DevOps的几大趋势

Cloud-Native，新常态

Cloud-Native为云自动化和实施云原生实践开辟了新的可能性，这些实践使我们得以更好的创新，更快的开发和更丰富的客户体验。云自动化可自动管理云计算服务的安装，配置和监督。Oracle对Cloud-Native 的预测估计到2025年，将有80%的IT部门迁移到云。CNCF调查进一步巩固了人们对云原生迁移的信念，Cloud-Native技术在生产中的使用率已增长到200%。这意味着组织现在应该开始投资于云和云技术，而不仅仅是投资于IT。因此，在2020年，我希望Cloud-Native成为新常态。

将注意力从CI pipeline转移到DevOps组装线

DevOps的最终目标是增强计划和交付过程自动化之间的协作。除了进行持续集成(CI)之外，它还一直涉及持续交付(CD)。2020年可能会从持续集成(CI)转向DevOps组装线。但是为什么呢?

CI和组装线之间的主要区分是对于每次代码更改，连续的pipeline都会自动进行构建和单元测试。而DevOps装配线主要是自动化各个团队执行的活动之间的连接。对于每项活动，pipeline都会实施包括CI在内的pipeline。为了将一项活动与另一项活动联系起来，DevOps团队经常使用临时脚本。组装线可帮助DevOps团队连接所需的各种活动，以更好的方式实现连续交付。

自动化–零接触是关键

自动化是DevOps不可或缺的一部分，DevOps团队应寻求自动化的可能性，以加快开发过程。从计划到构建，测试，发布，部署，提供，配置和监视，在每个阶段都可以实现自动化。对于2020年，目标是通过使用可用数据并将开发过程与足够智能的系统相结合，使其完全自动化，从而将开发过程完全自动化，从而将人为干预降至最低。零接触自动化可能成为2020年的事情。不仅如此，而且我们可以预期系统将自动对这些输入起作用。谈到这些系统，我将带入下一个趋势，即人工智能和机器学习。

人工智能和机器学习的兴起

越来越多的人工智能驱动的应用程序最终将迫使数据科学团队在其工作流程中纳入DevOps哲学。DevOps方法处理自动化管道，维护和测试生产链中许多已部署的模型。随着数据科学和开发团队在提高开发，部署和管理AI和ML驱动的应用程序的工作效率方面进行更多的协作，DevOps将进一步提高。根据行业专家的预测，人工智能和机器学习将成为测试创建，执行和自动化的重要组成部分。

无服务器–再见传统服务器

在我以前的一个博客中，无服务器并非完全没有服务器，我曾提到20%以上的组织已经转向无服务器。无服务器架构可以使DevOps发挥最大潜力。无服务器架构的两个关键方面是BaaS和FaaS。通过将这两只手与DevOps结合使用，可以节省时间，确保弹性的工作流程并降低成本。根据CB Insights和Right Scale的2018年云状态报告，到2021年，云服务器市场预计将达到$77亿美金 ，云服务器是增长最快的云服务模型，年增长率为75%，预计到2020年超出预期。

Kubernetes –容器编排

我认为，Kubernetes已成为最好的容器协调器技术。当然，Docker Swarm和Mesos也有其优势，但是Kubernetes逐渐成为容器编排的黄金标准。Kubernetes被合并为核心工件，在开发过程和应用程序共享期间彻底改变了部署。K8s生态系统始终提供最佳的解决方案，而所提供的灵活性，可伸缩性，自动化，便携性和高可用性则带来了巨大的财务和运营收益。从对开发人员和工程师的需求增长中可以明显看出这一点。我们还可以期望围绕PCI，HIPAA，NIST等标准的最佳实践。由于Kubernetes社区庞大且仍处于开发阶段。我们很快就会看到K8的2020年第一版，

 

（编辑：三门峡站长网）

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