Focus DevOps di Adaptavist per il 2024

L’automazione ha già contribuito a velocizzare i test, rendendoli più ripetibili e scalabili. Inoltre, strumenti di intelligenza artificiale ben integrati portano l’automazione a fare un ulteriore passo avanti. La scrittura di test unitari è un compito a volte ripetitivo, ma di vitale importanza, che può essere trascurato. Per questo è un’uso ideale dell’IA generativa per la scrittura di codice di test coerente e pertinente che migliora la copertura dei test. Ciò consentirà di incorporare maggiormente il feedback nel lifecycle dello sviluppo man mano che questi strumenti diventano disponibili e più diffusi negli IDE. Analizzando i dati di test e identificando i modelli, gli strumenti di IA possono creare nuovi casi di test più efficaci e mirati verso aree in cui è più probabile che si verifichino problemi.

Sebbene sia abbastanza semplice vedere se un servizio è "attivo" o "inattivo", gli strumenti contemporanei utilizzano tecniche di machine learning per rilevare anomalie nei dati sulle prestazioni, il che potrebbe essere indicativo di un potenziale problema. L’IA offre una soluzione basata sui dati piuttosto che sull’esperienza o sul proprio intuito; analizza i modelli passati, cercando le tendenze che altrimenti potrebbero passare inosservate e facendo previsioni intelligenti sulla domanda imminente in modo da evitare risorse eccessive o insufficienti;

permette di ottenere anche informazioni in tempo reale che altrimenti sfuggirebbero ai metodi di monitoraggio tradizionali; ottimizza la gestione degli incidenti, che vengono classificati in base alla loro gravità, e consente di risparmiare tempo e risorse per individuare le cause principali. Vedremo che le organizzazioni utilizzeranno IA e ML per analizzare i dati di log insieme ad altre metriche per individuare i problemi.

In questo segmento si evolveranno anche gli strumenti. I vecchi strumenti di gestione dei costi si basano molto sul tagging per allocare i costi del cloud, ma l’adozione del tagging si è rivelata difficile in molte aziende, soprattutto quando si cerca di allocare i costi delle risorse condivise. Gli strumenti per analizzare questi costi sono in costante evoluzione e ne vedremo sempre di più man mano che le aziende faranno conciliare un approccio finanziario rivolto a “spendere il meno possibile” con una comprensione più approfondita del ritorno sull’investimento dei costi del cloud. Il fatto che FinOps sia emersa recentemente come pratica definita rafforza la nostra comprensione comune delle sfumature in questo settore.

Quando usate insieme alle migliori prassi e a una cultura FinOps, piattaforme come CloudZerooffrono a tutti le informazioni necessarie per gestire i costi del cloud in modo proattivo. Una spesa cloud efficace, supportata da un processo decisionale interfunzionale, può generare entrate, consentirti di velocizzare il lancio dei prodotti, farti avere vantaggi competitivi e garantire che tutti capiscano la ragione per cui si fa un investimento (o perché non lo si fa).

È un cliché riferirsi ai progettisti della piattaforma qualificati da poco come a quelli che solo l’anno scorso erano ingegneri dedicati dell’affidabilità del sito, e che l’anno prima erano ingegneri DevOps. Ma così come il ruolo di ingegnere dell’affidabilità del sito comunica un significato aggiunto, piuttosto che un semplice rimaneggiamento di “ingegneri DevOps”, le cose si evolvono man mano che la progettazione della piattaforma diventa una pratica a sé stante.

Nel panorama contemporaneo del DevOps, i team di platform engineering offrono sempre più spesso servizi “di impianto”, in cui forniscono i componenti e l’infrastruttura fondamentali perché lo sviluppo e l’implementazione siano fluidi. Questo approccio permette ai team di sviluppo di concentrarsi sulle proprie responsabilità principali senza finire sovraccaricati dalle complessità di gestione dell’infrastruttura.

Nel 2024, il significato del platform engineering per i team di DevOps verrà definito con più cura, mentre le grandi organizzazioni svilupperanno capacità ed esigenze di servizio distinte che i soli prodotti cloud standard non saranno in grado di soddisfare. C’è da aspettarsi un aumento dell’attenzione al self-service per sviluppatori incentrato sul prodotto. Un punto chiave qui sarà il modo in cui i team interni raccoglieranno richieste e feedback dai clienti interni, mentre i team della piattaforma si dedicheranno ad aggiungere valore tattico piuttosto che replicare servizi che si possono acquistare da altre parti.

C’è da aspettarsi ci siano cambiamenti nella progettazione organizzativa, con team più allineati al flusso come promosso dalle Team Topologies emergenti. L’ingegnerizzazione dei servizi “di impianto”, puntando all’efficacia di questi team, aumenterà l’indipendenza e l’efficienza nell’ambito di queste specializzazioni, promuovendo un ambiente più fluido e collaborativo.
L’emergere di standard nel platform engineering è ormai un aspetto critico di questa disciplina. Secondo Gartner®“entro il 2026, l’80% delle grandi aziende di ingegneria del software istituirà team di platform engineering come fornitori interni di servizi, componenti e strumenti riutilizzabili per la distribuzione delle applicazioni. Il platform engineering alla fine risolverà il problema centrale della cooperazione tra sviluppatori e operatori di software”.1

Gli ecosistemi che forniscono piattaforme di sviluppo interne continueranno ad evolversi in prodotti come venue.sh, mentre i team DevOps impareranno da framework come Backstage per aiutare a loro volta gli sviluppatori. I team interessati all’innovazione inizieranno a sfruttare nuove tecniche. Un ottimo esempio ne è l’utilizzo dell’IDP per avviare rapidamente nuove iniziative di programmazione con l’aiuto di impalcature concordate per l’infrastruttura cloud. Un altro esempio è l’utilizzo di un catalogo di servizi che danno accesso immediato ai microservizi disponibili. Questi team hanno capito che permettere un percorso senza ostacoli per la scrittura e l’implementazione del codice è un requisito chiave.

C’è da aspettarsi che gli ambienti di sviluppo si spostino ancora più velocemente verso il cloud. Gli sviluppatori sono abituati a un ambiente di sviluppo locale reattivo e personalizzato per loro e ora, con l’innovativa offerta di IDE basati sul Web, inizieranno a trovarlo nel cloud. L’esecuzione nel cloud renderà più semplice anche l’integrazione più profonda con i servizi ausiliari utilizzati durante la compilazione, come la scansione della sicurezza e le integrazioni generative dell’IA. Il fatto che i team centralizzati siano in grado di sfruttare un controllo più stretto di questi ambienti a fini di sicurezza e audit farà sì che ne aumenti l’adozione in questo settore.

Inoltre, si ridurrà il divario tra ambienti di compilazione e ambienti di distribuzione, con servizi come Gitpod e GitLab che offrono ambienti di sviluppo cloud completi che si collegano direttamente ai cluster Kubernetes per implementazioni semplici e standardizzate.

Nonostante molte attività di sviluppo si stiano rapidamente avvicinando al cloud, gli strumenti di sviluppo locale continuano a migliorare e a guadagnare terreno. Strumenti come la telepresenza, che consente agli sviluppatori di fare test in un ambiente di sviluppo simile a quello di produzione, collegando localmente la copia del servizio alle dipendenze remote, sarà fondamentale in questo caso. La telepresenza può aiutare nella transizione allo sviluppo nel cloud grazie alla riduzione dell’attrito e alla manutenzione del cruciale ciclo di feedback rapido offerto dallo sviluppo locale.

E c’è molto altro ancora. Vuoi chiederci consulenza sulle prossime novità in DevOps e altre pratiche di sviluppo software? Hai bisogno di assistenza per configurare nuovi strumenti o tecniche? È tutto pronto per far leva sul DevOps nel 2024? Siamo qui per aiutarti.