Source : Pixabay. Les tendances en DevOps.
Le DevOps a parcouru un long chemin et il ne fait aucun doute qu’il continuera à briller cette année. Étant donné que de nombreuses entreprises recherchent les meilleures pratiques autour de leur transformation numérique, il est important de voir où les dirigeants pensent que l’industrie va.
En ce sens, l’article suivant est un recueil de réponses des leaders DevOps sur les tendances DevOps à surveiller en 2021.
La migration de l’architecture monolithique vers le microservice et l’architecture conteneurisée sera un must pour toute l’entreprise dans son parcours de transformation numérique.
Ce ne sera plus un choix ou une option. C’est là que l’adoption de Kubernetes sera en augmentation et lorsque les organisations adopteront le multi-cloud, Terraform sera le choix ultime pour automatiser l’infrastructure.
2020 a accéléré le travail à distance, accéléré la migration vers le cloud et fait du DevOps une meilleure pratique en un élément essentiel de chaque entreprise. À l’approche de 2021, l’industrie adoptera l’hybride sur de multiples facettes. Premièrement, les entreprises adopteront pleinement les effectifs hybrides qui combinent les avantages du travail à distance et de la collaboration en équipe sur site.
Voici une vidéo en anglais relatant ces tendances :
Deuxièmement, les modèles commerciaux deviendront hybrides, comme les conférences qui fusionnent l’échelle virtuelle avec le réseautage local. Enfin, l’hybride deviendra la norme de déploiement à mesure que les entreprises moderniseront leur pile pour tirer parti des technologies cloud natives, mais se rendront compte que tout ne peut pas bouger hors site. Les gagnants en 2021 seront des entreprises qui adoptent l’hybride dans leur activité, leur modèle et leurs produits.
DataOps va certainement exploser en 2021, et COVID pourrait y jouer un rôle. En raison de la situation de COVID et de la WFH, la consommation de contenu numérique est montée en flèche, ce qui nécessite un nouveau niveau d’automatisation pour les systèmes d’auto-mise à l’échelle et d’auto-guérison pour répondre à la croissance et à la demande.
Jusqu’à présent, DevOps met en place des systèmes pour la journalisation, la surveillance et l’alerte uniquement (piles ELK/EFK, Prometheus/Grafana/Alertmanager…) Il est maintenant grand temps que DevOps intensifie et utilise les données et les métriques disponibles pour générer des informations précieuses, apprendre et appliquer des modèles d’apprentissage automatique pour prédire les incidents ou les pannes, développer une automatisation qui apprend d’elle-même à partir des données et de la capacité de prévision pour améliorer la planification budgétaire. Beaucoup ont déjà commencé à appeler MLOps/AIOps pour cette partie.
L’intersection entre l’observabilité, les tests de performance et les tests de résilience deviendra un courant dominant de mon point de vue.
Avec les récents problèmes d’exploitation des leaders mondiaux tels qu’AWS et Google, et l’accélération de la transformation numérique dans tous les secteurs verticaux, le marché se rendra compte qu’une évolutivité infinie fournie par des saveurs de cloud public ou privé ne suffit pas.
Après un Master en Finance, j’ai commencé ma vie active en cabinet d’études financières. Pour être franc, j’ai fait rapidement le tour de ce qu’il y avait à y voir. Aujourd’hui je navigue entre intervention conseil en entreprise et mes billets d’analyse et de conseils en finance / bourse 🙂
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