随着我们进入 2024 年，DevOps 的格局正在经历一场变革性的转变。新兴技术、不断发展的方法和不断变化的业务需求正在重新定义有效实施 DevOps 实践的意义。本文探讨了DevOps在应对这一数字技术转型时的主要趋势和适应。
AI 和 ML 集成在DevOps流程中集成人工智能（AI）和机器学习（ML）不再是新鲜事物，而是必需品。AI 驱动的分析和 ML 算法正在彻底改变我们在 DevOps 中实现自动化、解决问题和预测分析的方式。
过去，DevOps中的自动化主要基于规则，依赖于预定义的条件和操作。然而，随着 AI 和 ML 的结合，DevOps 流程变得更加适应性和智能性。人工智能驱动的自动化可以分析海量数据集，识别模式，并实时做出明智的决策。
例如，人工智能可以根据历史数据和趋势预测潜在的开发管道或生产环境问题。这种主动解决问题的方法可显著减少停机时间并提高系统可靠性。
更加重视安全性到 2024 年，DevSecOps 正在成为一种标准，因为组织认识到在早期和整个 DevOps 管道中集成安全性的重要性。这种范式转变体现了“左移”的安全方法，强调需要在软件开发生命周期中尽早解决安全问题，而不是将其视为事后的想法。
传统上，安全被视为一个独立的实体，在开发过程结束时得到解决。然而，这种被动的方法已不足以应对不断变化的网络安全威胁。DevSecOps 和左移方法强调主动安全态势，将安全措施集成到软件开发生命周期的每个阶段，从初始设计到开发、测试和部署。
安全扫描工具、漏洞评估和代码分析无缝集成到 DevOps 管道中，使团队能够在开发早期识别和修复安全问题。通过在早期阶段嵌入安全实践，组织可以显着减少漏洞并增强其整体安全态势，使安全性成为软件开发的基本要素，而不是外围问题。
这种转变还侧重于使开发人员在构建产品时将安全性视为其日常工作的一部分。这是一种所有权的文化转变，开发人员在安全性和性能方面对他们的功能负有更大的责任，从而带来更好的质量和更快的输出。
混合和多云环境混合和多云环境的趋势持续增长，2024 年的 DevOps 要求能够跨各种云平台无缝管理和部署应用程序。这种转变需要更强大、更灵活的工具，尤其是在软件即服务 （SaaS） 产品等场景中，客户可能会使用不同的云提供商进行不同的业务运营。
DevOps 团队必须适应这种多云环境，确保应用程序无缝运行，而不管底层基础设施如何。这在 SaaS 环境中尤为重要，因为在 SaaS 环境中，在各种客户首选的云平台上提供一致的服务是一项关键的竞争优势。
容器化和容器编排技术（如 Kubernetes）在实现跨云环境的可移植性方面发挥着关键作用。它们提供一致的运行时环境，使在云之间移动应用程序变得更加容易。此外，使用 Terraform 等工具或类似工具（如 Pulumi）采用基础架构即代码 （IaC） 允许团队使用代码在不同的云提供商之间定义和配置基础设施，从而进一步提高灵活性。这些工具有助于构建和管理多云环境，使 DevOps 团队能够以与云无关的方式部署和扩展应用程序。
迁移到内部开发人员门户内部开发人员平台 （IDP） 是一个集中式系统，旨在简化和优化组织内的软件开发生命周期。这是目前DevOps社区中最热门的话题之一，它试图解决与DevOps日常运营相关的传统挑战，例如需要新环境、部署特定服务、启动或停止环境、成本和安全性的可见性等。
IDP 的主要功能包括：
资源配置：自动分配和配置基础架构组件（例如服务器、数据库、网络），无需手动设置。部署自动化： 简化构建、测试代码并将其部署到各种环境中的过程，从而实现持续集成和交付实践。监控和可观测性： 提供对应用程序性能和运行状况的集中可见性，提供实时指标和警报，以促进主动解决问题。变更管理：提供安全可控的应用版本和基础架构回滚或前滚机制，降低风险，确保稳定性。适应变化技能提升和跨职能团队DevOps的不断发展需要不断学习和适应。团队需要提高技能，以跟上新技术和新方法的步伐。强调跨职能协作是培养更全面的 DevOps 方法的关键。
技能提升不仅限于学习新工具，还涉及发展更广泛的技能。DevOps专业人员越来越被期望拥有云、安全、自动化和调试方面的专业知识。持续学习和认证计划对于在这个快速发展的领域保持最新状态至关重要。
跨职能团队，来自不同学科的成员密切合作，有助于打破组织内部的孤岛。这种方法鼓励沟通和知识共享，从而实现更高效和创新的 DevOps 实践。
专注于监控和可观测性增强的监控和可观察性对于理解日益复杂的系统至关重要。DevOps 团队更关注能够更深入地了解系统性能和用户行为的工具。
过去，基本监控侧重于系统运行状况和资源利用率。然而，现代应用程序是高度分布式的，因此很难查明问题。增强的监视和可观测性解决方案（如分布式跟踪和实时分析）提供了应用程序行为的全面视图。
这些工具使 DevOps 团队能够主动识别瓶颈、解决问题并优化系统性能。此外，以用户为中心的可观测性提供了对用户体验的洞察，使团队能够解决可用性问题并提高客户满意度。
DevOps工具的未来DevOps 中使用的工具集正在不断发展，使其更具适应性、智能性和集成性。这种演变包括采用基础架构即代码 （IaC）、增加对容器化和编排工具（如 Kubernetes）的依赖，以及集成云原生技术。
基础结构即代码 （IaC）IaC 作为使用代码定义和配置基础架构的一种方式，在 DevOps 中越来越重要。这种方法允许团队将基础结构视为应用程序代码库的一部分，从而实现版本控制、自动化和可重复性。
使用 IaC，可以使用声明性代码定义基础结构，指定所需的资源状态。借助 Terraform 和 AWS CloudFormation 等工具，可以使用代码跨各种云提供商创建和管理基础设施。
IaC 的优势包括提高基础架构敏捷性、减少手动配置错误，以及能够自动配置和扩展资源。这种方法符合 DevOps 的自动化原则，有助于实现更可靠和一致的基础架构。
容器化和编排容器化，特别是使用 Docker 等技术，已成为现代 DevOps 实践的基本构建块。容器将应用程序及其依赖项打包到隔离单元中，确保不同环境之间的一致性。
Kubernetes 是一个领先的容器编排平台，可大规模简化容器化应用程序的部署和管理。它可自动执行负载均衡、扩展和自我修复任务，使 DevOps 团队能够专注于应用程序逻辑。
容器的可移植性和 Kubernetes 等编排平台的灵活性彻底改变了应用程序的部署和扩展。容器可以在开发计算机、测试环境和生产服务器上一致地运行，从而减少“它在我的机器上工作”的问题。
云原生技术集成云原生技术旨在充分利用云平台的功能。DevOps 实践越来越多地采用云原生原则，例如微服务、无服务器计算和自动缩放。
微服务架构涉及将应用程序分解为更小的、可独立部署的服务。这种方法与 DevOps 实践保持一致，使团队能够快速开发、测试和部署单个服务。
以 AWS Lambda 和 Azure Functions 等服务为例的无服务器计算完全抽象了基础设施管理。DevOps 团队可以专注于代码开发，依靠云提供商自动处理扩展和资源配置。
自动缩放是云原生的另一项功能，可根据需求动态调整资源。DevOps 团队可以配置自动扩展策略，以确保最佳的资源利用率和应用程序性能。
结论在 2024 年重新思考 DevOps 是关于拥抱变化、集成新技术以及培养持续改进和协作的文化。当我们适应这种动态环境时，效率、自动化和以客户为中心的核心原则仍然至关重要。DevOps的未来是光明的，需要一种积极主动的创新方法来保持领先地位。
DevOps 专业人员处于这一演变的最前沿，塑造了组织开发、部署和运营软件的方式。通过随时了解新兴趋势、提升技能以及采用新的工具和实践，DevOps 团队可以带领他们的组织在这个新的技术时代取得成功。
原文标题：Rethinking DevOps in 2024: Adapting to a New Era of Technology
原文链接：https://dzone.com/articles/rethinking-devops-a-new-era
作者：Ankush Madaan
编译：LCR
