2025-től a DevOps többről szól, mint pusztán gyors kiadásokról és izgalmas együttműködésekről a fejlesztői és az operációs csapatok között. A DevOps ma az átalakulásról szól, és arról, hogy a területet egy sokrétű tudományággá alakítsa, amely készen áll a fejlődésre az új elosztott rendszereken és irányítási modelleken keresztül.
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás DevOps-ba való integrálása átalakító hatással volt arra, hogy a csapatok hogyan tudják kezelni a megbízhatóságot és döntéseket hozni. Ugyanakkor az olyan új gyakorlatok, mint a Policy-as-Code, a GitOps és a platformtervezés, újradefiniálják az infrastruktúra kezelését. A szerver nélküli és az éles számítástechnika trendjei új életre keltik a DevOps hatókörét.
AI-vezérelt megfigyelhetőség és prediktív műveletek
A DevOps egyik legfigyelemreméltóbb elmozdulása a reaktív megfigyelésről a prediktív műveletekre való átállás volt. A megfigyelési eszközök mostantól képesek kihasználni a gépi tanulást annak érdekében, hogy észleljék az anomáliákat, korrelálják a jeleket a naplók, metrikák és nyomok között, és még azelőtt előre jelezzék a rendszerhibákat, mielőtt azok kárt okoznának.
Ez egy lépés a telemetria gyűjtésén; a nyers adatokat működőképes intelligenciává alakítja. A csapatok mesterséges intelligencia segítségével rangsorolják a teszteseteket, optimalizálják a CI/CD-folyamatokat, és csökkentik a téves pozitív eredményeket a megfigyelőrendszereikben.
Ezen folyamatok automatizálásával és a mintafelismerés használatával az AI csökkenti a munkaidőt, amelyet egyébként az ilyen típusú riasztások rendezésére használnának.
A biztonság mint kód és a DevSecOps felemelkedése
A DevSecOps, mivel a DevOps egyik ága a biztonság egyre inkább integrálódott a DevOps-ba, életciklus. A biztonság már nem csak egy ellenőrző pont, amely a megjelenési dátum közelében történik.
Most már a szoftverszállítás minden fázisába beépült. A sebezhetőségi vizsgálat, a statikus és dinamikus elemzés, valamint a függőségi ellenőrzések ma már a CI/CD folyamatok automatizált lépései, amelyek biztosítják, hogy a kockázatokat minden eddiginél korábban azonosítsák és kijavítsák.
A Policy-as-Code a legjobb gyakorlatként is megjelenik a területen. Ez magában foglalja a megfelelőségi követelményeket, a hozzáférési szabályokat és a biztonsági szabályzatokat, amelyek mindegyike kódon keresztül van meghatározva, verziózva és kényszerítve. Ez nem csak következetességet teremt, hanem növeli az auditok és visszaállítások pontosságát is.
GitOps, IaC és Platform Engineering
Az Infrastructure as Code (IaC) egy olyan trend, amely folyamatosan fejlődik, és lehetővé teszi a csapatok számára, hogy ugyanúgy kezeljék az infrastruktúrát, ahogyan jelenleg az alkalmazáskódot: deklaratív, verziózott és tesztelhető. A kifinomultabb drift-észlelés, az újrafelhasználható modulok és a házirend-ellenőrzés szabványossá válnak, csökkentve az infrastruktúra-módosításokkal kapcsolatos kockázatokat.
A GitOps ezt kiterjeszti azáltal, hogy a Git-tárolókat használja az igazság egyetlen forrásaként mind az infrastruktúra, mind az alkalmazáskonfigurációk esetében. A változtatásokat lekérési kéréseken keresztül javasolják, majd automatikusan tesztelik és reprodukálható módon telepítik.
A belső fejlesztői platformok felépítésével a vállalatok önkiszolgáló környezeteket biztosítanak, ahol a fejlesztők infrastruktúrát kérhetnek, teszteket futtathatnak vagy figyelhetik a telepítéseket anélkül, hogy a központi operációs csapatokra támaszkodnának. Ez a megközelítés csökkenti a szűk keresztmetszetek számát, és lehetővé teszi az infrastrukturális szakemberek számára, hogy a nagyobb értékű munkára összpontosítsanak.
Elosztott architektúrák és az új telepítési környezet
Ahogy a munkaterhelések áthaladnak a központosított adatközpontokon, a DevOps hatóköre is bővült. Az IoT-n és 5G-n alapuló Edge computing megköveteli, hogy a csapatok könnyített szolgáltatásokat telepítsenek a földrajzilag elosztott csomópontokon. Ezek a rendszerek gyakran korlátozott sávszélességgel és szakaszos csatlakozással működnek, ami elengedhetetlenné teszi a hatékony telemetria-gyűjtést és a megbízható távoli frissítéseket.
A szerver nélküli és eseményvezérelt architektúrákat is egyre szélesebb körben használják és támaszkodnak rájuk. Ezek rugalmas skálázhatóságot biztosítanak a kiszámíthatatlan munkaterheléshez, bár viszont új megközelítéseket igényelnek a megfigyelhetőség, a biztonság és a költségkezelés terén.
Végső gondolatok
Jelenlegi formájában a DevOps-t az elsődlegesen sebesség-motiválttól a szoftverszállítás holisztikusabb perspektívájára való elmozdulás jellemzi. A sebesség továbbra is fontos, de ennél is fontosabb, hogy az emberek előrejelző megbízhatóságot, biztonságot, rugalmasságot és elosztott architektúrákat szeretnének. Az innováció kulcsfontosságú. A platformtervezés skálázható modelleket hoz létre a fejlesztők termelékenysége érdekében, míg az éles és többfelhős telepítések tágítják a DevOps támogatásának határait.
Ebben a környezetben nem lehet túlbecsülni a vállalati mesterségesintelligencia-platform kiválasztásának fontosságát.
Vannak bizonyos meghatározó jellemzők azok között, akik versenyképesek maradnak, és akik távol maradnak. Biztosíthatja, hogy csapata az előbbinél maradjon, és ne az utóbbinál, ha a feltörekvő technológiák csúcsán marad.
A szerzőről
Dr. Sarah L. Whitman a NextPhase Technologies DevOps mérnöke és felhőrendszer-építésze, ahol az infrastruktúra automatizálására, a platformtervezésre és a CI/CD teljesítményoptimalizálására összpontosít. PhD fokozatot szerzett számítástechnikából, és hozzájárult a vállalati felhő átalakítási kezdeményezésekhez a fintech, az egészségügy és a SaaS szektorban.
