Vanaf 2025 gaat DevOps over meer dan alleen snelle releases en spannende samenwerkingen tussen ontwikkelaars-en operationele teams. DevOps gaat vandaag over transformatie en over het veranderen van het veld in een veelzijdige discipline die klaar is om te evolueren via nieuwe gedistribueerde systemen en bestuursmodellen.
De integratie van AI en machine learning in DevOps heeft een transformerend effect gehad op de manier waarop teams betrouwbaarheid kunnen beheren en beslissingen kunnen nemen. Tegelijkertijd herdefiniëren nieuwe praktijken zoals Policy-as-Code, GitOps en platform engineering het beheer van infrastructuur. Trends in serverless en edge computing blazen de reikwijdte van DevOps nieuw leven in.
AI-gestuurde waarneembaarheid en voorspellende operaties
Een van de meest opvallende verschuivingen in DevOps is de overstap van reactieve monitoring naar voorspellende operaties. Waarnemingstools kunnen nu gebruik maken van machine learning om afwijkingen te detecteren, signalen tussen logs, statistieken en sporen te correleren en zelfs systeemstoringen te voorspellen voordat ze de kans krijgen om enige schade aan te richten.
Dit is een stap verder dan alleen het verzamelen van telemetrie; het zet ruwe data om in bruikbare informatie. Teams gebruiken AI om testgevallen te prioriteren, CI/CD-pijplijnen te optimaliseren en valse positieven in hun monitoringsystemen te verminderen.
Door deze processen te automatiseren en patroonherkenning te gebruiken, vermindert AI het aantal arbeidsuren dat anders zou worden gebruikt om dit soort waarschuwingen te sorteren.
Een AI-platform voor ondernemingen kiezen dat grote hoeveelheden gegevens kan verwerken, de levenscyclus van modellen beheer en gevolgtrekkingen met lage latentie zijn niet alleen een trend, maar ook een strategische prioriteit geworden.
Beveiliging als code en de opkomst van DevSecOps
DevSecOps, als tak van DevOps, is steeds meer een realiteit geworden nu beveiliging vollediger is geïntegreerd in de DevOps-levenscyclus. Beveiliging is niet langer slechts een controlepunt dat rond de releasedatum plaatsvindt.
Nu is het ingebed in elke fase van de softwarelevering. Kwetsbaarheidsscans, statische en dynamische analyses en afhankelijkheidscontroles zijn nu geautomatiseerde stappen in CI/CD-pijplijnen, waardoor ervoor wordt gezorgd dat risico’s eerder dan ooit tevoren worden geïdentificeerd en verholpen.
Beleid-als-Code komt ook in het veld naar voren als een best practice. Dit omvat nalevingsvereisten, toegangsregels en beveiligingsbeleid die allemaal worden gedefinieerd, geversieerd en afgedwongen door middel van code. Dit zorgt niet alleen voor consistentie, maar verbetert ook de nauwkeurigheid van audits en rollbacks.
GitOps, IaC en Platform Engineering
Infrastructuur als Code (IaC) is een trend die blijft evolueren en teams in staat stelt om met infrastructuur om te gaan op dezelfde manier als ze momenteel met applicatiecode doen: declaratief, versiebeheerd en testbaar. Meer geavanceerde driftdetectie, herbruikbare modules en beleidsvalidatie worden standaard, waardoor de risico’s die gepaard gaan met veranderingen in de infrastructuur worden verminderd.
GitOps breidt dit uit door Git-repository’s te gebruiken als de enige bron van waarheid voor zowel infrastructuur-als applicatieconfiguraties. Wijzigingen worden voorgesteld via pull-requests en vervolgens automatisch getest en geïmplementeerd op een reproduceerbare manier.
Door interne ontwikkelaarsplatforms te bouwen, bieden bedrijven selfservice-omgevingen waar ontwikkelaars infrastructuur kunnen aanvragen, tests kunnen uitvoeren of implementaties kunnen monitoren zonder afhankelijk te zijn van centrale operationele teams. Deze aanpak vermindert knelpunten en stelt infrastructuurspecialisten in staat zich te concentreren op werk met een hogere waarde.
Gedistribueerde architecturen en het nieuwe implementatielandschap
Naarmate werklasten voorbij gecentraliseerde datacenters bewegen, is ook de reikwijdte van DevOps uitgebreid. Edge computing, mogelijk gemaakt door IoT en 5G, vereist dat teams lichtgewicht services implementeren op geografisch verspreide knooppunten. Deze systemen werken vaak met een beperkte bandbreedte en intermitterende connectiviteit, waardoor efficiënte telemetrieverzameling en betrouwbare updates op afstand essentieel zijn.
Serverloze en gebeurtenisgestuurde architecturen worden ook steeds vaker gebruikt en vertrouwd. Deze bieden elastische schaalbaarheid voor onvoorspelbare werklasten, hoewel ze op hun beurt nieuwe benaderingen vereisen op het gebied van waarneembaarheid, beveiliging en kostenbeheer.
Einde gedachten
In zijn huidige vorm wordt DevOps gekenmerkt door een verschuiving van primair snelheidsgemotiveerd naar een meer holistisch perspectief op de afleverbaarheid van software. Snelheid is nog steeds belangrijk, maar meer nog: nu willen mensen voorspellende betrouwbaarheid, beveiliging, flexibiliteit en gedistribueerde architecturen. Innovatie is de sleutel. Platformengineering creëert schaalbare modellen voor de productiviteit van ontwikkelaars, terwijl edge-en multi-cloud-implementaties de grenzen verleggen van wat DevOps moet ondersteunen.
In deze omgeving kan het belang van het kiezen van een AI-platform voor ondernemingen niet genoeg worden benadrukt.
Er zijn bepaalde bepalende kenmerken onder degenen die concurrerend zullen blijven en die in de verte zullen verdwijnen. U kunt ervoor zorgen dat uw team bij het eerste blijft en niet bij het laatste door op de hoogte te blijven van opkomende technologieën.
Over de auteur
Dr. Sarah L. Whitman is DevOps Engineer en Cloud Systems Architect bij NextPhase Technologies, waar ze zich richt op infrastructuurautomatisering, platformengineering en CI/CD-prestatieoptimalisatie. Ze heeft een doctoraat in Computer Engineering en heeft bijgedragen aan initiatieven voor cloudtransformatie van ondernemingen in de fintech-, gezondheidszorg-en SaaS-sectoren.
