Adaptavistov DevOps fokus za 2024. godinu

Automatizacija je već ubrzala testiranje, zbog čega se ono može češće ponavljati i prilagođavati njegove dimenzije. A dobro integrirani alati za umjetnu inteligenciju podižu automatizaciju na još višu razinu. Jedinična testiranja ponekad se ponavljaju, ali su od vitalnog značaja i mogu se zanemariti. To ih čini idealnim okruženjem za generativnu umjetnu inteligenciju koja će imati važnu ulogu za pisanje suvislog i relevantnog koda za testiranja i tako osigurati veći obuhvat sadržaja testiranja. Kada ti alati postaju dostupniji u integriranim razvojnim okruženjima, to će omogućiti da povratne informacije u većoj mjeri budu implementirane u životni ciklus razvoja. Analizom podataka testiranja i identificiranjem obrazaca, alati za umjetnu inteligenciju mogu stvoriti nove, učinkovitije i specifičnije vrste testova koji su usmjereni na područja u kojima postoji veća vjerojatnost pojave problema.

Iako je prilično jednostavno utvrditi radi li određena funkcija ili ne, suvremeni alati koriste tehnike strojnog učenja za otkrivanje nepravilnosti u podacima o performansama koje bi mogle ukazivati na potencijalni problem. Za razliku od timova ljudi koji se oslanjanju na iskustvo i intuiciju, umjetna inteligencija nudi rješenja koja se temelje na stvarnim podacima. Analizira prethodne obrasce, pronalazi trendove koji bi mogli proći nezapaženo i na temelju toga predviđa buduću potražnju, a to bi vam moglo pomoći da optimizirate upravljanje svojim resursima.

Uz umjetnu inteligenciju dobit ćete i trenutna zapažanja koja nisu obuhvaćena tradicionalnom metodom praćenja; olakšano upravljanje izvorom problema ili incidenata (Incident management), a pritom prioritet rješavanja ovisi o njihovoj težini i ozbiljnosti; omogućuje i uštedu vremena i resursa za prepoznavanje njihovih temeljnih uzroka. Organizacije će za prepoznavanje problema u sustavu analizirati podatke pomoću umjetne inteligencije i strojnog učenja u kombinaciji s ostalim mjernim podacima.

Alati će se unaprjeđivati unutar ovog segmenta. Starije verzije alata za upravljanje troškovima u velikoj mjeri koriste oznake kako bi kategorizirali i pratili troškove na cloudu, ali to se pokazao kao težak zadatak za mnoge tvrtke, posebno kada se radi o definiranju troškova zajedničkih resursa. Alati za analizu tih troškova se razvijaju – i toga će biti još i više jer tvrtke usklađuju financijski pristup "troši što manje" s dubljim razumijevanjem povrata ulaganja u troškove na cloudu. Nedavna pojava operativnog okvira FinOps kao definirane prakse povećava naše zajedničko razumijevanje nijansi na ovom području.

Kada se koriste usporedo s najboljim praksama i FinOps kulturom, platforme kao što je CloudZero svima pružaju informacije koje su im potrebne za proaktivno upravljanje troškovima usluga na cloudu. Učinkovita potrošnja usluga na cloudu, poduprijeta međufunkcionalnim donošenjem odluka, može povećati prihode, omogućiti vam da povećate brzinu puštanja proizvoda u promet, steknete konkurentnost i osigurate da svi znaju zašto se ulaganje događa (i zašto ne).

Klišej je opisati nositelje svježeg naziva inženjera platformi kao ljude koji su prošle godine imenovani inženjerima pouzdanosti web-lokacije, a godinu prije toga DevOps inženjerima. No koliko god radna uloga inženjera pouzdanosti web-lokacije nosi dodatno značenje i nije riječ samo o recikliranju „DevOps inženjera”, u tijeku je evolucija jer inženjerstvo platformi postaje samostalna praksa.

U suvremenom DevOps okruženju, timovi inženjera platformi sve češće pružaju uslugu „plumbinga”, u okviru koje isporučuju temeljne komponente i infrastrukturu koje omogućuju besprijekoran razvoj i implementaciju. Ovaj pristup omogućuje razvojnim timovima da se usredotoče na svoje temeljne dužnosti, a da ih pritom ne opterećuju zakučaste pojedinosti upravljanja infrastrukturom.

U 2024. očekuju nas promišljenije definicije toga što inženjerstvo platformi znači timovima koji primjenjuju DevOps jer veće organizacije izgrađuju specifične sposobnosti i potrebe za uslugama koje se ne mogu zadovoljiti samo gotovim proizvodima na cloudu. Možete očekivati prebacivanje fokusa na samoposlužni rad razvojnih programera usmjeren na proizvode. Ovdje će ključna točka biti način na koji interni timovi prikupljaju zahtjeve i povratne informacije od internih korisnika s obzirom na to da se timovi platformi usredotočuju na dodavanje taktičke vrijednosti, a ne na repliciranje usluga koje se mogu kupiti drugdje.

Možete očekivati promjene u organizacijskom dizajnu, s više usmjerenih timova kao što to zagovara model Team Topologies. Izgradnja plumbinga kako bi ti timovi postali učinkoviti povećat će neovisnost i učinkovitost unutar tih specijalizacija, uz promicanje jednostavnijeg i suradničkog okruženja.

Pojava standarda unutar inženjerstva platformi postala je ključni aspekt ove discipline. Prema Gartneru®„do 2026. godine 80 posto velikih organizacija za programsko inženjerstvo uspostavit će timove za inženjerstvo platformi kao interne pružatelje višestruko upotrebljivih usluga, komponenti i alata za isporuku aplikacija. Inženjerstvo platformi u konačnici će riješiti središnji problem suradnje između računalnih programera i operatera.”1

Ekosustavi koji pružaju interne razvojne platforme i dalje će se razvijati u proizvode kao što je venue.sh s obzirom na to da DevOps timovi uče iz okvira kao što je Backstage kako bi olakšali život developerima. Timovi koji se žele inovirati počet će koristiti nove tehnike. Odličan primjer toga je korištenje IDP-a za brzo pokretanje novih inicijativa za programiranje pomoću dogovorenih osmišljenih kostura za infrastrukturu na cloudu. Drugi je korištenje kataloga usluga kako bi se omogućio lak pristup dostupnim mikrouslugama. Ovi timovi razumiju da je osiguravanje neometanog puta do pisanja i implementacije koda ključni uvjet.

Možete očekivati daljnje ubrzanje razvojnih okruženja koja se kreću prema cloudu. Developeri su navikli na lokalno razvojno okruženje koje je responzivno i prilagođeno njima, a inovacije u pružanju internetskih razvojnih okruženja počet će to pružati na cloudu. Dublja integracija s pomoćnim uslugama koje se koriste tijekom izgradnje, kao što su sigurnosno skeniranje i integracije generativne umjetne inteligencije, olakšana je pokretanjem na cloudu. Sposobnost centraliziranih timova da pojačaju kontrolu nad tim okruženjima u sigurnosne i revizijske svrhe dovest će do većeg usvajanja u ovom području.

Nadalje, jaz između okruženja za izgradnju i okruženja za implementaciju će se smanjiti, s uslugama kao što su Gitpod i Gitlab koje nude razvojna okruženja na cloudu koja se izravno povezuju s Kubernetes klasterima za jednostavnu i standardiziranu implementaciju.

Iako se za mnoge razvojne zadatke sve više okrećemo cloudu, lokalni razvojni alati i dalje se poboljšavaju i dobivaju na snazi. Alati kao što je Telepresence – koji razvojnim programerima omogućuje testiranje u razvojnom okruženju nalik na proizvodnju povezivanjem primjerka njihove usluge lokalno s njihovim udaljenim zavisnostima – ovdje će biti ključni. Oni mogu pomoći u prijelazu na razvoj na cloudu smanjenjem trenja i održavanjem ključne brze petlje povratnih informacija koju nudi lokalni razvoj.

Ima tu još mnogo toga. Da vam kažemo što će se dogoditi u DevOpsu i drugim praksama razvoja softvera? Trebate podršku za uvođenje novih alata ili tehnika? Jeste li spremni za rast DevOpsa u 2024.? Tu smo da vam pomognemo.