Tipik bir kuruluş, 7x24 çalışan, kesintisiz bir yazılım ve veri fabrikası haline geldi. Teknolojinin her zaman orada olması gerekiyor.
DevOps birkaç yıldır gündemde olan bir konu ve araştırma konusu. Bu süre zarfında birçok kuruluş, geliştirme çıktılarının devam eden iş gereksinimleriyle uyumlu hale getirildiği bu çalışma biçimini şu veya bu şekilde uygulamaya koymaya çalışıyor. Ancak 2018 her şeyin gerçekten bir araya gelmeye ve kendini duyurmaya başladığı yıl olacağa benziyor.
Neden? Yazılım ve verilerin işin her yönünü yönlendirdiği kritik noktaya ulaştık. Yöneticiler ve karar vericiler, teknolojinin iş gereksinimlerinde meydana gelen hızlı değişikliklere ayak uydurması gerektiğinin farkındadır. Uygulamaların bir an önce birleştirilmesi, yeniden birleştirilmesi ve sökülmesi gerekir.
Önde gelen DevOps düşünürlerinin önümüzdeki aylarda bu alanda neler beklenebileceğine dair bazı gözlemleri aşağıda verilmiştir:
Platformlar arası etkileşim ve Nesnelerin İnterneti, daha fazla uygulama ve cihaz anlamına gelir:
Tipik bir kuruluş, 7x24 çalışan, kesintisiz bir yazılım ve veri fabrikası haline geldi. Teknolojinin her zaman orada olması gerekiyor ve DevOps, yazılımın 7/24 oluşturulması, test edilmesi ve sunulmasına ayak uydurmak için gerekli olacak. Perfecto'nun baş teknik savunucusu Eran Kinsbruner, "Akıllı telefonlar, TV'ler, tabletler ve diğer cihazlar arasında kusursuz geçişlere olanak tanıyan nesnelerin internetinin (IoT) yükselişini de buna ekleyin," diyor. yazıyor DevOps.com'da. "2018'de finansal hizmetler, sağlık hizmetleri, perakende ve otomotiv gibi sektörler IoT'yi tamamen benimseyecek. Kusursuz bir kullanıcı deneyimi sunmanın kritik adımlarından biri test yapmaktır ve çok sayıda test yapılır. Bugün gördüğümüz bu dijital devrimde hiçbir zaman test edilecek, ölçülecek ve geliştirilecek daha fazla şey olmamıştı.""DevSecOps:" Güvenlik herkesin ilk önceliğidir ve ihtiyaç duyulan şey, başlangıçtan emekliliğe kadar bunu uygulamalara dönüştürmenin bir yoludur. Qualys ürün yönetiminden sorumlu başkan yardımcısı Chris Carlson, araştırıyor neden "Sec" ifadesinin bu terime dahil edilmesi gerekiyor: "Güvenlik ekiplerinin DevOps'un BT'nin çalışma şeklini hızla değiştirdiğini anlaması gerekiyor faaliyet gösteriyor ve BT ve uygulama geliştirme ekipleriyle planlama ve yürütme yaşam döngüsünün çok daha erken aşamalarında ortaklık kurmaları gerekiyor." diyor. Bu, "olayın ardından devam etmek yerine DevOps hattında güvenlik oluşturmayı" gerektirir.
DevOps Çevikleşiyor: Forrester analisti Diego Lo Giudice, bulur Geliştiricilerin yakın koordinasyon içinde çalıştığı Agile kombinasyonunu kullanan kuruluşlar son kullanıcılara yazılımın sık sık tekrarlanmasını sağlar ve DevOps, her iki girişimi de yapanlardan daha iyi sonuç verir ayrı ayrı. "Herhangi bir BT kuruluşunun yalnızca Çevik veya yalnızca DevOps yolculuğuna odaklanması kesinlikle kabul edilemez" diyor. "Bunlar aynı madalyonun iki yüzüdür ve biri diğerini tamamlar." Forrester'ın son anketi, Agile-DevOps girişimlerini bir arada kullanan işletmelerin bu ihtimalin iki kata kadar daha fazla olduğunu ortaya koyuyor daha fazla iş/BT uyumu, gelişmiş işlevsel kalite, daha hızlı iş değeri, sürekli teslimat ve gereksinimlerle uyumlu sonuçların daha fazla öngörülebilirliğini raporlamak
Sık yeni sürümler daha da hızlı güncellemeler gerektirecektir: Kurumsal teknolojiye ilişkin artan beklentiler, uygulamaların sürekli olarak yüksek performanslı olmasını sağlama baskısını da beraberinde getiriyor. Kinsbruner, BT liderlerinin "geliştiricilere yazılım geliştirme yaşam döngüsü boyunca sürekli testler uygulayabilmeleri için gerekli araçları ve zamanı sağlamanın önemini anlaması gerektiğini" söylüyor. "Otomasyon ve bulut tarafından desteklenen araçlar, verimliliği artırıyor ve geliştiricilere daha önce zaman kazandırıyor Manuel kalite kontrolüne harcanarak ürettikleri uygulamaların tüketiciye ayak uydurduğundan emin olmalarına olanak tanındı beklentiler."
Yapay zeka ve makine öğrenimi DevOps'ta bir etki yaratmaya başlayabilir. Piyasaya sunulan çözümler, DevOps ekiplerinin ilerlemeyi takip etmesine yardımcı olmanın yanı sıra kodun nerede ve ne zaman gerekli olduğunu tahmin etmek için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanıyor. Geçtiğimiz yıl yayınlanan makalelerde, her ikisi de Ronald Van Loon Ve Daniel Cronin DevOps süreçlerine bilişsel bilgi işlem gücü katan yapay zeka tabanlı çözümleri tartışın. Örneğin Van Loon, "insanlarla eşleşmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanan" teknolojiyi tanımlıyor Açık kaynak depoları, tartışma forumları ve sosyal ağlarla birlikte günlük verileriyle alan bilgisi iplik. Tüm bu bilgileri kullanarak, BT operasyonlarının ve DevOps ekiplerinin günlük olarak karşılaştığı çok çeşitli kritik sorunlara çözümler içerebilecek ilgili içgörülerden oluşan bir veri deposu oluşturur."
Yine de Kinsbruner, yapay zekanın DevOps ekiplerinin üzerindeki bazı yükleri ciddi şekilde kaldırabilmesi için biraz düşünmenin gerekli olduğu konusunda uyarıyor. "Geliştiricilerin öncelikle SDLC ve DevOps hattında yapay zekanın neyi başarmalarına yardımcı olmasını istediklerini ve bunu nasıl yapacaklarını anlamaları gerekiyor. Başlamak için mantıklı bir nokta, test otomasyonu stratejilerini analiz etmek için bundan en iyi şekilde nasıl yararlanabileceklerini bulmaktır."