Как изменить культуру компании с целью роста? Задача а-ля “Как научить слона танцевать?”, где слон это ваша ИТ-инфраструктура, а танец — это практики DevOps. Однако большинство слонов на современном ИT-рынке уже и так прекрасно исполняют этот танец.
Согласно многочисленным исследованиям, доля DevOps в 2017 году составила 2,9 млрд. долларов. По данным Hackernoon (источник: Statista), внедрение практик DevOps с 2018 по 2019 гг. увеличилось на 7%. По оценкам IDC, к 2022 г. рынок DevOps вырастет до 6,6 млрд. долларов.
Означает ли всё это, что нам нужно подготовиться к изменениям ИT-инфраструктуры в соответствии с требованиями DevOps? Нет. Однако 2020 год выдвигает ультиматум – либо вы автоматизируете процессы, либо вы останетесь за бортом. Итак, вот она, основная тенденция.
DevOps — это НЕ набор отдельных инструментов! Это идеология, которая полностью отличается от разработки, к которой мы привыкли. Gartner утверждает, что 80% ИT-компаний внедрят методологии DevOps к 2021 году. Сравнивая это с 40% в 2017 году, совершенно ясно, что конкуренция на рынке диктует свои требования — расторопность, эффективность и гибкость.
Хотя DevOps и укрепит свои позиции в области автоматизации в 2020 году, автоматизация не возьмет на себя большинство мануальных задач в ИT.
«… каждая автоматизированная система должна быть спроектирована так, чтобы люди оставались главными», — утверждает Forrester. Эта цитата из Forbes касательно аварии двух боингов Boeing 737 Max. Экипаж просто не понимал, какие действия выполняет автоматизированная система, поскольку во время разработки была упущена важная деталь — участие человека. И это, безусловно, подтверждает необходимость контроля автоматизированных систем людьми.
В своем отчете Gartner называет автоматизацию гиперавтоматизацией, что абсолютно справедливо. В 2020–2021 гг. автоматизация будет интегрирована во все этапы разработки программного обеспечения — от анализа рынка до управления релизами.
Автоматизация в тестировании будет играть огромную роль в 2020-2021 гг. Ручное тестирование и монотонное примитивное тестирование канули в прошлое. В этом году стремительно развивается умное и автоматизированное тестирование программного обеспечения. Говоря об умном…
Искусственный интеллект и наука о данных
Помните, как тестировщики закатывали глаза каждый раз, когда спикер на ИТ-конференции поднимал тему ИИ? Всего лишь несколько лет спустя всё больше и больше компаний внедряют инструменты для тестирования на основе ИИ. 2020-2021 гг. станут новой эрой — умного автоматизированного тестирования.
Конечно, разработка автоматизированного тестирования все еще остается за человеком, и это не изменится в течение как минимум нескольких лет.
Кроме того, ИИ используется для анализа данных мониторинга и автоматического масштабирования инфраструктуры в зависимости от показателей. Облачные провайдеры уже предлагают такую ??возможность с группами автоматического масштабирования. Онлайн-сервисы показали свои преимущества перед оффлайн-сервисами в 2020 году, когда многие страны были вынуждены пойти на карантин. В результате мы увидели, что переход компаний на облака и автоматизация инфраструктуры это лишь вопрос времени. Вот почему ИИ и наука о данных будут играть важную роль в решениях по автоматизации в 2020–2021 гг., конечно, в соответствии с их возможностями.
Говоря о возможностях, ИИ уже используется для анализа данных и превентивного мониторинга, убедитесь сами.
Мониторинг и автоматическое восстановление
Ни для кого не секрет, что мы приближаемся к автоматизации, обеспечивающей функциональность ИТ-инфраструктур и поддерживающей их работу. Автоматическое восстановление уже стало большим событием в мире ИТ. Несмотря на то, что нет необходимости использовать ИИ, чтобы круглосуточно поддерживать работу системы, чуть менее 80% компаний внедрили это решение.
Правда в том, что доля услуг по самовосстановлению быстро растет на рынке, поскольку это решение тесно связано с устранением человеческого фактора. Автоматическое восстановление означает быструю реакцию и, соответственно, отсутствие максимальных затрат.
Чтобы обеспечить быстрое и эффективное восстановление и безопасность системы, компании используют решения, основанные на ИИ для анализа логов и обнаружения подозрительной активности, которая может привести к даунтайму. Показатели мониторинга для определения неизвестных шаблонов — это ключ к поддержанию работоспособности системы, и, как оказалось, машины гораздо более эффективно и оперативно реагируют на предупреждения, чем люди.
Одна из основных тенденций в сфере ИТ — позволить людям сосредоточиться на разработке и создании технологий, которые позаботятся обо всем остальном. 2020-2021 гг. станут основными этапами развития умной автоматизации, и хороший пример этому — конвейерные линии сборки DevOps (DevOps Assembly Lines).
Конвейерные линии сборки DevOps
Целостная стратегия, независимо от того, что разрабатывается, попадет в производство. Если серьезно, то конвейерные линии сборки DevOps предназначены для обеспечения умного и безошибочного производства, выполняемого скриптами.
Внедрение конвейера непрерывной интеграции и доставки кода (CI/CD Pipelines) было одной из тенденций 2019 года, а в этом году компании инвестируют в разработку конвейеров для конвейеров — конвейерных линий сборки. Эта методология направлена ??на автоматизацию и объединение различных частей процесса разработки программного обеспечения: самой разработки (непрерывной интеграции), конфигурации, тестирования, SecOps и доставки кода в производство.
Внедрение конвейерных линий сборки DevOps было неизбежным и очевидным, поскольку является мостом, объединяющим отдельные процессы, и, к тому же, уже построенным — бери и используй.
DevSecOps
Безопасность была основным возражением против облачных хостингов до сегодняшнего дня. Решение, которого мы все так долго ждали, — интеграция ИИ. Анализ трафика и поведения пользователя, обнаружение нестандартной активности — все эти показатели, проанализированные ИИ, позволят нам быстрее реагировать или настроить систему безопасности, которая будет реагировать на предупреждения и предпринимать предупредительные меры. ИИ-алгоритмы будут использоваться для обнаружения любых атакоподобных действий для предотвращения сбоев системы.
Очевидно, что в ближайшем будущем искусственный интеллект и наука о данных будут играть огромную роль в трансформации DevOps — не только в тестировании и ??безопасности, но и в автоматизации всей инфраструктуры — «Всё как код».
Всё как код
Одной из тенденций в 2019 году была «Инфраструктура как код». Она широко использовалась в компаниях по всему миру, однако сейчас уже недостаточна для обеспечения совместимости на рынке. Подход «Все как код» подразумевает обращение ко всем частям системы как к коду — сохранение описанного в коде в хранилище, например, GitHub.
Хранимые части представляют собой инфраструктуру и конфигурацию коммутаторов связи, «чистых серверов», операционных систем, конфигураций сборки, свойств приложений и конфигураций развертывания. Любая часть может быть воссоздана за минуту одним щелчком мыши. Это также относится к автоматизации конвейеров CI/CD и проектированию системы как кода (схемы сети и программного обеспечения, потока пакетов и т.д.)
Как видите, обслуживание системы теперь не требует особых навыков, и это не революция в автоматизации, а еще один шаг навстречу тому, чтобы оставить всю утомительную работу машинам.
Контейнеризация и Kubernetes
Вы же не удивлены, верно? Конечно, неудивительно, что Kubernetes по-прежнему является ТОПом среди решений для оркестрации, по сути, став монополистом среди оркестровщиков. Компании, которые использовали собственные решения для оркестрации, теперь мигрируют в Kubernetes, чтобы иметь возможность использовать предлагаемый функционал. Даже Docker Swarm теперь предлагает транскрипт синтаксиса вашего приложения в Kubernetes; Rancher использует Kubernetes в своей основе.
Микросервисы
За последние несколько лет микросервисы постоянно были в тенденциях в сфере ИТ. Однако совет для тех, кто рассматривает инфраструктуру микросервисов: имеет смысл создавать ее ТОЛЬКО, если у вас уже есть быстрорастущее приложение с необходимостью горизонтального масштабирования. Тогда и только тогда будет эффективным “вырезать” части вашей существующей инфраструктуры и делать их микросервисами по одному.
Следим за трендами
Автоматизация стала основным направлением и ее реализация включает в себя автоскрипты и пайплайны, а также ИИ и науку о данных. Вместе эти практики постепенно станут выполнять мануальные задачи. Но не беспокойтесь, никто не потеряет работу из-за роботизации, а любая человеческая работа превратится в нечто большее — в то, что робот не может выполнить. Например, мануальные тестировщики начнут создавать автоматизированные тесты, а затем их улучшать, а системные администраторы будут практиковать DevOps и т.д. Одно остается ясным — если компании хотят увеличить время безотказной работы и быстро восстанавливаться, им необходимо автоматизировать процессы.
Таким образом, 2020-2021 гг. — это время настоящей цифровой трансформации для DevOps. Изучайте эти восемь тенденций, пробуйте новые инструменты, переживайте неудачи и празднуйте успех, экспериментируйте — это единственный путь к успеху. Удачной и легкой вам DevOps-трансформации!
Согласно многочисленным исследованиям, доля DevOps в 2017 году составила 2,9 млрд. долларов. По данным Hackernoon (источник: Statista), внедрение практик DevOps с 2018 по 2019 гг. увеличилось на 7%. По оценкам IDC, к 2022 г. рынок DevOps вырастет до 6,6 млрд. долларов.
Означает ли всё это, что нам нужно подготовиться к изменениям ИT-инфраструктуры в соответствии с требованиями DevOps? Нет. Однако 2020 год выдвигает ультиматум – либо вы автоматизируете процессы, либо вы останетесь за бортом. Итак, вот она, основная тенденция.
Автоматизация
DevOps — это НЕ набор отдельных инструментов! Это идеология, которая полностью отличается от разработки, к которой мы привыкли. Gartner утверждает, что 80% ИT-компаний внедрят методологии DevOps к 2021 году. Сравнивая это с 40% в 2017 году, совершенно ясно, что конкуренция на рынке диктует свои требования — расторопность, эффективность и гибкость.
Хотя DevOps и укрепит свои позиции в области автоматизации в 2020 году, автоматизация не возьмет на себя большинство мануальных задач в ИT.
«… каждая автоматизированная система должна быть спроектирована так, чтобы люди оставались главными», — утверждает Forrester. Эта цитата из Forbes касательно аварии двух боингов Boeing 737 Max. Экипаж просто не понимал, какие действия выполняет автоматизированная система, поскольку во время разработки была упущена важная деталь — участие человека. И это, безусловно, подтверждает необходимость контроля автоматизированных систем людьми.
В своем отчете Gartner называет автоматизацию гиперавтоматизацией, что абсолютно справедливо. В 2020–2021 гг. автоматизация будет интегрирована во все этапы разработки программного обеспечения — от анализа рынка до управления релизами.
Автоматизация в тестировании будет играть огромную роль в 2020-2021 гг. Ручное тестирование и монотонное примитивное тестирование канули в прошлое. В этом году стремительно развивается умное и автоматизированное тестирование программного обеспечения. Говоря об умном…
Искусственный интеллект и наука о данных
Помните, как тестировщики закатывали глаза каждый раз, когда спикер на ИТ-конференции поднимал тему ИИ? Всего лишь несколько лет спустя всё больше и больше компаний внедряют инструменты для тестирования на основе ИИ. 2020-2021 гг. станут новой эрой — умного автоматизированного тестирования.
Конечно, разработка автоматизированного тестирования все еще остается за человеком, и это не изменится в течение как минимум нескольких лет.
Кроме того, ИИ используется для анализа данных мониторинга и автоматического масштабирования инфраструктуры в зависимости от показателей. Облачные провайдеры уже предлагают такую ??возможность с группами автоматического масштабирования. Онлайн-сервисы показали свои преимущества перед оффлайн-сервисами в 2020 году, когда многие страны были вынуждены пойти на карантин. В результате мы увидели, что переход компаний на облака и автоматизация инфраструктуры это лишь вопрос времени. Вот почему ИИ и наука о данных будут играть важную роль в решениях по автоматизации в 2020–2021 гг., конечно, в соответствии с их возможностями.
Говоря о возможностях, ИИ уже используется для анализа данных и превентивного мониторинга, убедитесь сами.
Мониторинг и автоматическое восстановление
Ни для кого не секрет, что мы приближаемся к автоматизации, обеспечивающей функциональность ИТ-инфраструктур и поддерживающей их работу. Автоматическое восстановление уже стало большим событием в мире ИТ. Несмотря на то, что нет необходимости использовать ИИ, чтобы круглосуточно поддерживать работу системы, чуть менее 80% компаний внедрили это решение.
Правда в том, что доля услуг по самовосстановлению быстро растет на рынке, поскольку это решение тесно связано с устранением человеческого фактора. Автоматическое восстановление означает быструю реакцию и, соответственно, отсутствие максимальных затрат.
Чтобы обеспечить быстрое и эффективное восстановление и безопасность системы, компании используют решения, основанные на ИИ для анализа логов и обнаружения подозрительной активности, которая может привести к даунтайму. Показатели мониторинга для определения неизвестных шаблонов — это ключ к поддержанию работоспособности системы, и, как оказалось, машины гораздо более эффективно и оперативно реагируют на предупреждения, чем люди.
Одна из основных тенденций в сфере ИТ — позволить людям сосредоточиться на разработке и создании технологий, которые позаботятся обо всем остальном. 2020-2021 гг. станут основными этапами развития умной автоматизации, и хороший пример этому — конвейерные линии сборки DevOps (DevOps Assembly Lines).
Конвейерные линии сборки DevOps
Целостная стратегия, независимо от того, что разрабатывается, попадет в производство. Если серьезно, то конвейерные линии сборки DevOps предназначены для обеспечения умного и безошибочного производства, выполняемого скриптами.
Внедрение конвейера непрерывной интеграции и доставки кода (CI/CD Pipelines) было одной из тенденций 2019 года, а в этом году компании инвестируют в разработку конвейеров для конвейеров — конвейерных линий сборки. Эта методология направлена ??на автоматизацию и объединение различных частей процесса разработки программного обеспечения: самой разработки (непрерывной интеграции), конфигурации, тестирования, SecOps и доставки кода в производство.
Внедрение конвейерных линий сборки DevOps было неизбежным и очевидным, поскольку является мостом, объединяющим отдельные процессы, и, к тому же, уже построенным — бери и используй.
DevSecOps
Безопасность была основным возражением против облачных хостингов до сегодняшнего дня. Решение, которого мы все так долго ждали, — интеграция ИИ. Анализ трафика и поведения пользователя, обнаружение нестандартной активности — все эти показатели, проанализированные ИИ, позволят нам быстрее реагировать или настроить систему безопасности, которая будет реагировать на предупреждения и предпринимать предупредительные меры. ИИ-алгоритмы будут использоваться для обнаружения любых атакоподобных действий для предотвращения сбоев системы.
Очевидно, что в ближайшем будущем искусственный интеллект и наука о данных будут играть огромную роль в трансформации DevOps — не только в тестировании и ??безопасности, но и в автоматизации всей инфраструктуры — «Всё как код».
Всё как код
Одной из тенденций в 2019 году была «Инфраструктура как код». Она широко использовалась в компаниях по всему миру, однако сейчас уже недостаточна для обеспечения совместимости на рынке. Подход «Все как код» подразумевает обращение ко всем частям системы как к коду — сохранение описанного в коде в хранилище, например, GitHub.
Хранимые части представляют собой инфраструктуру и конфигурацию коммутаторов связи, «чистых серверов», операционных систем, конфигураций сборки, свойств приложений и конфигураций развертывания. Любая часть может быть воссоздана за минуту одним щелчком мыши. Это также относится к автоматизации конвейеров CI/CD и проектированию системы как кода (схемы сети и программного обеспечения, потока пакетов и т.д.)
Как видите, обслуживание системы теперь не требует особых навыков, и это не революция в автоматизации, а еще один шаг навстречу тому, чтобы оставить всю утомительную работу машинам.
Контейнеризация и Kubernetes
Вы же не удивлены, верно? Конечно, неудивительно, что Kubernetes по-прежнему является ТОПом среди решений для оркестрации, по сути, став монополистом среди оркестровщиков. Компании, которые использовали собственные решения для оркестрации, теперь мигрируют в Kubernetes, чтобы иметь возможность использовать предлагаемый функционал. Даже Docker Swarm теперь предлагает транскрипт синтаксиса вашего приложения в Kubernetes; Rancher использует Kubernetes в своей основе.
Микросервисы
За последние несколько лет микросервисы постоянно были в тенденциях в сфере ИТ. Однако совет для тех, кто рассматривает инфраструктуру микросервисов: имеет смысл создавать ее ТОЛЬКО, если у вас уже есть быстрорастущее приложение с необходимостью горизонтального масштабирования. Тогда и только тогда будет эффективным “вырезать” части вашей существующей инфраструктуры и делать их микросервисами по одному.
Следим за трендами
Автоматизация стала основным направлением и ее реализация включает в себя автоскрипты и пайплайны, а также ИИ и науку о данных. Вместе эти практики постепенно станут выполнять мануальные задачи. Но не беспокойтесь, никто не потеряет работу из-за роботизации, а любая человеческая работа превратится в нечто большее — в то, что робот не может выполнить. Например, мануальные тестировщики начнут создавать автоматизированные тесты, а затем их улучшать, а системные администраторы будут практиковать DevOps и т.д. Одно остается ясным — если компании хотят увеличить время безотказной работы и быстро восстанавливаться, им необходимо автоматизировать процессы.
Таким образом, 2020-2021 гг. — это время настоящей цифровой трансформации для DevOps. Изучайте эти восемь тенденций, пробуйте новые инструменты, переживайте неудачи и празднуйте успех, экспериментируйте — это единственный путь к успеху. Удачной и легкой вам DevOps-трансформации!