- Zunehmende Einführung von AI und Machine Learning
- Diese beiden Technologien stärken die Automatisierung beim Schreiben, Analysieren, Testen, Bereitstellen und Überwachen von Code sowie Sicherheit und Compliance
- Wenn AI und Machine Learning in DevOps zusammenwirken, können sie einige Aufgaben im Softwareentwicklungsprozess automatisieren und so Produktivität und Effizienz steigern
- Laut Market Research wird das globale Marktvolumen für generative AI im DevOps-Markt voraussichtlich von 1,3025 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 22,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 38,2 % entspricht
- Wachstumstreiber:
- Da immer mehr Unternehmen in die Cloud migrieren, wird von der Softwareentwicklung mehr Automatisierung und höhere Effizienz verlangt
- Generative AI ist eine Automatisierungstechnologie und wird daher als zentrales Werkzeug zur Erreichung dieses Ziels eingesetzt werden
- Hemmende Faktoren:
- Es fehlt noch an Fachkräften, die generative-AI-Lösungen entwickeln und implementieren können
- Mögliche Verzerrungen in generativen AI-Modellen sowie das Potenzial, ethische und rechtliche Probleme auszulösen
- Schwierigkeiten bei der Integration generativer AI in bestehende Methoden der Softwareentwicklung
- Wenn generative AI zur Automatisierung bestimmter Prozesse im Softwareentwicklungsprozess eingesetzt wird, kann sie auch neue Schwachstellen und Angriffsvektoren schaffen
- Ausweitung der Containerisierung
- Containerisierung (Containerization) bedeutet, Softwarecode zusammen mit wesentlichen Bestandteilen wie Bibliotheken, Frameworks und anderen Abhängigkeiten in Pakete aufzunehmen und in jeweils eigene Container zu trennen
- Im Rahmen von Initiativen zur digitalen Transformation ersetzen viele Unternehmen bestehende manuelle IT-Aufgaben durch Software, die Tests, Konfiguration und Laufzeitprozesse automatisiert. Container entwickeln sich dabei zu einer wichtigen unterstützenden Technologie
- Laut Reportlinker.com wird das Marktvolumen für Application Container voraussichtlich von 4,23 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 15,006 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 28,9 % entspricht
- Wachstumstreiber:
- Container ermöglichen schnellere und konsistentere Release-Zyklen und helfen so, die Time-to-Market von Anwendungen zu verkürzen
- Beim Wechsel in die Cloud achten Unternehmen auf die Flexibilität und Kostenvorteile von Containern und verfolgen deshalb eine Container-First-Strategie, was die Verbreitung der Containerisierung fördern kann
- Hemmende Faktoren:
- Die hohe Geschwindigkeit bei der Bereitstellung von Application Containern macht sie anfälliger für Sicherheitsrisiken wie Bugs oder Fehlkonfigurationen im Geschäftsbetrieb
- Da Container-Deployments die IT-Infrastruktur vielfältiger machen, kann Unternehmen die Transparenz darüber fehlen, wo sich mission-kritische Daten befinden, wodurch sie anfälliger für Datenverluste werden
- Container können für bestimmte Sicherheitsrisiken wie Kernel-Exploits und Schwachstellen gemeinsam genutzter Ressourcen anfälliger sein
- Fehlkonfigurationen oder unzureichend überwachte Sicherheitspraktiken können zu schwerwiegenden Sicherheitslücken führen
- Breitere Einführung von IaC
- Infrastructure as Code (IaC) ist eine DevOps-Praxis, bei der Infrastruktur nicht manuell, sondern per Code verwaltet und bereitgestellt wird
- Organisationen können mit IaC die Zeit für Bereitstellung und Wartung der Infrastruktur verringern und die Genauigkeit sowie Konsistenz der Infrastrukturkonfiguration verbessern
- Laut Fortune Business Insights wird das globale IaC-Marktvolumen voraussichtlich von 908,7 Millionen US-Dollar im Jahr 2023 auf 3,3049 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 20,3 %
- Wachstumstreiber:
- Moderne Architekturen bestehen aus lose gekoppelten, voneinander abhängigen Services und APIs
- Dadurch nimmt der von Menschen verwaltete Einsatz von Cloud-Ressourcen zu, und IaC kann diese Komplexität bewältigen
- IaC-Plattformen bieten Entwicklern den vollen Funktionsumfang von Programmiersprachen
- Dadurch lassen sich die Abhängigkeiten moderner Cloud-Anwendungen einfacher verwalten
- Hemmende Faktoren:
- IaC erfordert ein hohes Maß an technischem Know-how
- Manche Unternehmen zögern bei der Einführung von IaC wegen Veränderungen in Kultur und Geschäftsprozessen, Risiken bei der Migration bestehender Anwendungen oder weil dem Team möglicherweise die nötigen Fähigkeiten fehlen
- Organisationen stehen vor Herausforderungen, wenn sie manuelle Infrastrukturverwaltungsprozesse in codebasierte automatisierte Prozesse überführen
- Das kann bestehende Workflows stark beeinflussen und die Produktivität des Geschäftsbetriebs verringern
- Fehlendes Wissen im Umgang mit mehrschichtigen und komplexen Architekturen großer Unternehmen kann bei der Integration neuer Technologien Widerstände auslösen
- Dieses Problem kann beim Management codebasierter Infrastrukturkonfigurationen Risiken verursachen und Schwachstellen schaffen
- Die Komplexität bei der Verwaltung codebasierter Architekturen kann letztlich das Wachstum des IaC-Markts begrenzen
- Wachsende Bedeutung von Observability
- Observability ist ein Maß dafür, „wie gut sich aus den Ergebnissen des externen Outputs eines Systems auf dessen internen Zustand schließen lässt“. Dazu gehört das Sammeln, Visualisieren und Analysieren von Metriken, Events, Logs und Traces
- Observability-Tools bieten in komplexen und verteilten Umgebungen Echtzeit-Transparenz und granulare Einblicke in die Anwendungsperformance
- Laut Future Market Insights soll dieses Marktvolumen von 2,1737 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 auf 5,5532 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 8,2 %
- Wachstumstreiber:
- „Die Marktanforderungen ändern sich schnell, und um darauf flexibel und agil zu reagieren, brauchen Unternehmen Observability-Technologien
- Sie können die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Stakeholdern und Kunden fördern, Barrieren zwischen IT-Betrieb, Design und Business abbauen und damit eine wichtige Rolle im Unternehmen spielen
- Die Branche konzentriert sich derzeit darauf, die Anwendungsperformance zu verstehen und zu analysieren sowie Stabilität, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit von Anwendungen zu verbessern
- Dadurch wächst der Konsens zugunsten von Observability, und auch die Nutzung entsprechender Plattformen dürfte zunehmen
- Hemmende Faktoren:
- Die Implementierung von Observability-Plattformtechnologien ist mit hohen Kosten verbunden
- Wegen des Mangels an qualifizierten Fachkräften dürfte es in verschiedenen Organisationen auch Widerstände gegen die Einführung neuer Tools und Technologien geben
- Der Aufstieg von NoOps
- Das Konzept, „die Softwareumgebung vollständig zu automatisieren, sodass kein Betriebsteam mehr nötig ist, um sie zu verwalten“
- Es zielt darauf ab, die operative Effizienz auf die Spitze zu treiben, sodass kein dediziertes Betriebsteam mehr erforderlich ist
- AI, IaC und Serverless Computing werden als grundlegende Technologien für NoOps genannt
- NoOps zielt darauf ab, Entwickler von Betriebsproblemen zu entlasten, damit sie sich auf das Coding konzentrieren können
- Dank AIOps-Plattformen, die IT-Betriebsprozesse durch die Kombination von Big Data und Machine Learning automatisieren, führen immer mehr Organisationen NoOps ein
- Organisationen sollten den Übergang zu NoOps mit Bedacht prüfen
- Auch wenn die Effizienz im Betrieb weiter gesteigert wird, sollte darauf geachtet werden, die unverzichtbaren menschlichen Einsichten und Entscheidungsfähigkeiten nicht zu verlieren
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