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Au cours de la dernière décennie, DevOps est devenu l'un des ensembles de pratiques les plus populaires dans l'industrie du logiciel. Sa combinaison du développement de logiciels et des opérations informatiques s'est avérée être le modèle le plus efficace pour la livraison de logiciels, à tel point qu'elle est rapidement en train de devenir l'approche dominante de la création de logiciels. Pourtant, cela ne signifie pas que les enthousiastes et les experts de DevOps vont cesser de faire évoluer ces pratiques, bien au contraire !
Voici quelques tendances DevOps pour cette année 2021 !
Tendance DevOps : AgileOps
AgileOps englobe un ensemble de méthodes Agile et DevOps éprouvées que l'I&O (Infrastructure & Operations) utilise largement pour améliorer l'agilité. Les équipes d'I&O doivent se concentrer sur le DevOps, les pratiques Agile, Scrum, les processus allégés et l'amélioration continue pour soutenir le développement et améliorer les techniques de gestion des produits. En 2021, AgileOps sera très demandé en raison de la rapidité avec laquelle il répondra aux besoins des utilisateurs en temps réel.
Tendance DevOps : DevSecOps
Les RSSI adopteront le modèle DevSecOps car il apporte l'approche "sécurité d'abord" au processus DevOps. DevSecOps intègre les tests de sécurité et de conformité dans les pipelines de développement. Il assure la rapidité et l'agilité des mécanismes de sécurité, incite à réagir au changement et permet de détecter rapidement les vulnérabilités et les bogues dans le code. Les RSSI se concentreront sur la sécurité en 2021, car les organisations modernes adoptent de plus en plus les technologies Kubernetes, serverless et cloud-native. De plus, DevSecOps deviendra plus programmable grâce à l'automatisation.
Tendance DevOps : L'analytique, l'IA et le Machine Learning
DevSecOps devient plus intelligent, en particulier dans la gestion des vulnérabilités basée sur les risques, où la sécurité logicielle cherche à automatiser et à orchestrer l'évaluation des vulnérabilités dans le pipeline de livraison.
En 2021, les solutions automatisent facilement les garde-fous des politiques et permettent une gestion des vulnérabilités basée sur les risques pour les équipes de sécurité surchargées et manquant de ressources, qui doivent faire face à l'adoption du cloud.
Toutefois, l'évolution concernera l'utilisation de l'intelligence pour identifier les changements matériels, comprendre le comportement des développeurs et remplacer les tentatives manuelles de correction des vulnérabilités. Les équipes n'auront pas à dépenser des ressources financières et humaines limitées pour mettre en place des systèmes sécurisés.
La tendance sera plutôt d'utiliser l'intelligence artificielle et le machine learning pour construire des applications et des infrastructures sécurisées.
On peut s'attendre à ce que cette tendance s'étende à l'ensemble du pipeline de livraison, car il devient plus facile d'activer des systèmes analytiques qui ingéreront des données à travers le flux de valeur, y compris des données humaines et machine, en utilisant une variété de techniques telles que le machine learning, le deep learning et le NLP.
L'assistance intelligente autour du déploiement, de la conformité et des opérations d'application entraînera une réduction du travail humain et des erreurs.
Tendance DevOps : DevOps s'intégrera à AIOps
Les organisations commenceront à comprendre le véritable potentiel de l'AIOps pour DevOps. Alors que les équipes CloudOps comprennent que l'AIOps fournit une couche d'automatisation pour éviter que les humains n'aient à gérer la complexité croissante du multicloud, les organisations envisagent maintenant l'intégration avec les chaînes d'outils et les processus DevOps. Les avantages de l'utilisation de l'AIOps dans le cadre de la chaîne d'outils DevOps comprennent la possibilité d'exploiter le retour d'information opérationnel automatisé des outils AIOps, notamment l'analyse des causes profondes et la consolidation/agrégation des données, qui permet aux organisations de résumer des gigaoctets de données opérationnelles et de les renvoyer aux développeurs pour l'amélioration des applications, ainsi qu'aux systèmes DevOps automatisés tels que les tests, l'intégration et le déploiement. L'objectif sera d'améliorer automatiquement le fonctionnement des applications, sans que les humains aient à déterminer ce qui ne va pas et comment le réparer.
Tendance DevOps : Mise à l'échelle des conteneurs et orchestration avec GitOps
Alors que les équipes de développement déploient leurs produits à travers le monde, nous sommes confrontés au problème de l'échelle, les opérateurs sont accablés par la gestion de multiples instances sur plusieurs clouds.
Généralement, les équipes d'exploitation utilisent un processus " Push " dans lequel un pipeline de livraison envoie des mises à jour à un cluster Kubernetes. Ce modèle n'est pas sans poser de problèmes. Par exemple, deux questions courantes que se posent les équipes logicielles sont : "Quelle version est déployée dans un environnement donné ?" et "Peut-on revenir rapidement à la version précédente ?". Avec le modèle push, il est difficile de répondre à ces questions.
GitOps est un paradigme de déploiement alternatif, où le cluster lui-même "tire" les mises à jour des manifestes qui résident dans le contrôle des sources (ce qui fait que "Git" fait partie intégrante du nom). Le contenu du dépôt Git indique ce qui doit être déployé dans le cluster et l'historique des commit Git peut essentiellement fonctionner comme l'historique de déploiement du cluster et la piste d'audit.
Tous les composants de l'application déployée sont stockés sous contrôle de source. Cela signifie non seulement le code source lui-même, mais aussi les manifestes Kubernetes qui décrivent comment l'application est exécutée dans le cluster. Cette capacité signifie qu’il est possible de stocker, versionner et gérer l'état souhaité des ressources Kubernetes.
Il est aussi possible d'égaliser l'état entre le cluster et Git, ce qui permet des déploiements répétables et vérifiables. Il n'est pas rare que des développeurs ou des opérateurs effectuent manuellement des modifications sur le cluster. Ces changements ad hoc ne sont jamais enregistrés nulle part et sont fragiles. Avec GitOps, ce problème est résolu, car les modifications manuelles qui ne sont pas enregistrées dans Git peuvent être facilement écartées.
Les équipes peuvent apporter des changements au cluster qui ne sont enregistrés nulle part. La dérive de configuration est un problème notoire, et plus il persiste, plus il devient critique. Un scénario typique de l'échec des déploiements est l'écart entre un environnement de préparation et un environnement de production. Les développeurs testent leur application dans l'environnement de test et supposent qu'elle fonctionnera également en production. Avec une source de vérité, GitOps permet aux opérateurs d'atténuer la dérive de configuration.
Tendance DevOps : Outils d'automatisation de l'infrastructure (IA) et d'automatisation continue de la configuration (CCA)
Les équipes DevOps s'appuient sur les outils IA pour automatiser la livraison, la configuration et la gestion de l'infrastructure informatique. Les outils IA permettent aux DevOps de gérer l'orchestration de l'infrastructure multi-cloud et hybride, de concevoir des services de livraison dans des environnements sur site et dans le cloud, et d'assurer un approvisionnement efficace en ressources. Les outils IA permettent aux équipes DevOps et I&O de planifier et d'exécuter des services de livraison automatisés en libre-service sur les environnements sur site et IaaS, afin que le personnel DevOps puisse fournir une agilité axée sur le client et des améliorations solides.
Les outils d'automatisation de la configuration en continu (CCA), qui permettent de gérer et de livrer les changements de configuration sous forme de code, vont également se multiplier et leur champ d'application s'étendra aux réseaux, aux conteneurs et à la sécurité dans les années à venir. L'analyse des opérations informatiques (ITOA), l'automatisation des versions d'applications (ARA) et l'automatisation continue des configurations (CCA) peuvent aider les équipes ITOps à propulser le succès de l'entreprise.
