Інвестиції в автоматизацію DevOps приносять значні переваги організаціям, включаючи підвищення якості програмного забезпечення більш ніж на 60 відсотків, зменшення кількості помилок розгортання на 57 відсотків і значне скорочення витрат на ІТ на 55 відсотків.
Це результати незалежного глобального дослідження Dynatrace, провідного постачальника уніфікованих засобів спостереження та безпеки. Для аналізу було опитано 450 ІТ-фахівців у великих компаніях, у тому числі 150 у Європі. Однак звіт також показує, що процеси автоматизації в компаніях все ще знаходяться в зародковому стані. Це також доводить, що процеси автоматизації на основі даних і штучного інтелекту необхідні для задоволення потреб бізнесу. Dynatrace 2023 DevOps Automation Pulse Report доступний для безкоштовного завантаження.
Чітко визначена стратегія зазвичай відсутня
Згідно з дослідженням, процеси автоматизації DevOps у більшості компаній все ще знаходяться на ранній стадії зрілості. Відсутність чітко визначеної стратегії автоматизації DevOps, поширена складність ланцюжка інструментів і проблеми з аналізом даних про ремонтопридатність і безпеку не дозволяють організаціям отримати повну вигоду від своїх інвестицій. Про це свідчать такі результати:
- Лише 38 відсотків компаній мають чітко визначену стратегію автоматизації DevOps як основу для своїх інвестицій.
- В середньому Опитаним компаніям наразі вдалося автоматизувати трохи більше половини (56 відсотків) свого життєвого циклу DevOps.
- В середньому Використовуйте більше семи різних інструментів для автоматизації DevOps.
- Найбільші перешкодиРечі, які заважають компаніям автоматизувати нові варіанти використання DevOps, включають проблеми безпеки (54 відсотки), труднощі з операцією даних (54 відсотки) і складність інструментального ланцюга (53 відсотки).
- 71 відсоток компаній вже використовують дані спостережуваності для прийняття рішень щодо автоматизації та вдосконалення робочих процесів DevOps.
- 85 відсоток компаній Однак вони стикаються з проблемами під час використання спостережуваності та даних безпеки для автоматизації DevOps. Три найбільші проблеми: недоступні дані (51 відсоток), ізольовані дані (43 відсотки) і той факт, що дані повинні проходити через багато систем для аналізу (41 відсоток).
Необхідна автоматизація DevOps
Дослідження підкреслює потребу в техніках автоматизації на основі даних і ШІ, які дозволяють компаніям краще реагувати на потреби бізнесу. Бернд Грейфенедер, головний технічний директор Dynatrace, пояснює цю вимогу: «Оскільки все більше і більше компаній використовують хмарну доставку програмного забезпечення, автоматизація DevOps стала стратегічним імперативом. Поширення архітектур Kubernetes і стеків технологій, які перевищують наші людські можливості в управлінні, збільшує потребу в автоматизованій оркестровці та захисті екосистеми. Компанії намагаються задовольнити цю потребу, створюючи сценарії автоматизації за допомогою все більшої кількості інструментів з відкритим кодом.
Тоді все поєднується з підходами «зроби сам» і ручними зусиллями». Проте Грайфенедер бачить проблеми в цьому часто поширеному фрагментованому підході, який поступово стає все більш очевидним: «Команди потрапляють у пастку даних, ізольованих зон автоматизації та реактивних, ручних робочих процесів і безпеки. заходів. Тому вам потрібен уніфікований підхід до автоматизації DevOps на основі ШІ. Інакше вони не зможуть стимулювати інновації, забезпечуючи якість і безпеку програмного забезпечення. Автоматизація на основі даних є ключем до прискорення інновацій в епоху використання хмарних технологій і задоволення очікувань клієнтів».
Інвестиційні проекти автоматизації DevOps
- 54 відсоток компаній інвестувати в платформи, розроблені для полегшення інтеграції інструментів і співпраці між командами, які беруть участь у проектах автоматизації.
- Що стосується інвестицій У автоматизації DevOps протягом наступних 12 місяців 55 відсотків опитаних компаній заявили, що інвестуватимуть у безпеку та управління відповідністю. Також особливо часто згадувалися забезпечення та управління інфраструктурою (52 відсотки) та інвестиції в оптимізацію продуктивності (51 відсоток).
- 59 відсоток компаній очікується, що великі мовні моделі (LLM), такі як ChatGPT і Bard, матимуть значний вплив на їхні можливості автоматизації DevOps. Три найважливіші переваги включають підвищення продуктивності та зменшення ручних зусиль (57 відсотків), покращену співпрацю між розробкою, безпекою та операціями (56 відсотків) і можливість для команд автоматично генерувати код (48 відсотків).
Про Dynatrace
Dynatrace гарантує ідеальну роботу програмного забезпечення в усьому світі. Наша уніфікована інтелектуальна платформа програмного забезпечення поєднує широку та глибоку спостережливість і безперервну безпеку додатків під час виконання з найдосконалішими AIO для надання відповідей та інтелектуальної автоматизації на основі даних надзвичайного масштабу. Це дає змогу організаціям модернізувати та автоматизувати хмарні операції, швидше та безпечніше доставляти програмне забезпечення та забезпечувати бездоганний цифровий досвід.