2025 年の時点で、DevOps は単なる迅速なリリースや、開発チームと運用チーム間のエキサイティングなコラボレーション以上のものです。今日の DevOps は変革を目指しており、この分野を新しい分散システムとガバナンス モデルを通じて進化できる多面的な分野に変えることを目指しています。
AI と機械学習の DevOps への統合は、チームが信頼性を管理し、意思決定を行う方法に変革的な影響を与えています。同時に、Policy-as-Code、GitOps、プラットフォーム エンジニアリングなどの新しい実践により、インフラストラクチャの管理が再定義されています。サーバーレス コンピューティングとエッジ コンピューティングのトレンドにより、DevOps の範囲が活性化しています。
AI 主導の可観測性と予測オペレーション
DevOps における最も注目すべき変化の 1 つは、事後対応型の監視から予測型オペレーションへの移行です。可観測性ツールは、機械学習を活用して異常を検出し、ログ、メトリクス、トレース全体で信号を関連付け、さらには損害を引き起こす前にシステム障害を予測する機能を備えています。
これはテレメトリを収集するだけの段階を超えています。生データを実用的なインテリジェンスに変えています。チームは AI を使用してテスト ケースの優先順位付け、CI/CD パイプラインの最適化、監視システムの誤検知の削減を行います。
これらのプロセスを自動化し、パターン認識を利用することで、AI はこの種のアラートの分類に費やされる労働時間を削減します。
大量のデータを処理できるエンタープライズ AI プラットフォームの選択
コードとしてのセキュリティと DevSecOps の台頭
セキュリティが DevOps ライフサイクルに完全に統合されるにつれて、DevOps の一部門としての DevSecOps がより現実的なものになりました。セキュリティはもはや、リリース日近くに発生する単なるチェックポイントではありません。
現在、セキュリティはソフトウェア配信のあらゆる段階に組み込まれています。脆弱性スキャン、静的および動的分析、依存関係チェックが CI/CD パイプラインの自動化されたステップとなり、これまでよりも早くリスクを特定して修正できるようになりました。
Policy-as-Code もベスト プラクティスとして現場で登場しつつあります。これには、コンプライアンス要件、アクセス ルール、セキュリティ ポリシーが含まれており、これらはすべてコードを通じて定義、バージョン管理、適用されます。これにより、一貫性が確保されるだけでなく、監査とロールバックの精度も向上します。
GitOps、IaC、およびプラットフォーム エンジニアリング
コードとしてのインフラストラクチャ (IaC) は進化し続けるトレンドであり、チームが現在のアプリケーション コードと同じ方法でインフラストラクチャを処理できるようになります。つまり、宣言的、バージョン管理され、テスト可能です。より高度なドリフト検出、再利用可能なモジュール、ポリシー検証が標準になりつつあり、インフラストラクチャの変更に伴うリスクが軽減されています。
GitOps は、インフラストラクチャとアプリケーション構成の両方の信頼できる唯一のソースとして Git リポジトリを使用することで、これを拡張します。変更はプル リクエストを通じて提案され、その後自動的にテストされ、再現可能な方法でデプロイされます。
企業は、内部開発者プラットフォームを構築することで、開発者が中央の運用チームに頼ることなくインフラストラクチャのリクエスト、テストの実行、デプロイメントの監視を行えるセルフサービス環境を提供しています。このアプローチによりボトルネックが軽減され、インフラストラクチャ スペシャリストはより価値の高い作業に集中できるようになります。
分散アーキテクチャと新しい導入環境
ワークロードが集中型データセンターを通過するにつれて、DevOps の範囲も拡大しました。 IoT と 5G を活用したエッジ コンピューティングでは、チームが地理的に分散したノード全体に軽量のサービスを展開する必要があります。これらのシステムは多くの場合、限られた帯域幅と断続的な接続で動作するため、効率的なテレメトリ収集と信頼性の高いリモート アップデートが不可欠になります。
サーバーレスおよびイベント駆動型のアーキテクチャも、より広く使用され、信頼されるようになってきています。これらは、予測不可能なワークロードに柔軟なスケーラビリティを提供しますが、その結果、可観測性、セキュリティ、コスト管理に対する新しいアプローチが必要になります。
最終的な考察
現在の形式では、DevOps は主に速度を重視したものから、ソフトウェアの配信可能性に関するより総合的な観点への移行が特徴です。スピードは依然として重要ですが、それ以上に、人々は予測の信頼性、セキュリティ、柔軟性、分散アーキテクチャを求めています。イノベーションが鍵となります。プラットフォーム エンジニアリングは、開発者の生産性を高めるためのスケーラブルなモデルを作成していますが、エッジおよびマルチクラウドの導入は、DevOps がサポートしなければならない範囲を拡大しています。
この環境では、エンタープライズ AI プラットフォームを選択することの重要性は、どれだけ強調してもしすぎることはありません。
競争力を維持する人々と、やがて消え去る人々の間には、特定の決定的な特徴があります。新しいテクノロジーを常に把握することで、チームが後者ではなく前者に留まることができます。
著者について
Dr. Sarah L. Whitman は、NextPhase Technologies の DevOps エンジニア兼クラウド システム アーキテクトであり、インフラストラクチャの自動化、プラットフォーム エンジニアリング、CI/CD パフォーマンスの最適化に重点を置いています。彼女はコンピュータ エンジニアリングの博士号を取得しており、フィンテック、ヘルスケア、SaaS セクターにわたる企業のクラウド変革の取り組みに貢献してきました。
