همگام بودن با آخرین ترندهای DevOps برای کسب‌وکارهایی که به‌دنبال توسعه برنامه‌های خود هستند، اهمیت بسیار زیادی دارد. این امر، موفقیت آن‌ها در بازار دیجیتال را تضمین می‌کند. تکنیک‌ها و ابزارهای جدیدی در حال اضافه شدن به DevOps هستند که کمک بزرگی به سازمان‌ها می‌کنند.
دواپس مجموعه ای از راهکارهایی است که به بهبود همکاری ، خودکارسازی و کارایی توسعه و تحویل نرم افزار کمک می‌کنند. روندهای دواپس به طور مداوم در حال تکامل هستند تا به نیازها و چالش های متغیر صنعت پاسخ دهند. برخی از ترندهای کلیدی دواپس برای سال 2024 افزایش استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ، ظهور DevSecOps و گستره وسیع‌تر پلتفرم‌های مدیریت ابری هستند.
این ترندها نیازمند راه‌حل‌های میزبانی قابل اعتماد ، مقیاس پذیر و امن هستند که بتوانند بارهای کاری پیچیده و پویای تیم‌های دواپس را پشتیبانی کنند. به همین دلیل بسیاری از مهندسان دواپس ترجیح می دهند برنامه های خود را بسته به بودجه ، عملکرد و نیازهای سفارشی سازی خود بر روی سرورهایی مانند سرور مجازی با منابع ایزوله یا سرور اختصاصی میزبانی کنند.
در این مطلب، جدیدترین ترندهای DevOps که سازمان‌ها باید در هنگام توسعه برنامه‌های خود در سال 2024 درنظر بگیرند را بررسی می‌کنیم و همچنین، توضیح می‌دهیم که چگونه می‌توانید از آن‌ها برای رسیدن به اهداف خود استفاده کنید.
افزایش استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
در سال 2024 استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در DevOps، به‌ویژه در بخش‌های Automated Testing، Continuous Deployment و مانیتورینگ با رشد چشم‌گیری مواجه بوده و در آینده نیز به همین شکل به رشد خود ادامه خواهد داد. تیم‌های DevOps می‌توانند از این فناوری‌ها برای بهینه‌سازی و اتوماسیون گردش‌های کاری استفاده کنند و به این شکل، کارایی توسعه نرمافزار را بهبود بخشند. با ابزارهای تست مبتنی‌بر هوش مصنوعی، می‌توان مشکلات را به‌صورت آنی شناسایی و برطرف کرد. در‌این‌صورت، نیاز نیست که این کار به‌صورت دستی انجام شود.
در ادامه، برخی از تاثیرات استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در DevOps را نام می‌بریم:
- الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توانند تغییرات کد را تجزیه و تحلیل کنند، تضادها را شناسایی کنند و توصیه‌هایی برای بهبود کیفیت کد ارائه دهند.
- ابزارهای استقرار مبتنی‌بر هوش مصنوعی، می‌توانند مشکلات استقرار را از قبل شناسایی کرده و از وقوع آن‌ها جلوگیری کنند.
- علاوه‌براین، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند بر عملکرد برنامه نظارت کنند، ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند و تجربه کاربر را بهبود دهند.
این فناوری‌ها، عملیات تیم‌های DevOps را تغییر می‌دهند و کیفیت نرم‌افزارها را بهبود می‌بخشند. با ادامه رشد فعالیت‌های DevOps، انتظار داریم در سال‌های آینده شاهد پذیرش و استقبال گسترده‌تری از ابزارهای مبتنی‌بر هوش مصنوعی باشیم.
گسترش DevSecOps
به‌دلیل افزایش تهدیدات و حملات سایبری و تکامل آن‌ها، امروزه سازمان‌ها امنیت را در اولویت قرار داده و با استخدام مهندس دواپس اقدامات اساسی بیش‌تری را در این راستا انجام می‌دهند. DevSecOps برای پاسخ‌گویی به نیازهای امنیتی شیوه‌ای بسیار مناسب است. زیرا یک رویکرد امنیتی خودکار و جامع ارائه می‌دهد که در مراحل اولیه توسعه، می‌تواند به شناسایی و اصلاح آسیب‌پذیری‌ها کمک کند.
در‌حال‌حاضر انتظار می‌رود که محبوبیت DevSecOps همچنان ادامه پیدا کند. زیرا سازمان‌های بیش‌تری به اهمیت به‌کارگیری امنیت در فرایندهای توسعه خود پی برده‌اند. DevSecOps احتمالا بیش‌تر با سایر فناوری‌های نوظهور مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ادغام خواهد شد تا قابلیت‌های امنیتی و اتوماسیون را بیش از پیش افزایش دهد. در نتیجه، توسعه‌دهندگانی که از DevSecOps استفاده می‌کنند، می‌توانند انتظار داشته باشند که وضعیت امنیتی برنامه‌های آن‌ها بهبود پیدا کرده و در‌عین‌حال، توسعه نرمافزار نیز به شکل کارامدتری انجام شود.
فناوری‌های ابری
فناوری‌های ابری روش توسعه، استقرار و مقیاس‌بندی برنامه‌ها را متحول کرده‌اند. Kubernetes، Docker و Serverless Computing محبوب‌ترین فناوری‌ها در این حوزه هستند. این فناوری‌ها تیم‌های DevOps را قادر می‌سازند تا برنامه‌ها را با سرعت، کارایی و چابکی بیش‌تری توسعه دهند. در ادامه، هر یک از این سه فناوری را به‌طور مجزا بررسی می‌کنیم.
- Kubernetes یک پلتفرم ارکستراسیون کانتینر (Container Orchestration) متن‌باز است که تیم‌های DevOps را قادر می‌سازد تا برنامه‌های کانتینری‌شده را مستقر، مدیریت و مقیاس‌بندی کنند. درواقع، Kubernetes یک پلتفرم انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر را برای مدیریت سیستم‌های توزیع‌شده‌ی پیچیده ارائه می‌دهد. تیم‌های DevOps با پلتفرم Kubernetes می‌توانند برنامه‌ها را سریع‌تر و با‌ثبات‌تر در محیط‌های مختلف از جمله محیط‌های ابری عمومی، خصوصی و ترکیبی مستقر کنند.
- علاوه‌براین، داکر یک پلتفرم کانتینرسازی (Containerization) است که توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا برنامه‌ها و وابستگی‌های آن‌ها را در کانتینرهای سبک و قابل حمل دسته‌بندی کنند. این کانتینرها می‌توانند روی هر پلتفرمی که از Docker پشتیبانی می‌کند، اجرا شوند و ساخت و استقرار برنامه‌ها را نیز برای تیم‌های DevOps در محیط‌های مختلف آسان‌تر می‌کنند. Docker همچنین، با ارائه یک محیط سازگار برای توسعه‌دهندگان جهت ساخت و آزمایش برنامه‌های خود، توسعه سریع‌تر و کارامدتر را امکان‌پذیر می‌کند.
- Serverless Computing یکی دیگر از فناوری‌های ابری است که روزبه‌روز بیش‌تر مورد توجه قرار می‌گیرد. این فناوری، توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا بدون نگرانی برای مدیریت سرورها یا زیرساخت، برنامه‌های خود را بسازند و اجرا کنند. پلتفرم‌های Serverless Computing مانند AWS Lambda و Azure Functions به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد به‌جای مدیریت زیرساخت، روی نوشتن کد تمرکز کنند. این رویکرد باعث توسعه و استقرار سریع‌تر برنامه‌ها و استفاده کارامدتر از منابع می‌شود.
تیم‌های DevOps انتظار دارند که در سال 2024 شاهد افزایش پذیرش این رایانش ابری باشند. بنابراین، محبوبیت فناوری‌های Kubernetes، Docker و Serverless Computing روند افزایشی خواهد شد. زیرا این فناوری‌ها امکان توسعه، استقرار و مقیاس‌بندی سریع‌تر و کارامدتر برنامه را میسر می‌کنند. با توجه به اینکه سازمان‌ها به‌دنبال مدرن‌سازی زیرساخت‌های فناوری اطلاعات و اتخاذ معماری‌های ابری هستند، این فناوری‌ها به آن‌ها کمک می‌کند تا به اهداف خود دست پیدا کنند.
DevOps as a Service
DevOps as a Service یا DaaS یکی از جدیدترین ترندهای DevOps است که در آن ارائه‌دهندگان شخص ثالث، خدمات DevOps را در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهند. DaaS به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا مدیریت زیرساخت‌ها و فرایندهای DevOps خود را برون‌سپاری کنند و بار عملیاتی تیم‌های داخلی خود را کاهش دهند. DaaS نیز مانند سایر ترندهای DevOps، با سرعت زیادی پیش می‌رود و روزبه‌روز سازمان‌های بیش‌تری از آن به‌عنوان یک گزینه مناسب استفاده می‌کنند.
امروزه DevOps به بخش مهمی از توسعه نرمافزار تبدیل شده است و سازمان‌ها، سرمایه‌گذاری زیادی برای ساخت تیم‌ها و زیرساخت‌های DevOps انجام می‌دهند. با‌این‌حال، مدیریت زیرساخت‌ها و فرایندهای DevOps، ممکن است کار بزرگ و دشواری باشد، به‌خصوص برای سازمان‌هایی که تخصص یا منابع لازم را ندارند. DaaS با ارائه خدمات تخصصی DevOps به سازمان‌هایی که مدیریت DevOps خود را برون‌سپاری می‌کنند، راه‌حل مناسبی برای این مشکل ارائه می‌دهد.
ارائه‌دهندگان DaaS خدمات مختلفی از جمله CI/CD (یا Сontinuous Integration and Delivery)، GitHub Actions، مدیریت زیرساخت ابری، کانتینرسازی، نظارت و امنیت را ارائه می‌دهند. DaaS چندین مزیت برای سازمان‌ها به همراه دارد که عبارتند از:
- کاهش هزینه‌های عملیاتی
- افزایش بهره‌وری
- مقیاس‌پذیری بهبود یافته
- انعطاف‌پذیری
برون‌سپاری مدیریت DevOps به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا بر فعالیت‌های اصلی کسب‌وکار خود تمرکز کنند و وظایف عملیاتی را به متخصصان بسپارند. در سال 2024 سازمان‌های بیش‌تری DaaS را به‌عنوان راهی برای کاهش بار عملیاتی DevOps در نظر می‌گیرند. ارائه‌دهندگان DaaS در حال تکامل هستند و خدمات تخصصی‌تری را برای رفع نیازهای منحصر‌به‌فرد سازمان‌های مختلف ارائه می‌دهند. با ادامه یافتن DaaS به‌عنوان یکی از ترندهای DevOps، گزینه‌های بیش‌تری برای سازمان‌ها به‌وجود خواهد آمد که به آن‌ها اجازه می‌دهد ارائه‌دهنده DaaS مناسبی را پیدا کنند که با نیازها و بودجه آن‌ها سازگاری بیش‌تری دارد.
افزایش تمرکز بر مشاهده‌پذیری (Observability)
تیم‌های DevOps در چشم‌انداز توسعه اپلیکیشن که دائما در حال تغییر و تحول است، همواره به‌دنبال راه‌هایی هستند تا گردش کاری خود را بهینه‌سازی کنند و کیفیت برنامه‌های خود را بهبود دهند. یکی از روش‌ها برای بهینه‌سازی گردش کاری، مشاهده‌پذیری (Observability) است که به توانایی اندازه‌گیری و نظارت بر عملکرد و رفتار برنامه‌ها اشاره دارد. تیم‌های DevOps در سال 2024 تاکید بیش‌تری روی Observability دارند، چراکه تشخیص داده‌اند مشاهده‌پذیری، برای اطمینان از پایداری برنامه‌هایشان اهمیت بسزایی دارد.
تیم‌های DevOps از فناوری‌هایی مانند Distributed Tracing و Log Analysis استفاده می‌کنند تا بینش عمیق‌تری از عملکرد برنامه به‌دست بیاورند و مشکلات را قبل از اینکه روی کاربران نهایی تاثیر بگذارند، برطرف کنند. فناوری Distributed Tracing تیم‌های DevOps را قادر می‌سازد تا از طریق یک سیستم توزیع‌شده، درخواست را در حین حرکت ردیابی کنند و همچنین مسیری که طی می‌کند و اجزای مختلفی که در طول مسیر با آن‌ها تعامل دارد را مشاهده کنند. این کار، در تشخیص تنگناها (Bottlenecks) و سایر مسائلی که بر عملکرد برنامه تاثیر می‌گذارد کمک می‌کند.
از سوی دیگر، Log Analysis شامل تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های گزارش برای شناسایی الگوها و ناهنجاری‌هایی است که ممکن است مشکلات برنامه را نشان دهد. این یکی از ترندهای DevOps است که می‌تواند به تیم‌ها کمک کند علت اصلی مشکلات را مشخص کنند و به‌صورت هدفمند، عملکرد اپلیکیشن را بهبود دهند. تیم‌های DevOps با تمرکز روی Observability می‌توانند از عملکرد بهینه برنامه‌هایشان مطمئن شوند. بعلاوه این قابلیت به آن‌ها اجازه می‌دهد تا مسائل را به‌سرعت شناسایی کرده و به آن‌ها رسیدگی کنند، تجربه کاربر را بهبود می‌بخشد و از خرابی یا داون‌تایم (Downtime) برنامه جلوگیری می‌کند.
