Pada tahun 2025, DevOps lebih dari sekadar rilis cepat dan kolaborasi menarik antara tim pengembang dan operasi. DevOps saat ini adalah tentang transformasi, dan mengubah bidang ini menjadi disiplin multifaset yang siap berkembang melalui sistem terdistribusi dan model tata kelola baru.
Integrasi AI dan machine learning ke dalam DevOps telah memberikan efek transformatif pada cara tim mengelola keandalan dan mengambil keputusan. Pada saat yang sama, praktik-praktik baru seperti Policy-as-Code, GitOps, dan rekayasa platform mendefinisikan ulang pengelolaan infrastruktur. Tren komputasi tanpa server dan komputasi edge merevitalisasi cakupan DevOps.
Operasi Prediktif dan Observabilitas Berbasis AI
Salah satu perubahan paling menonjol dalam DevOps adalah peralihan dari pemantauan reaktif ke operasi prediktif. Alat observasi kini memiliki kemampuan untuk memanfaatkan pembelajaran mesin untuk mendeteksi anomali, menghubungkan sinyal di seluruh log, metrik, dan jejak, dan bahkan memperkirakan kegagalan sistem sebelum terjadi kerusakan.
Ini adalah satu langkah dari sekadar mengumpulkan telemetri; ini mengubah data mentah menjadi intelijen yang dapat ditindaklanjuti. Tim menggunakan AI untuk memprioritaskan kasus pengujian, mengoptimalkan pipeline CI/CD, dan mengurangi kesalahan positif dalam sistem pemantauan mereka.
Dengan mengotomatiskan proses ini dan memanfaatkan pengenalan pola, AI mengurangi jam kerja yang seharusnya digunakan untuk memilah-milah jenis peringatan ini.
Memilih platform AI perusahaan yang dapat menangani penyerapan data bervolume tinggi, siklus hidup model manajemen, dan inferensi berlatensi rendah tidak hanya menjadi tren, namun juga prioritas strategis.
Keamanan sebagai Kode dan Bangkitnya DevSecOps
DevSecOps, sebagai cabang DevOps, kini semakin menjadi kenyataan seiring dengan semakin terintegrasinya keamanan ke dalam siklus hidup DevOps. Keamanan bukan lagi sekedar pos pemeriksaan yang terjadi menjelang tanggal rilis.
Sekarang hal ini tertanam dalam setiap fase pengiriman perangkat lunak. Pemindaian kerentanan, analisis statis dan dinamis, serta pemeriksaan ketergantungan kini menjadi langkah otomatis dalam pipeline CI/CD, yang memastikan bahwa risiko diidentifikasi dan diperbaiki lebih awal dari sebelumnya.
Kebijakan sebagai Kode juga muncul di lapangan sebagai praktik terbaik. Hal ini mencakup persyaratan kepatuhan, aturan akses, dan kebijakan keamanan yang semuanya ditentukan, dibuat versinya, dan ditegakkan melalui kode. Hal ini tidak hanya menciptakan konsistensi, namun juga meningkatkan ketepatan audit dan rollback.
GitOps, IaC, dan Rekayasa Platform
Infrastruktur sebagai Kode (IaC) adalah tren yang terus berkembang dan memungkinkan tim menangani infrastruktur dengan cara yang sama seperti saat ini dalam menangani kode aplikasi: deklaratif, berversi, dan dapat diuji. Deteksi penyimpangan yang lebih canggih, modul yang dapat digunakan kembali, dan validasi kebijakan menjadi standar, sehingga mengurangi risiko yang terkait dengan perubahan infrastruktur.
GitOps memperluas hal ini dengan menggunakan repositori Git sebagai satu-satunya sumber kebenaran untuk konfigurasi infrastruktur dan aplikasi. Perubahan diusulkan melalui permintaan tarik, kemudian secara otomatis diuji dan diterapkan dengan cara yang dapat direproduksi.
Dengan membangun platform pengembang internal, perusahaan menyediakan lingkungan layanan mandiri tempat pengembang dapat meminta infrastruktur, menjalankan pengujian, atau memantau penerapan tanpa bergantung pada tim operasi pusat. Pendekatan ini mengurangi hambatan dan memungkinkan spesialis infrastruktur untuk fokus pada pekerjaan bernilai lebih tinggi.
Arsitektur Terdistribusi dan Lanskap Penerapan Baru
Seiring dengan berpindahnya beban kerja melewati pusat data terpusat, cakupan DevOps juga telah diperluas. Komputasi edge, yang didukung oleh IoT dan 5G, mengharuskan tim untuk menerapkan layanan ringan di seluruh node yang tersebar secara geografis. Sistem ini sering kali beroperasi dengan bandwidth terbatas dan konektivitas yang terputus-putus, sehingga pengumpulan telemetri yang efisien dan pembaruan jarak jauh yang andal menjadi penting.
Arsitektur tanpa server dan berbasis peristiwa juga menjadi lebih banyak digunakan dan diandalkan. Hal ini memberikan skalabilitas yang elastis untuk beban kerja yang tidak dapat diprediksi, meskipun pada gilirannya memerlukan pendekatan baru terhadap kemampuan observasi, keamanan, dan manajemen biaya.
Pemikiran Akhir
Dalam bentuknya saat ini, DevOps ditandai dengan pergeseran dari yang awalnya berorientasi pada kecepatan ke perspektif yang lebih holistik mengenai keterkiriman perangkat lunak. Kecepatan tetap penting, namun lebih dari itu, kini orang menginginkan keandalan prediktif, keamanan, fleksibilitas, dan arsitektur terdistribusi. Inovasi adalah kuncinya. Rekayasa platform menciptakan model yang dapat diskalakan untuk produktivitas developer, sementara penerapan edge dan multi-cloud memperluas batasan yang harus didukung oleh DevOps.
Dalam lingkungan ini, pentingnya memilih platform AI perusahaan tidak bisa diremehkan.
Ada karakteristik tertentu yang menentukan di antara mereka yang akan tetap kompetitif, dan yang akan menghilang. Anda dapat memastikan bahwa tim Anda tetap mengikuti tren yang pertama dan bukan yang kedua dengan tetap mengikuti perkembangan teknologi yang sedang berkembang.
Tentang Penulis
Dr. Sarah L. Whitman adalah Insinyur DevOps dan Arsitek Sistem Cloud di NextPhase Technologies, yang berfokus pada otomatisasi infrastruktur, rekayasa platform, dan optimalisasi kinerja CI/CD. Dia memiliki gelar PhD di bidang Teknik Komputer dan telah berkontribusi pada inisiatif transformasi cloud perusahaan di sektor fintech, layanan kesehatan, dan SaaS.