'오해되고, 간과되고, 잘못 적용됨': 오랫동안 추구해온 소프트웨어에 대한 민첩하고 빠른 속도로 접근하는 방식은 엔터프라이즈에 적합하지 않을 수 있습니다.
그로부터 20년 후 애자일 선언문 공식화되었고, 그로부터 12년 후 데브옵스 이러한 상호 연관된 철학은 여전히 진행 중이며 일부 기업의 경우 작업이 매우 느리게 진행되고 있습니다. 이러한 방법론은 소프트웨어가 설계되고 제공되는 방식을 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 이를 고수하려면 많은 조직 작업이 필요합니다. 무엇이 문제인가? 소프트웨어에 대해 오랫동안 추구해온 민첩하고 빠른 속도로 움직이는 민첩한 접근 방식은 기업에 적합하지 않을 수 있으며 이는 특히 획기적인 이니셔티브가 진행 중인 경우 어려운 과제입니다.
고급 분석 및 인공 지능을 향한 추진력을 고려하십시오. 이 분야에서 "애자일과 DevOps는 여전히 대부분 오해되고, 간과되고, 잘못 적용되고 있습니다."라고 말합니다. 크리스 버그, 대표이사 데이터키친. 예를 들어 DevOps는 소프트웨어 엔지니어링 커뮤니티에서 널리 받아들여지고 있지만 "데이터가 불규칙하고 산발적입니다. 분석 통찰력을 창출하기 위해 코드를 사용하고 도구를 구성하는 데이터 과학자로 구성된 분석 공간입니다." 말한다.
애자일과 DevOps를 기업 전체에 적용하려는 시도는 "일률적으로 채택하기가 매우 어렵습니다"라고 동의합니다. 마노이 카란스, AVP 겸 데이터 과학 및 엔지니어링 글로벌 책임자 마인드트리. "엄청난 노력을 고려하면 변경 관리 기능이 뒷받침되어야 합니다. 때로는 기본 기술이 DevOps 팀에 필요한 자동화 수준을 허용하지 않아 유지 관리 문제를 가중시키는 많은 스파게티 코드로 이어집니다."
업계 전문가는 DevOps 및 Agile의 성공 가능성을 높이기 위해 다음과 같은 통찰력을 제공합니다.
"제품"의 정의를 확장합니다. 성공적인 노력에서 Karanth가 보는 공통된 주제는 "포괄적인 제품 팀 대 사일로화된 제품 팀의 구성"이라고 그는 말합니다. "이러한 제품 팀은 제품 성숙도와 도구 세트를 고려하여 처음부터 생산까지 전체 제품 수명주기를 고려합니다. 이는 경로를 시작할 때 기술 및 팀 성숙도가 허용하는 민첩한 원칙을 적용하고 조정할 수 있는 좋은 생태계를 형성합니다. 자동화를 향해 나아가고 있습니다." 그는 조직의 사일로를 무너뜨리는 능력과 새로운 기술에 대한 개방성이 필요하다고 덧붙였습니다. 양자.
로우코드와 노코드로 전환하세요. 로우 코드 및 노 코드는 최종 사용자에게 가능성을 열어줄 뿐만 아니라 보다 탄력적인 Agile 및 DevOps 접근 방식을 위한 길을 열어줍니다. 많은 솔루션이 로우 코드이거나 코드가 없기 때문에 채택이 응집력 있게 진행되어 조직이 기술을 신속하게 구현하고 기술을 쉽게 유지할 수 있는 기회를 열었습니다."라고 말합니다. 보리야 샤크노비치, CEO 겸 공동 창립자 에어슬레이트..
힘든 작업은 API에 맡기세요. 민첩하고 DevOps 중심 기업의 핵심 요소는 "자동화 친화적인 기술 구성 요소입니다. 소프트웨어 API - 따라서 클라우드 네이티브 기술과 로우 코드 플랫폼이 이 구현에 중요한 이유입니다."라고 말합니다. 카란스. "이를 종합하면 초자동화 운영을 통해 효율성을 높일 수 있습니다. 라이프사이클 자동화, 비즈니스 프로세스 전반에 걸친 지능형 모니터 및 봇, 인지 및 대화."
공통 도구 세트의 채택을 장려합니다. IT, 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, 시각화 등 기업의 다양한 부분에 걸쳐 솔루션을 제공하는 임무를 맡은 팀 및 거버넌스 - "다른 관리 체인에 보고하거나, 제한된 자원을 놓고 경쟁하거나, 다른 위치에 거주할 수 있습니다"라고 말합니다. 버그. "때때로 그들은 같은 팀의 구성원이라기보다는 부족끼리 전쟁을 벌이는 것처럼 행동합니다." 그 결과 그는 계속해서 “매일 마스터 데이터 관리 플랫폼에서 작업하는 데이터 엔지니어의 존재와 데이터 분석가의 존재는 상당히 다릅니다. 태블로. 도구는 최적의 반복 주기 시간(개월, 주, 일)에 영향을 미칩니다. 도구는 문제 해결에 대한 접근 방식을 결정합니다. 도구는 위험 허용 범위에 영향을 미칩니다. 간단히 말해서, 그들은 자신이 사용하는 도구의 렌즈를 통해 세상을 봅니다. 각 기능을 도구 사일로로 나누면 고립감이 생기고, 이는 그룹이 엔드투엔드 데이터 파이프라인에서 자신의 역할을 고려하는 것을 방해합니다."