Kể từ năm 2025, DevOps không chỉ đơn thuần là phát hành nhanh và cộng tác thú vị giữa nhóm phát triển và nhóm vận hành. DevOps ngày nay hướng đến sự chuyển đổi và biến lĩnh vực này thành một lĩnh vực đa diện, sẵn sàng phát triển thông qua các hệ thống phân tán và mô hình quản trị mới.
Việc tích hợp AI và máy học vào DevOps đã có tác động biến đổi đến cách các nhóm có thể quản lý độ tin cậy và đưa ra quyết định. Đồng thời, các phương pháp thực hành mới như Chính sách dưới dạng Mã, GitOps và kỹ thuật nền tảng đang xác định lại việc quản lý cơ sở hạ tầng. Các xu hướng về điện toán biên và không máy chủ đang làm sống lại phạm vi của DevOps.
Khả năng quan sát và hoạt động dự đoán dựa trên AI
Một trong những thay đổi đáng chú ý nhất trong DevOps là việc chuyển từ giám sát phản ứng sang hoạt động dự đoán. Các công cụ quan sát hiện có khả năng tận dụng công nghệ học máy để phát hiện các điểm bất thường, tương quan các tín hiệu trên nhật ký, số liệu và dấu vết, thậm chí dự báo lỗi hệ thống trước khi chúng có cơ hội gây ra bất kỳ thiệt hại nào.
Đây là một bước tiến vượt xa việc chỉ thu thập dữ liệu đo từ xa; nó biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích. Các nhóm sử dụng AI để ưu tiên các trường hợp thử nghiệm, tối ưu hóa quy trình CI/CD và giảm kết quả dương tính giả trong hệ thống giám sát của họ.
Bằng cách tự động hóa các quy trình này và sử dụng tính năng nhận dạng mẫu, AI sẽ giảm số giờ làm việc của lực lượng lao động lẽ ra phải dùng để sắp xếp các loại cảnh báo này.
Chọn một nền tảng AI dành cho doanh nghiệp có thể xử lý việc nhập dữ liệu khối lượng lớn, quản lý vòng đời mô hình và suy luận có độ trễ thấp không chỉ trở thành xu hướng mà còn là ưu tiên chiến lược.
Bảo mật như mã và sự nổi lên của DevSecOps
DevSecOps, với tư cách là một nhánh của DevOps, đã trở thành hiện thực hơn khi bảo mật được tích hợp đầy đủ hơn vào vòng đời DevOps. Bảo mật không còn chỉ là một điểm kiểm tra diễn ra gần ngày phát hành nữa.
Giờ đây, tính năng này được đưa vào mọi giai đoạn phân phối phần mềm. Quét lỗ hổng, phân tích tĩnh và động cũng như kiểm tra phần phụ thuộc hiện là các bước tự động trong quy trình CI/CD, đảm bảo rằng các rủi ro được xác định và khắc phục sớm hơn bao giờ hết.
Chính sách dưới dạng mã cũng đang nổi lên như một phương pháp hay nhất trong lĩnh vực này. Điều này bao gồm các yêu cầu tuân thủ, quy tắc truy cập và chính sách bảo mật, tất cả đều được xác định, lập phiên bản và thực thi thông qua mã. Điều này không chỉ tạo ra sự nhất quán mà còn nâng cao độ chính xác của quá trình kiểm tra và khôi phục.
GitOps, IaC và Kỹ thuật nền tảng
Cơ sở hạ tầng dưới dạng mã (IaC) là một xu hướng tiếp tục phát triển và cho phép các nhóm xử lý cơ sở hạ tầng giống như cách họ hiện đang xử lý mã ứng dụng: khai báo, lập phiên bản và có thể kiểm thử. Khả năng phát hiện sai lệch phức tạp hơn, các mô-đun có thể tái sử dụng và xác thực chính sách đang trở thành tiêu chuẩn, giảm thiểu rủi ro liên quan đến thay đổi cơ sở hạ tầng.
GitOps mở rộng điều này bằng cách sử dụng kho lưu trữ Git làm nguồn thông tin chính xác duy nhất cho cả cấu hình ứng dụng và cơ sở hạ tầng. Các thay đổi được đề xuất thông qua các yêu cầu kéo, sau đó được tự động kiểm tra và triển khai theo cách có thể lặp lại.
Bằng cách xây dựng nền tảng dành cho nhà phát triển nội bộ, các doanh nghiệp đang cung cấp môi trường tự phục vụ, nơi các nhà phát triển có thể yêu cầu cơ sở hạ tầng, chạy thử nghiệm hoặc giám sát quá trình triển khai mà không cần dựa vào các nhóm vận hành trung tâm. Cách tiếp cận này giúp giảm tắc nghẽn và cho phép các chuyên gia cơ sở hạ tầng tập trung vào công việc có giá trị cao hơn.
Kiến trúc phân tán và bối cảnh triển khai mới
Khi khối lượng công việc di chuyển qua các trung tâm dữ liệu tập trung, phạm vi của DevOps cũng đã mở rộng. Điện toán biên, được hỗ trợ bởi IoT và 5G, yêu cầu các nhóm triển khai các dịch vụ nhẹ trên các nút được phân bổ theo địa lý. Các hệ thống này thường hoạt động với băng thông hạn chế và kết nối không liên tục, khiến việc thu thập dữ liệu đo từ xa hiệu quả và cập nhật từ xa đáng tin cậy trở nên cần thiết.
Các kiến trúc không có máy chủ và hướng sự kiện cũng đang ngày càng được sử dụng và tin cậy rộng rãi hơn. Những giải pháp này mang lại khả năng mở rộng linh hoạt cho khối lượng công việc không thể đoán trước, mặc dù chúng đòi hỏi những cách tiếp cận mới về khả năng quan sát, bảo mật và quản lý chi phí.
Suy nghĩ cuối cùng
Ở dạng hiện tại, DevOps được đánh dấu bằng sự thay đổi từ chủ yếu thúc đẩy tốc độ sang quan điểm toàn diện hơn về khả năng cung cấp phần mềm. Tốc độ vẫn quan trọng, nhưng hơn thế nữa, giờ đây mọi người muốn có độ tin cậy, tính bảo mật, tính linh hoạt và kiến trúc phân tán có thể dự đoán được. Đổi mới là chìa khóa. Kỹ thuật nền tảng đang tạo ra các mô hình có thể mở rộng nhằm nâng cao năng suất của nhà phát triển, trong khi việc triển khai biên và nhiều đám mây đang mở rộng ranh giới của những gì DevOps phải hỗ trợ.
Trong môi trường này, tầm quan trọng của việc chọn nền tảng AI dành cho doanh nghiệp là không thể phủ nhận.
Có một số đặc điểm xác định nhất định giữa những người sẽ duy trì khả năng cạnh tranh và những người sẽ dần dần mất khoảng cách. Bạn có thể đảm bảo rằng nhóm của bạn luôn đi đầu trong các công nghệ mới nổi.
Giới thiệu về Tác giả
Dr. Sarah L. Whitman là Kỹ sư DevOps và Kiến trúc sư hệ thống đám mây tại NextPhase Technologies, nơi cô tập trung vào tự động hóa cơ sở hạ tầng, kỹ thuật nền tảng và tối ưu hóa hiệu suất CI/CD. Cô có bằng Tiến sĩ về Kỹ thuật Máy tính và đã đóng góp vào các sáng kiến chuyển đổi đám mây doanh nghiệp trong các lĩnh vực fintech, chăm sóc sức khỏe và SaaS.
