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它不是单一技术引领这一演变#xff0c;而是创新的融合。从人工智能(AI) 和数字孪生技术#xff0c;到植根…软件开发目前正在经历一场深刻的变革其特点是先进自动化的悄然但显着的激增。这一即将发生的转变有望以前所未有的规模简化高质量应用程序的创建和部署。
它不是单一技术引领这一演变而是创新的融合。从人工智能(AI) 和数字孪生技术到植根于DevOps原则的平台工程到增强弹性的混沌工程技术再到扩大使用内部开发人员门户以提高生产力创新正在结合起来彻底改变软件工程的各个方面。
挑战和机遇在于有效利用这些能力使组织能够培养他们的 DevOps 文化。这种转变将简化软件交付涵盖基于云的系统到边缘计算平台。
人工智能和数字孪生实现 DevOps 自动化
各种形式的人工智能正在稳步渗透到应用程序开发工具和 DevOps 平台中。然而到目前为止人工智能集成到开发工具中的速度比集成到 DevOps 平台中的速度快这可能会导致不平衡。代码库的增长超出了 DevOps 团队跟上步伐的能力。
然而注入人工智能并在云端运行的下一代 DevOps 平台即将出现。到 2024 年初devops 团队将能够使用自然语言界面部署应用程序以参与大型语言模型(LLM)。这些法学硕士将接受培训以自动执行各种手动任务利用人工智能进行 IT 运营 ( AIOps ) 来消除目前困扰应用程序开发的瓶颈。
除了人工智能的这些突破性进步之外数字孪生技术也被应用于应用程序部署。Devops 团队很快将通过简化 DevOps 工作流程管理的可视化界面从更高级别的抽象中受益。这一推动的核心是使用数字孪生技术创建并与自动化框架无缝集成的 IT 环境模型。不久之后这些模型将被嵌入到持续集成和持续交付CI/CD平台中。
当与人工智能结合时这些数字孪生技术将自动推断模型之间的关系。他们将生成代码并根据需要动态配置应用程序和基础设施。此外实时反馈循环将提供对配置可行性的洞察使部署更加透明。
最终目标是为 DevOps 环境提供一定程度的抽象从而消除大部分复杂性。这将使更广泛的组织能够采用 DevOps 最佳实践。从本质上讲DevOps 正处于数字化转型的风口浪尖就像我们在许多其他流程中见证的现代化一样。
平台工程提高了开发人员的生产力
DevOps 不仅取决于工具和平台还取决于文化。平台工程已成为一种集中 DevOps 流程和工作流管理的方法。平台工程的倡导者主张消除冗余的 DevOps 平台转而采用统一的 CI/CD 平台作为企业标准。这种方法有望大规模管理 DevOps 工作流程同时降低总体 IT 成本。
平台工程在提高开发人员生产力方面也发挥着关键作用。由精通 DevOps 最佳实践的平台工程团队提供的开发人员门户使开发人员能够在明确定义的边界内自助服务其需求从而提高代码质量和安全性。平台工程师作为这些门户的管理者消除了开发人员构建和维护应用程序开发环境时经常遇到的摩擦。
投资平台工程的主要动机是提高开发人员的生产力在当前充满挑战的经济环境中吸引和留住开发人员变得越来越困难这是一个至关重要的考虑因素。
混沌工程与 CI/CD 集成
除非 IT 环境作为一个整体变得更有弹性否则这些技术或文化进步都不会产生实质性成果。混沌工程已成为一门 DevOps 学科它严格测试分布式计算系统承受不可预见的中断的能力。这是通过故意破坏组件来完成的。通过系统地揭示弱点混沌工程为开发运营团队提供了对其应用程序环境的深刻洞察可以利用这些洞察来增强从网络安全到成本效率的各个方面。
挑战在于如何将混沌工程工具和平台无缝集成到现有的 DevOps 工作流程中而不会导致组织停机。实现这一目标的最自然途径是用于构建、部署和测试应用程序的 CI/CD 平台。
未来就在这里
正如威廉·吉布森 (William Gibson)所言“未来已经到来只是分布不均。” 在接下来的几个月里随着这些功能变得更容易使用我们可以期待一系列令人惊讶的软件工程进步。
总的来说人工智能、数字孪生、平台工程、内部开发人员门户和混沌工程有望极大地改变软件工程。这是 DevOps 的转变反映了无数其他流程的数字化转型。
与往常一样挑战将是适应 devops 文化中技术和流程创新的加快步伐。 作者Seetharam Param
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