Пет съвета за плавен преход към DevOps

Преминаването от старите ИТ операции към модерна DevOps среда може да се окаже доста труден процес. Въпреки това, с правилно зададените въпроси и с подходящите инструменти, ще сте на път да постигнете измерим успех. В тази публикация ще ви дадем пет съвета, които ще осигурят плавен преход към DevOps за вашата компания.

Преди да направите каквито и да било промени, е важно да си зададете някои ключови въпроси за вашата IT- инфраструктура и как тя се вписва в цялостната ви DevOps стратегия. Каква е настоящата ви IT- инфраструктура? От какви услуги се нуждаете? Как можете да използвате технологиите за автоматизация, като например инфраструктурата като код (IaC), за да сте сигурни, че всичко работи гладко? Отговорите на тези въпроси в самото начало ще ви помогнат да спестите време и ресурси в последствие.

Разработчиците няма да станат експертни администратори на система и сървър

Разработчиците не са сисадмини, така че не очаквайте от тях да имат задълбочени познания за всички аспекти на системната администрация. Вместо това се съсредоточете върху това да им предоставите инструментите, от които се нуждаят, за да могат бързо и лесно да внедряват приложенията в състояние на готовност за производство. Това може да включва скриптове за осигуряване, предварително създадени образи или контейнери, или дори персонализирани среди за разработка, пригодени за конкретни проекти или екипи.

Управлението на конфигурацията е от решаващо значение

Управлението на конфигурацията е от съществено значение за управлението на големи внедрявания в реално време в множество среди и платформи. Това дава възможност на разработчиците бързо да внедряват приложения, които са съвместими в различните среди, като същевременно осигуряват видимост на показателите за производителност на системата и възможности за отстраняване на неизправности, когато е необходимо. Инструменти като Puppet и Chef могат значително да оптимизират задачите за управление на конфигурацията.

Ръст на AI/ML като ключови компоненти за измерване на показателите за производителност на DevOps

Изкуственият интелект (AI) и машинното обучение (ML) стават все по-важни компоненти за измерване на показателите за производителност в средите на DevOps поради способността им бързо да идентифицират проблеми или аномалии в данните за производителността на системата в реално време без ръчна намеса или анализ от страна на хора. AI/ML могат също така да откриват потенциални проблеми, преди те да се превърнат в големи проблеми, като анализират точки от данни, като например тенденции в използването на ресурсите или статистически данни за производителността на приложенията във времето.

Оркестрацията на данни служи за елиминиране на повтарящите се цикли

Оркестрацията на данни елиминира повтарящите се процеси, като позволява на екипите да автоматизират работните потоци между различни системи чрез API повиквания или webhooks, задействани от събития в рамките на приложение или стек от услуги - това позволява на разработчиците да се съсредоточат повече върху иновациите, вместо върху задачи като ръчно внедряване на нови версии на приложението всеки път, когато в неговата кодова база бъде направена промяна. Платформи като Apache Airflow осигуряват лесен начин за екипите да създават автоматизирани конвейери за своите данни, които елиминират излишните задачи, като същевременно гарантират, че всички данни се обработват последователно през целия им жизнен цикъл - от постъпването до етапите на архивиране.

Стандартизираните API превъзхождат тези, създадени от несвързани разработчици

Постигането на успех с DevOps изисква силно сътрудничество между отделите, като например разработчици, операции, бизнес разузнаване и т.н., което означава достъп до унифицирани API, които всички заинтересовани страни могат да използват, без да има изолирани API, създадени от несвързани разработчици, които не са запознати с работните процеси или стиловете на кодиране - ситуация, която често води до "разрастване на API", при което поддръжката се превръща в кошмар поради липсата на стандартизация между различните реализации на API в различните части на технологичния стек на организацията. За щастие днес има няколко стандарта за API, които организациите могат да възприемат - като GraphQL, gRPC , RESTful - и които улесняват повече от всякога създаването на стандартизирани API, които позволяват безпроблемно сътрудничество между отделите, като същевременно помагат за намаляване на разходите, свързани с поддържането на множество изолирани API, създадени от отделни екипи за разработка, работещи независимо един от друг.

Преминаването от традиционните модели на ИТ операции към напълно функционална среда на DevOps не е задължително да бъде непреодолимо, ако предварително предприемете правилните стъпки - като например задаване на правилните въпроси за текущите нужди на инфраструктурата, предоставяне на разработчиците на надеждни инструменти за управление на конфигурацията, използване на AI/ML анализи за измерване на показателите за ефективност, използване на техники за оркестрация на данни, когато е възможно, и приемане на стандартизирани API вместо създаване на несвързани такива. Имайте предвид тези шест съвета, когато преминавате от ИТ операции към DevOps, и ще сте на път да постигнете измерим успех!

Софтуерната академия въвежда цялостна професионална програма по DevOps, насочена към подпомагане на професионалистите да се развиват! Този курс дава на всички участници уменията, които са необходими, за да дадат своя значим принос в сферата на съвременното софтуерно инженерство. Присъединете се към нас сега!