A partire dal 2025, DevOps significa molto più che semplici rilasci rapidi ed entusiasmanti collaborazioni tra team di sviluppo e operativi. DevOps oggi riguarda la trasformazione e il trasformare il settore in una disciplina poliedrica pronta a evolversi attraverso nuovi sistemi distribuiti e modelli di governance.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico in DevOps ha avuto un effetto trasformativo sul modo in cui i team sono in grado di gestire l’affidabilità e prendere decisioni. Allo stesso tempo, nuove pratiche come Policy-as-Code, GitOps e platform engineering stanno ridefinendo la gestione dell’infrastruttura. Le tendenze nel serverless e nell’edge computing stanno rivitalizzando l’ambito di DevOps.
Osservabilità e operazioni predittive basate sull’intelligenza artificiale
Uno dei cambiamenti più notevoli in DevOps è stato il passaggio dal monitoraggio reattivo alle operazioni predittive. Gli strumenti di osservabilità ora hanno la capacità di sfruttare l’apprendimento automatico per rilevare anomalie, correlare segnali tra log, parametri e tracce e persino prevedere guasti del sistema prima che abbiano la possibilità di causare danni.
Questo è un passo oltre la semplice raccolta di dati di telemetria; sta trasformando i dati grezzi in informazioni utilizzabili. I team utilizzano l’intelligenza artificiale per dare priorità ai casi di test, ottimizzare le pipeline CI/CD e ridurre i falsi positivi nei loro sistemi di monitoraggio.
Automando questi processi e utilizzando il riconoscimento dei modelli, l’intelligenza artificiale riduce le ore della forza lavoro che altrimenti verrebbero utilizzate per ordinare questo tipo di avvisi.
Scegliere una piattaforma AI aziendale in grado di gestire volumi elevati di dati l’acquisizione, la gestione del ciclo di vita del modello e l’inferenza a bassa latenza sono diventati non solo una tendenza, ma una priorità strategica.
Security as Code e l’ascesa di DevSecOps
DevSecOps, come ramo di DevOps, è diventato sempre più una realtà man mano che la sicurezza è diventata sempre più pienamente integrata nel ciclo di vita DevOps. La sicurezza non è più solo un punto di controllo che si verifica in prossimità della data di rilascio.
Ora è integrata in ogni fase della distribuzione del software. Le scansioni delle vulnerabilità, l’analisi statica e dinamica e i controlli delle dipendenze sono ora passaggi automatizzati nelle pipeline CI/CD, garantendo che i rischi vengano identificati e risolti prima possibile.
Anche la policy-as-code sta emergendo sul campo come best practice. Ciò comprende requisiti di conformità, regole di accesso e policy di sicurezza che sono tutti definiti, controllati in versione e applicati tramite codice. Ciò non solo crea coerenza, ma migliora anche la precisione degli audit e dei rollback.
GitOps, IaC e Platform Engineering
Infrastructure as Code (IaC) è una tendenza che continua ad evolversi e consente ai team di gestire l’infrastruttura nello stesso modo in cui fanno attualmente il codice dell’applicazione: dichiarativo, con versione e testabile. Il rilevamento delle derive più sofisticato, i moduli riutilizzabili e la convalida delle policy stanno diventando standard, riducendo i rischi associati ai cambiamenti dell’infrastruttura.
GitOps estende tutto questo utilizzando i repository Git come unica fonte di verità sia per le configurazioni dell’infrastruttura che delle applicazioni. Le modifiche vengono proposte tramite richieste pull, quindi testate e distribuite automaticamente in modo riproducibile.
Costruendo piattaforme di sviluppo interne, le aziende forniscono ambienti self-service in cui gli sviluppatori possono richiedere infrastrutture, eseguire test o monitorare le distribuzioni senza fare affidamento sui team operativi centrali. Questo approccio riduce i colli di bottiglia e consente agli specialisti delle infrastrutture di concentrarsi su lavori di maggior valore.
Architetture distribuite e nuovo panorama di distribuzione
Mentre i carichi di lavoro si spostano oltre i data center centralizzati, anche l’ambito di DevOps si è ampliato. L’edge computing, basato sull’IoT e sul 5G, richiede ai team di implementare servizi leggeri su nodi geograficamente distribuiti. Questi sistemi spesso funzionano con larghezza di banda limitata e connettività intermittente, rendendo essenziali una raccolta telemetrica efficiente e aggiornamenti remoti affidabili.
Anche le architetture serverless e basate sugli eventi stanno diventando sempre più ampiamente utilizzate e affidabili. Questi forniscono scalabilità elastica per carichi di lavoro imprevedibili, anche se a loro volta richiedono nuovi approcci all’osservabilità, alla sicurezza e alla gestione dei costi.
Considerazioni finali
Nella sua forma attuale, DevOps è caratterizzato da un passaggio dall’essere principalmente motivato dalla velocità a una prospettiva più olistica sulla consegna del software. La velocità è ancora importante, ma soprattutto ora le persone vogliono affidabilità predittiva, sicurezza, flessibilità e architetture distribuite. L’innovazione è fondamentale. L’ingegneria della piattaforma sta creando modelli scalabili per la produttività degli sviluppatori, mentre le implementazioni edge e multi-cloud stanno ampliando i confini di ciò che DevOps deve supportare.
In questo ambiente, l’importanza di scegliere una piattaforma AI aziendale non può essere sopravvalutata.
Esistono alcune caratteristiche distintive tra coloro che rimarranno competitivi e coloro che svaniranno in lontananza. Puoi assicurarti che il tuo team rimanga nella prima e non nella seconda rimanendo al passo con le tecnologie emergenti.
Informazioni sull’autore
Dr. Sarah L. Whitman è un ingegnere DevOps e architetto di sistemi cloud presso NextPhase Technologies, dove si concentra sull’automazione dell’infrastruttura, sull’ingegneria della piattaforma e sull’ottimizzazione delle prestazioni CI/CD. Ha un dottorato di ricerca in ingegneria informatica e ha contribuito a iniziative di trasformazione del cloud aziendale nei settori fintech, sanitario e SaaS.
