【51CTO.com快譯】DevOps本質上是將軟件開發(Dev)和信息技術運營(Ops)結合在一起的一種實踐，它將員工、方法和產品結合起來，從而為客戶提供永久而無縫的質量和價值。

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而通過添加一組DevOps實踐，DevSecOps方法通過將高度安全、健壯且可靠的流程和工具集成到DevOps的工作周期和產品中，為客戶端提供了多層安全性和可靠性。

將DevOps和DevSecOps集成到組織中的可取結果使其成為市場中一個主流的工作周期。然而，隨著人們越來越關注人工智能和機器學習領域的自動化和發展，他們正在進入一個自學習和自我修復系統控制工作過程的NoOps場景。

NoOps是一個工作周期，其中組織使用的技術具有高度的自主性和智能性，因此無需專門實施DevOps和DevSecOps即可保持質量和價值的持續流出。

在全球范圍內，真正影響DevOps和DevSecOps應用的趨勢是什么?以下進行詳細介紹：

影響DevOps和DevSecOps采用的趨勢

全球的軟件公司一直在以指數級的速度將DevOps和DevSecOps納入其常規工作流程。

無論是遵循敏捷方法還是創建基于DevOps的獨立工作流，組織都一直在利用DevSecOps提供的更快的生產速度和更高的質量。但是，諸如人工智能或機器學習之類的自主技術的不斷發展正在使系統獨立于人類運行的工作周期理想化。它旨在提供更快、更可靠、更好的產品，從DevOps轉變為NoOps。

盡管許多趨勢都在影響和限制組織采用DevOps，但它們都可以大致分為三大支柱：基礎設施、架構和技術。

以下探討一下這些趨勢是什么，以及它們如何影響全球科技公司對DevOps的采用。

1.架構趨勢

在計算中，架構是一組包含軟件應用程序的實用性、結構和執行的協議。架構概述了應用程序的工作，并確定了各個方面的功能，例如數據存儲、計算能力等。

架構趨勢帶來了技術表現形式的變化，并從根本上改變了組織開發軟件的工作周期，這使其成為DevOps的影響領域。

2.從單片到微服務架構

從限制兼容性的大規模的不靈活的系統開始，簡潔而兼容的軟件的新趨勢顯著提高了DevOps和DevSecOps的采用率。

當諸如容器和軟件包之類的架構改進時，團隊變得比以往任何時候都更容易進行編碼、調試和部署。計算機化、不可編輯的日志記錄使工作透明化。輕量級的選擇使得項目可以在任何平臺上免費開發，通過互聯網同步。

認可微服務架構可帶來安裝、運行和維護系統的好處。這一趨勢正成為新的常態，這極大地推動了DevOps的采用，并且借助容器等安全架構，它的確將工作周期升級到了DevSecOps。

3.云優先趨勢

源于微服務的趨勢，移動優先和云優先的發展趨勢為數據傳輸、安全性和協作創造了奇跡。

基于效率、安全性、透明度等所有方面，云優先采用使組織的開發永久、無縫、高效。

因此，在許多方面，適應主流的云優先架構直接將DevOps工作周期的一部分傳授給組織，這極大地推動了DevOps/DevSecOps在技術組織中的采用。

4.基礎設施趨勢

在信息技術中，基礎設施是處理軟件、硬件、網絡資源、系統和工具的方面，這些技術公司可以操作和管理他們的生產過程。基礎設施的趨勢嚴重影響了組織用于跟蹤和制造產品的軟硬工具。

因此，許多趨勢直接影響了它們在工作周期中對DevOps和DevSecOps實施的采用或限制趨勢。

5.Kubernetes Plus /Minus DevOps

對DevOps產生重大影響的重大基礎設施趨勢是全球技術公司對Kubernetes的采用不斷增加。

從本質上講，Kubernetes基礎設施是旨在協調容器的管理、部署和擴展的開源軟件，已在技術行業得到廣泛采用。

但這對DevOps意味著什么?這具有雙面性。從良好的方面來說，Kubernetes基礎設施使組織能夠更快速、更安全地進行生產。

Kubernetes中的容器使多個團隊可以無縫地同時在一個項目中進行開發。資源管理和透明度得到顯著增強，可以縮短錯誤修復時間，并可以創建真正快速安全的工作周期。但是，換句話說，Kubernetes和容器系統可以解決任何人為交互的需求，并創建一個完全自動化的NoOps場景。

Kubernetes利用管道架構，這使得人工智能和機器學習工具能夠非常容易地分析、預測和自動化數據和工作流程，從而無需人工(DevOps操作員)來加快系統運行速度。

此外，Kubernetes還建立了一個以日志記錄、連續檢測、一致性和自我修復為基礎的基礎設施，使得計算機比人類更容易、更快地理解數據。

因此，由流行的Kubernetes技術建立的基礎設施正在影響和限制DevOps在全球性公司中的采用。這取決于組織如何在其工作周期中實施Kubernetes。

6.敏捷基礎設施趨勢

多年來，軟件開發的敏捷基礎設施一直是一個蓬勃發展的趨勢。敏捷性被認為是與DevOps本身并行的，它關注協作、組織、技能集的多樣性，以實現彈性、快速分發和自我改進的工作流程。

這也許是迄今為止在科技界最具影響力的DevOps應用趨勢。在很多方面，DevOps可以看作是敏捷的框架。

適應敏捷的基礎架構意味著每個團隊都有在各個領域熟練的成員，從而創造出有益的知識。交付的每個產品均帶有反饋周期。組織中的團隊工作都是透明的、協作的，并且能夠適應內部和外部條件。

它檢查所有選項以確保成功實施DevOps，并且這種趨勢已在全球科技公司中呈指數級采用。

技術趨勢

科技的進步促進科技產業的發展。它意味著新的基礎和新的實踐。隨著技術趨勢的變化，工作周期、流程和思維方式也在不斷演變。它直接影響DevOps/DevSecOps的好壞。

1.發布和部署自動化

在測試和生產環境之間人工切換軟件是一項低效、痛苦的任務，每次添加更新或構建新軟件時都必須重復。因此，持續集成(CI)和持續交付(CD)之間的差距仍然很大，這減慢了整個過程。

但是隨著發布和部署自動化的興起，軟件開發商可以完全自動化這種轉型，從而節省時間并提高可靠性。

而單擊按鈕和測試模式代碼將自動轉換為生產級工作，并部署到版本控件或托管服務上。從編程人員的角度來看，它實際上模糊了持續集成(CI)和持續交付(CD)之間的界限。隨著越來越多的組織利用這一機會在測試和生產模式之間進行轉換，DevOps的采用率不斷提高。

2.現場可靠性工程師

現場可靠性工程師(SRE)作為DevOps工程師的一個分支已經成為一種熱門職位，并逐步取代傳統的軟件工程師。

SRE建立在軟件工程的特征之上，并將其實施到技術組織內的程序和基礎設施問題中。最終任務是創建高度可擴展且安全的軟件。

這些工程師構建高度使用自動化的軟件。他們創建了自我修復系統，使其能夠專注于操作部分，并將大部分開發工作交給計算機。

這種受SRE影響的業務一致性已經自動為很多組織實現了基于DevSecOps的框架。

3.轉向人工智能/機器學習

眾所周知，人工智能和機器學習的發展將改變人們對技術開發和利用的整體看法。

隨著自動化程度的提高，機器學習系統可以處理大量數據并做出可靠的預測或提供極其準確的分析。人工智能可以利用這些數據和預測來確定下一步要做什么，并創建一個真正的智能機器，該機器可以獨立于人為干預而工作。

盡管這使系統更快、自治且可靠(這是DevOps所倡導的)，但它最終會創建一個NoOps周期，無需人工進行開發或操作。

因此，盡管從短期來看，它可能會影響DevOps的采用，但人工智能和機器學習的最終將對這工作周期構成威脅，并在全球科技公司中建立NoOps管理。

結語

DevOps采用承諾的高效和高質量的結果，以及集成到其中的一些優秀安全實踐創建了DevSecOps，并使其在技術行業中非常受歡迎。

推動采用DevOps和DevSecOps的是技術和實踐的流行趨勢，例如云優先開發、SRE和敏捷基礎設施，這些技術和實踐使科技公司能夠以更高的質量提高產量。

另一方面，諸如Kubernetes和人工智能/機器學習之類的流行技術演進最終將創造一個替代的工作周期，其中人們之間的交互更少甚至沒有。

系統自動智能地調整整個工作流程，以創建NoOps工作周期。雖然這樣的趨勢似乎限制了DevOps和DevSecOps在全球科技公司中的應用，但事實上，這樣的趨勢還遠遠沒有充分發揮其潛力。

因此，預計它們對DevOps和DevSecOps的采用所產生的影響在當今時代并沒有那么大的影響。而DevOps/DevSecOps在全球科技公司中的采用率在可預見的將來將會繼續呈指數級增長。

原文標題：Trends Influencing DevOps/DevSecOps Adoptions，作者：Mir Ali

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