekennzeichnet. Geschwindigkeit ist immer noch wichtig, aber noch wichtiger ist, dass die Menschen jetzt vorausschauende Zuverlässigkeit, Sicherheit, Flexibilität und verteilte Architekturen wünschen. Innovation ist der Schlüssel. Plattform-Engineering schafft skalierbare Modelle für die Entwicklerproduktivität, während Edge-und Multi-Cloud-Bereitstellungen die Grenzen dessen, was DevOps unterstützen muss, erweitern.
In diesem Umfeld kann die Bedeutung der Wahl einer Unternehmens-KI-Plattform nicht genug betont werden.
Es gibt bestimmte entscheidende Merkmale derjenigen, die wettbewerbsfähig bleiben und in die Ferne rücken. Sie können sicherstellen, dass Ihr Team im Ersteren und nicht im Letzteren bleibt, indem Sie über neue Technologien auf dem Laufenden bleiben.
Über den Autor
Dr. Sarah L. Whitman ist DevOps-Ingenieurin und Cloud-Systemarchitektin bei NextPhase Technologies, wo sie sich auf Infrastrukturautomatisierung, Plattform-Engineering und CI/CD-Leistungsoptimierung konzentriert. Sie hat einen Doktortitel in Computertechnik und hat zu Initiativen zur Transformation der Unternehmens-Cloud in den Bereichen Fintech, Gesundheitswesen und SaaS beigetragen.
