Od 2025 r. DevOps to coś więcej niż tylko szybkie wydania i ekscytująca współpraca między zespołami programistów i operatorów. Dzisiejsze DevOps dotyczy transformacji i przekształcenia tej dziedziny w wieloaspektową dyscyplinę, która jest gotowa ewoluować dzięki nowym systemom rozproszonym i modelom zarządzania.
Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego z DevOps wywarła transformacyjny wpływ na to, jak zespoły są w stanie zarządzać niezawodnością i podejmować decyzje. Jednocześnie nowe praktyki, takie jak Policy-as-Code, GitOps i inżynieria platform, na nowo definiują zarządzanie infrastrukturą. Trendy w przetwarzaniu bezserwerowym i przetwarzaniu brzegowym ożywiają zakres DevOps.
Obserwowalność i operacje predykcyjne oparte na sztucznej inteligencji
Jedną z najbardziej zauważalnych zmian w DevOps było przejście od monitorowania reaktywnego do operacji predykcyjnych. Narzędzia obserwowalności mają teraz możliwość wykorzystania uczenia maszynowego do wykrywania anomalii, korelowania sygnałów w logach, metrykach i śladach, a nawet prognozowania awarii systemu, zanim zdążą spowodować jakiekolwiek szkody.
To krok dalej niż gromadzenie danych telemetrycznych; przekształca surowe dane w przydatne informacje. Zespoły wykorzystują sztuczną inteligencję do ustalania priorytetów przypadków testowych, optymalizacji potoków CI/CD i ograniczania liczby fałszywych alarmów w swoich systemach monitorowania.
Dzięki automatyzacji tych procesów i wykorzystaniu rozpoznawania wzorców sztuczna inteligencja skraca godziny pracy personelu, które w przeciwnym razie byłyby wykorzystywane do sortowania tego rodzaju alertów.
Wybór platformy sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw, która obsługuje duże ilości danych pozyskiwanie, zarządzanie cyklem życia modelu i wnioskowanie z niskimi opóźnieniami stały się nie tylko trendem, ale strategicznym priorytetem.
Bezpieczeństwo jako kod i rozwój DevSecOps
DevSecOps, jako gałąź DevOps, stała się bardziej rzeczywistością w miarę pełniejszego zintegrowania bezpieczeństwa z cyklem życia DevOps. Bezpieczeństwo nie jest już tylko punktem kontrolnym tuż przed datą premiery.
Teraz jest wbudowane w każdą fazę dostarczania oprogramowania. Skanowanie luk w zabezpieczeniach, analiza statyczna i dynamiczna oraz sprawdzanie zależności to obecnie zautomatyzowane etapy w potokach CI/CD, zapewniające identyfikację i naprawę zagrożeń wcześniej niż kiedykolwiek wcześniej.
Policy-as-Code pojawia się również w praktyce jako najlepsza praktyka. Obejmuje to wymagania dotyczące zgodności, reguły dostępu i zasady bezpieczeństwa, które są definiowane, wersjonowane i egzekwowane za pomocą kodu. Nie tylko zapewnia to spójność, ale także zwiększa precyzję audytów i wycofywania zmian.
GitOps, IaC i inżynieria platform
Infrastruktura jako kod (IaC) to trend, który stale ewoluuje i pozwala zespołom obsługiwać infrastrukturę w taki sam sposób, jak obecnie kod aplikacji: deklaratywny, wersjonowany i testowalny. Bardziej wyrafinowane wykrywanie dryfów, moduły wielokrotnego użytku i weryfikacja zasad stają się standardem, zmniejszając ryzyko związane ze zmianami w infrastrukturze.
GitOps rozszerza to, używając repozytoriów Git jako pojedynczego źródła prawdy zarówno dla konfiguracji infrastruktury, jak i aplikacji. Zmiany są proponowane za pomocą żądań ściągnięcia, a następnie automatycznie testowane i wdrażane w powtarzalny sposób.
Budując wewnętrzne platformy dla programistów, przedsiębiorstwa zapewniają środowiska samoobsługowe, w których programiści mogą zamawiać infrastrukturę, uruchamiać testy lub monitorować wdrożenia bez polegania na centralnych zespołach operacyjnych. Takie podejście zmniejsza wąskie gardła i pozwala specjalistom ds. infrastruktury skoncentrować się na pracy o wyższej wartości.
Architektury rozproszone i nowy krajobraz wdrożeń
W miarę przenoszenia obciążeń poza scentralizowane centra danych, zakres DevOps również się rozszerzył. Przetwarzanie brzegowe, oparte na IoT i 5G, wymaga od zespołów wdrażania lekkich usług w rozproszonych geograficznie węzłach. Systemy te często działają z ograniczoną przepustowością i przerywaną łącznością, co sprawia, że wydajne gromadzenie danych telemetrycznych i niezawodne zdalne aktualizacje są niezbędne.
Architektury bezserwerowe i sterowane zdarzeniami są również coraz szerzej stosowane i na których polega się. Zapewniają one elastyczną skalowalność w przypadku nieprzewidywalnych obciążeń, choć z kolei wymagają nowego podejścia do obserwowalności, bezpieczeństwa i zarządzania kosztami.
Przemyślenia końcowe
W swojej obecnej formie DevOps charakteryzuje się przejściem od skupiania się przede wszystkim na szybkości do bardziej holistycznego spojrzenia na dostarczalność oprogramowania. Szybkość jest nadal ważna, ale obecnie ludzie oczekują przewidywalnej niezawodności, bezpieczeństwa, elastyczności i architektur rozproszonych. Innowacja jest kluczem. Inżynieria platform tworzy skalowalne modele produktywności programistów, podczas gdy wdrożenia brzegowe i wielochmurowe rozciągają granice tego, co musi obsługiwać DevOps.
W tym środowisku nie można przecenić znaczenia wyboru korporacyjnej platformy AI.
Istnieją pewne cechy definiujące tych, którzy pozostaną konkurencyjni, a którzy znikną w oddali. Możesz mieć pewność, że Twój zespół pozostanie w tym pierwszym, a nie drugim, pozostając na bieżąco z pojawiającymi się technologiami.
O autorze
Dr. Sarah L. Whitman jest inżynierem DevOps i architektem systemów chmurowych w NextPhase Technologies, gdzie koncentruje się na automatyzacji infrastruktury, inżynierii platform i optymalizacji wydajności CI/CD. Uzyskała tytuł doktora inżynierii komputerowej i brała udział w inicjatywach transformacji chmury korporacyjnej w sektorach fintech, opieki zdrowotnej i SaaS.
