近幾年來DevOps一直是一個熱門話題。在這段時間內，很多企業一直試圖采用這樣或者那樣的工作方式，在這些工作方式下開發產出以與業務需要保持一致。但是到了2018年，所有這些都需要聚合到一起，并且實現自身意義。

為什么?我們已經到了一個關鍵時刻，軟件和數據在推動著業務的方方面面。高管和決策者認識到，技術需要跟上業務需求的快速變化，應用需要能夠立即組裝、重新組裝和卸載。

[[216023]]

下面就是一些主要的DevOps觀察者預測未來幾個月該領域的發展趨勢：

跨平臺互動和物聯網意味著將會有越來越多的應用和設備：典型的企業已經成為一個不間斷的軟件和數據工廠，全天候運營。技術必須使用在這里提供支持，要跟上全天候創建、測試和交付軟件的步伐，DevOps是至關重要的。Perfecto公司***技術布道師Eran Kinsbruner在DevOps.com網站上這樣寫到：“加上物聯網的興起，實現了跨智能手機、電視、平板電腦和其他設備之間的無縫切換。在2018年，金融服務、醫療保健、零售和汽車等行業將全面采用物聯網，提供***用戶體驗的關鍵一步就是測試，大量的測試。在今天這場數字革***，測試、測量和開發永遠都不嫌多。”

“DevSecOps”：安全是每個人的頭等大事，需要做的就是把安全融入到應用中，從一開始到生命周期結束。Qualy公司產品管理副總裁Chris Carlson探討了為什么DevOps中需要加入Sec這個詞：“安全團隊需要了解，DevOps正在快速改變IT的運營方式，需要在規劃和執行生命周期更早期的階段與IT和應用開發團隊展開合作。”這就要求“將安全性融入到DevOps中，而不是事后再行動。”

讓DevOps變得敏捷：Forrester分析師Diego Lo Giudice發現，將敏捷(開發者與最終用戶緊密合作，以進行頻繁的軟件迭代)與DevOps結合起來的企業組織表現要好于那些將兩者分開的企業組織。“任何IT組織只關注敏捷、或者只關注DevOps都是不能接受的。一枚硬幣有兩面性，一面成就了另一面。”Forrester的***研究發現，企業組織如果正在運作將敏捷與DevOps結合起來的項目，那么業務/IT成果會提高2倍，功能質量也有所改進，能更快地獲得業務價值，持續交付，對結果更高的可預測性，與要求相符。

頻繁的新版本發布需要更快節奏的更新：對企業技術預期的提高，使得確保持續高性能應用的壓力也加大了。Kinsbruner表示，IT負責人“必須意識到為開發人員提供工具和時間在整個軟件開發生命周期內持續測試的重要性。像自動化和云這樣的工具可以提高效率，讓開發人員可以節省手動質量檢查的時間，從而確保他們開發的應用能夠滿足消費者的期望。”

人工智能和機器學習可能會開始在DevOps中發揮作用。市場中出現了很多采用人工智能和機器學習的解決方案，不僅可以幫助DevOps團隊追蹤進度，還可以預測何時何地需要代碼。在去年發表的文章中，Ronald Van Loon和Daniel Cronin探討了基于人工智能的解決方案為DevOps增加認知計算的能力。例如，Van Loon描述了“采用機器學習算法，將人類知識與日志數據進行匹配，再加上開源代碼庫、論壇和社交線索。利用所有這些信息，創建了一個相關洞察數據庫，其中可能包含用于解決IT運營和DevOps團隊日常面對的大量關鍵問題的解決方案。”

Kinsbruner警告說，在人工智能真的可以減輕DevOps團隊的一些負擔之前，還需要做一些謹慎思考。“開發人員首先必須了解他們希望人工智能在SDLC內部和跨DevOps幫助他們做些什么，以及如何做。一個合理的開始，就是老姐他們如何***地利用人工智能來分析測試自動化戰略。”