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2020年,DevOps值得关注的8种趋势

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一、前言
2020年对DevOps的预测主要包括DevOps中AI的应用、安全性,以及向自动化的巨大转变。
根据一项集体研究,DevOps市场在2017年产生了29亿美元,预计到2022年将达到66亿美元。DevOps已成为关键焦点,并已影响到软件世界,许多专家预测DevOps将会成为主流,并将在2020年达到顶峰。
企业不仅对DevOps表现出兴趣,而且逐渐采用与DevOps相关的实践和技术。根据Hackernoon引用Statista的文章,从2017年到2018年,DevOps的采用率增长了7%。DevOps软件市场预计将从2017年的29亿美元增长到2022年的66亿美元(来源:IDC估计)。

DevOps
二、优点
DevOps具有以下优点:
  • 对修订的快速反应

  • 提供极快的速度并使安全措施更加灵活

  • 建立完善的协作与沟通渠道

  • 快速识别代码中的错误或漏洞

  • 团队可以毫不费力地将精力放在其他关键问题上,而不必专注于安全功能
许多企业正在采用DevOps。根据Statista统计,在2017年上升10%,而在2018年约17%。
2017年和2018年 DevOps增长率对比
三、趋势
1.自动化将成为重点
已经实施DevOps的公司已经看到了高效率和更快的部署带来的收益。关于DevOps,我们将重点讨论DevOps自动化。零接触自动化将是未来的必然趋势。了解DevOps生命周期的6C模型并在这些阶段之间应用自动化是关键,这将成为2020年的主要目标。
DevOps生命周期的6C模型
2.从CI流水线到DevOps装配线的升级
DevOps的最终目标是改善计划和交付过程自动化之间的协作。这不仅与持续集成(CI)有关,而且还与连续交付(CD)有关。公司正在投入更多的精力和时间来了解有关使其整个软件开发流程自动化的知识。2020年,关注点将从持续集成(CI)流水线转移到DevOps装配线。
装配线的优势:
  • 强大的嵌套可见性
  • 本地集成
  • 快速实现“按代码生产”的理念并扩展规模
  • 具有互操作性的完美CD(连续交付)
  • 基于团队的商业智能和分析
3.人工智能(AI)的兴起,数据科学的发展
越来越多的人工智能驱动的应用程序将推动数据科学团队在其工作流程中寻找DevOps哲学。在处理自动化流水线,维护和测试生产链中的多个已部署模型时,DevOps方法有望成为他们的主要选择。
这将进一步推动数据科学和开发团队为提高开发、部署和管理AI和ML驱动的应用程序的效率离得越来越近。
4.“一切都作为代码”的概念
我们不能否认编码现在已经成为IT部门的骨干这一事实。了解各种DevOps工具和自动化脚本在软件开发中起着至关重要的作用,并且在2020年将占据主导地位。这个行业的未来取决于开发人员,测试人员和操作人员的技术能力。
由于DevOps旨在简化交付周期,因此需要引入可用于提高软件交付周期效率的代码。“一切都作为代码”的思想是DevOps的内置实践,可以在软件开发生命周期(SDLC)中出现,在2020年DevOps趋势中掀起一股浪潮。如果软件测试人员不学习编码和编写测试脚本,他们可能会遭受痛苦。
5.使用无服务器架构的炒作
通过无服务器架构,可以将DevOps提升到最高水平。这不是免费的服务器。但是,有一个云服务负责整个体系结构。这种非凡的体系结构使软件开发人员可以将精力集中在应用程序上。BaaS和FaaS是无服务器架构的两个关键方面。通过采用无服务器架构,您可以节省时间,降低成本并确保弹性的工作流程。
6.通过人工智能和数据科学实现自动化
2020年的主要目标是实现零接触自动化。人工智能和数据科学的不断增长已经改变了游戏规则。人工智能助推了各种应用,这促使DevOps团队寻求自动化的可能性,以在其工作流中发现潜在客户。
7.更多嵌入式安全性
随着安全漏洞数量的急剧增长以及对公司声誉的严重影响,网络安全已成为企业的当务之急。2020年,DevOps将迅速包括安全性。
最近,我们在DevSecOps上听到了很多声音。DevSecOps就是在应用程序开发生命周期中首先注入安全性,减少漏洞并提高企业声誉。
引入DevSecOps还将带来与软件开发方面的巨大协作。这将确保开发过程保持完美,高效和有效。
8. Kubernetes有了长足的发展
Kubernetes已成为顶级容器技术。在全球范围内,技术人员和CIO更喜欢Kubernetes,基于它提供的产品预计到2020年将会增长。今年,随着各种规模的公司都使用容器来运行云原生应用程序,我们看到了Kubernetes的普及。在2020年,我们将开始看到容器编排软件将替换一些旧的DevOps功能。
四、总结
为了掌握DevOps的当前和未来状态,我们与来自37个组织的40位IT高管进行了交谈。我们问他们:“从您的角度来看,DevOps的未来是什么,最大的机会在哪里?” 他们说的是:安全性、AI/机器学习和自动化。
在当今的DevOps环境中,许多技术专业人员已经掌握了规模化操作容器化工作负载,并在生产中利用了容器。已经掌握了容器并已开始部署微服务的DevOps团队正在迅速步入DevOps的未来。DevOps的未来将包括微服务的更多部署和服务网格体系结构的实现,以管理和监视这些微服务。展望未来,技术专家将越来越需要对他们的环境所必需的服务网格的广度/深度有充分的了解,并选择适合他们需求的正确工具。DevOps的未来还在于专注于无服务器计算,并确定无服务器计算适用于某些分布式环境和用例的用例。
我们发现与DevOps相关的人工智能(AI)和机器学习(ML)机会很多。预期我对应用程序所做的更改将如何影响整体用户体验。我需要测试什么?变更有什么影响?有很多机会可以帮助公司决定下一步如何处理产品以及验证这些更改的影响,以便他们可以放心地发布针对最终用户需求的高质量软件。例如,使用AI和ML,我可以在平台上分析成千上万的测试结果,并确定对代码库特定部分的那些更改平均导致20%的失败率。然后,我将采取行动以确保在代码的这一部分发生更改时,我们将进行更彻底的测试。更好的方法是重构代码库的这一部分。AI和ML可以通过提供独特的分析关联,代码,测试结果,用户行为以及生产质量和性能,使组织更快地做出更好的决策。这种功能可以极大地提高DevOps流水线的速度和质量。
翻译自:Dzone。





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