企业需要了解的有关 2022 年 AIOps 趋势和预测的所有信息。随着人工智能、机器学习和自动化等先进技术的出现，前沿业务场景发生了翻天覆地的变化。此类创新改变了当今的应用程序结构和 IT 运营。将人工智能纳入 IT 活动使 IT 团队能够在复杂的 IT 条件下执行更复杂的任务并将问题目标计算机化。 AI 与 IT 运营的这种集成导致了术语 AIOps 的出现，它利用大数据、分析和 AI 能力进行 IT 运营管理。正如 Gartner 所指出的那样，一半的协会将利用 AIOps 和应用程序执行检查来了解关键应用程序和 IT 任务。 AIOps 承诺协助改变 IT 框架的活动，并保证 IT 员工专注于更重要的事业。随着 AIOps 收入的增加，预计到 2025 年全球 AIOps 市场将达到 31.2744 亿美元，2020 年至 2025 年期间的复合年增长率为 43.7%。以下是每个人都应该关注的 2022 年 AIOps 趋势和预测：IT 先驱将观察 AIOpsIDC 的数据预测，到 2022 年，人工智能框架的总支出将达到 776 亿美元（约合 587 亿英镑）。虽然人工智能的应用案例非常多，但今年，IT 先驱们将真正观察人工智能在完成 IT 任务时的便利性先进的变化。最高管理层正在意识到 AIOps 的短期和长期优势，减少假期并从根本上提高底线，这一定是值得感谢的，因为管理工作区、DevOps 和 InfoSec 小组的存在都将随着对 AIOps 的兴趣的发展变得更简单。此外，随着 AIOps 工具的成熟，它们将能够处理更广泛的数据类型并更快更好地交付价值，从而提高更具体任务的性能。将扩大事件管理能力AIOps将用于增加自然语言准备、原因分析、异常检测、事件关联和分析以及其他IT功能，为IT任务专家提供更加突出的控制。事件相关性和事件情报将可以在正常运作的团队的最佳事件管理平台内持续访问。此外，截至目前使用的最极端影响，将在共享乐器的关联中预先识别和显示违规行为。更智能、更广泛的自动化AIOps 最大的优势就是它的自动化能力。它提供了多种功能来将明确的 IT 措施计算机化并减少您团队中的责任。虽然过去它可以实现的自动化种类受到限制，但大多数 AIOps 测量预计到 2022 年阶段将拥有更具创造性和进一步开发的设备。以前，AIOps 设备一次只能处理一种单独的信息类型。然而，最近出现了新的 AI 计算，可以处理双重信息类型。此外，现在大多数平台都具有计算机化，这些计算机化与用例或工作流程的问题目标类型有关。一些组织使用机器人数据自动化 (RDA) 来解决信息问题。这同时大大减少了对人类代祷的要求。加强网络安全事实上，即使创新取得了所有进展，网络安全之战仍然是组织最关心的问题。这一点尤其明显，因为更多的组织依赖于计算机化的工作流程和设备。通过这种方式，需要在协会内部使用尖端和集成的安全平台。AIOps 2022 展示了更多整合的安全和 IT 活动。利用人工智能，他们可以立即区分问题并在问题发生之前采取预防措施。它还可以一直额外支持框架正常运行时间和可靠性。例如，您可以对 AIOps 进行编程，以将常规访问与程序员访问或不可靠访问分开。一旦区分，它可以自动阻止任何可疑用户的 IP 地址。AIOps 将成为 DevOps 工具的一部分AIOps 为复杂的基础设施管理和云解决方案监控工具提供安全的解决方案。它可以帮助自动化数据分析和日常 DevOps 操作。由于传统的系统监控工具无法处理大数据的 3V，高级分析工具、人工智能算法和深度学习模型的出现使 DevOps 专业人员有效地实现了这一点。 AIOps 通过快速处理所有数据、执行深度数据分析和自动化日常任务来帮助 IT 部门。它帮助 DevOps 工程师监控和管理测试、性能和安全。文章来源：搜狐原文链接：https://www.sohu.com/a/494766876_378752

导语：探秘火山引擎云原生一隅作者 | 杨丽受访人 | 张鑫雷锋网(公众号：雷锋网)按：企业对技术路径的选择从来不存在唯一性。当下数字化势头强劲的浪潮下，云原生成为技术的流行方向，虚拟化、容器、微服务组合在一起，面向企业业务提供足够灵活的云服务，会成为下一个普世化的技术栈道。由尝试容器部署开始，字节跳动的云原生实践在近些年走得越来越快。2016年6月，字节跳动启用Kubernetes技术栈，开始对业务进行大规模容器化改造，2017、2018年进入阶段性上量阶段，到2018年这一年部署的容器单集群已经达到了上万个节点。如今，字节跳动已经有超过95%的应用实现了云原生化，从最开始的面向容器部署，过渡到面向服务的阶段，不仅用上了容器编排工具，更是在这之上建立了比较完善的微服务治理体系。2020年，火山引擎作为字节跳动旗下的企业级技术服务平台，正式将云原生的能力开放了出来。除了没有太多的历史包袱，让这家年轻的企业可以轻装上阵，无需关注替换带来的成本外，更多地还有对技术趋势的判断力和投入，很早就拥抱了云的方式。因而，字节跳动的很多业务一开始就根深蒂固长在了云上，在接下来设计新的业务系统时，也会充分考虑利用云的弹性能力。生于云、长于云，这成为企业可以借鉴的最直白、却又最具有普世化特征的云原生实践路子。在与雷锋网的访谈中，火山引擎副总经理张鑫阐释了他对云原生容器技术的趋势判断、引入这项技术的面临的难点与挑战，以及字节跳动自身过去五年的云原生实践路径。“从技术曲线上讲，虚拟化差不多经历了十年的发展历程，如今到了商业化的稳定期。同样，容器+K8s从2014年谷歌开源出来到如今，预计未来三年也会达到一个巅峰期。”但当前Kubernetes因其涉及的维度广泛，包括微服务架构理念、网络、存储等各个层级，导致无论是产品服务商还是企业实践者，都在这个过程中存在不小的技术挑战。张鑫作为火山引擎云原生应用服务的负责人，也是国内容器产业的早期研究和实践者。以下将呈现这次访谈的完整总结。初识云原生的四个方向尽管在技术战略层面，云原生被各大互联网企业列为主要发展方向，但云原生和容器是两个相关，却不能划等号的概念。一开始，外界可能会比较具象、容易理解的是容器本身，是对资源、应用的一种标准化封装。但拥有容器化部署，可能只意味着企业有了云原生的基础设施，并不意味着实现了云原生应用。从容器到云原生的进化，还是会有比较大的差异。从云原生核心技术角度判断，云原生进入成熟期应存在东南西北四个方向上的演化：先看南向，面向新一代的云原生基础架构。基础设施即代码（IaC）作为最近一段时间的流行技术趋势，目的是为了让IT基础设施变得更加高效、敏捷，通过可配置的方式，将基础设施更快地进行部署，进一步提升整体架构的性能、敏捷性。国内云厂商也推出了很多类似的产品或技术方案。再看东西向。有两个趋势：一是更多的应用、中间件，包括大数据平台、数据库、数仓、AI平台等新兴业务负载都可以实现云原生化，甚至是Serverless化；二是能够通过云原生更好地实现企业内数据孤岛的打通、系统的连接，包括API服务、API治理、API网关。然后是北向。这个方向上涌现了一批面向敏捷开发的新兴产品，如低代码、无代码工具，还有面向开发测试场景，面向工业互联网等行业场景，以及面向业务场景的BPM等，能够基于云原生微服务技术，构建面向应用开发的aPaaS。从技术曲线上讲，虚拟化差不多经历了十年的发展历程，如今到了商业化的稳定期。同样，容器（2013年Docker公司公布技术标准）+Kubernetes（2014年谷歌开源项目）到如今，预计未来三年也会达到一个巅峰期。从产业数字化发展的现状来看，现在各行各业都在如火如荼地进行建设，行业数字化在加速，理论上是一个非常好的窗口期。中国信通院的一份云原生用户调查报告显示，容器化改造依旧是主流趋势，将容器技术投入核心业务生产的受访用户同比增长2.48%。调研机构Gartner公布的数据显示，到2022年，75%的全球企业将在生产中使用云原生的容器化应用。但这中间同样存在巨大的鸿沟，也就是上述东西南北向的技术产品，如何能跟前端业务需求密切连接起来。这是需要包括供应商在内的企业，在未来三年快速去落地的事情。最优先级任务那么，火山引擎首先会在这四个层面落地哪些事情？“我们更多在做的是南北向的事情。即向下修炼内功，向上为开发者提供服务。南向是我们认为最关键的内功，任何一个云上应用、系统，最终还是要回归到稳定性、可靠性等问题，这是我们一定要做且目前也做得非常好的事情。”张鑫指出。首先，字节跳动业务自身就面临着如何在大规模数据量和业务量的情况下，仍然保持足够良好的性能的问题。字节跳动构建有一个非常庞大的数据中心，容纳了近百万台服务器。在云原生基础设施层面，包括将计算、网络、存储上如何更好地与容器技术结合上，团队已经做了很多技术创新。其次，云原生应用最终还是要提供给开发者使用，如何让开发更快、更简单，这是团队追求的一个重要优先级。但当前企业对容器的实践也可以具体拆分为三个阶段：第一阶段，面向容器编排管理，用户直接跟容器Kubernetes打交道；第二阶段，开始进一步提升，用户从面向容器变成了面向一个个服务，于是就有了各类微服务框架的治理，这时用户就不需要关注容器配置、管理等问题，而是要考虑整个业务架构如何拆分，应该有哪些微服务组件，不同组件之间如何互联互通等问题；第三阶段，即Serverless阶段，这时用户无需关心整体业务架构如何设计，只需要关注最前端的业务逻辑如何能够快速表达，这也就要求厂商需要将业务背后的中台和后台相关组件进行提前预置。值得一提的是，字节跳动本身存在一个中台的组织形态，它对内会支持很多的业务线进行构建，可以看到很多的应用或功能，其实是基于Serverless的方式进行构建的。目前来看，多数企业仍处于面向容器、面向服务的第一二阶段，而在产品层面，字节跳动已经开始着力于向第三阶段发力。一股新兴势力站在客户层面，不同类型的客户对引入云原生容器服务是会比较明显的差异的。其中，互联网行业成为云原生采用率占比最高的行业。首先，互联网企业对云原生的应用深度和广度都非常大，也愿意为高ROI技术买单。尤其是头部的互联网企业，其资源能力极强，且业务形态非常复杂，往往会选择开源深度定制+自研的方式进行技术实践，原因在于其业务体量足够大，能够通过哪怕1%的性能提升而带来比较高的ROI。相比之下，很多腰部的互联网企业可能很难为了提升1%的性能或成本，而投入大量的研发团队。字节跳动最近的一项调研也发现，将互联网行业客户群体进一步拆分，其中像在线游戏等垂直行业，其云原生的采用率占比已经超过80%。对于传统行业而言，近些年来因其数字化转型的业务驱动影响，使得他们对新技术的拥抱越来越高。如金融、零售电商、工业互联网、生信医疗、智慧政府等行业，因其数字业务创新的驱动，有了越来越多互联网相关业务。从团队最近一段时间的服务观察，这些行业对新技术的拥抱也越来越高。举个例子，在生信医疗领域，随着蛋白质测序、基因分析等业务持续涌现，以及医疗基础数字化建设的推进，企业需要越来越多的算力，构建更加敏捷的应用系统。此外，生信医疗行业本身也在着力打造一个基础科研平台，以打通医院、高校在科研方面存在重复造轮子的数据孤岛问题。企业需要追求新技术吗？外界有言，谷歌早在2003年就已经对自身实现了容器化应用，而其后多年一直作为秘密武器秘而不宣。依靠这项技术，仅在运维成本方面每年就能节约一半的费用，这无疑大大提升了企业自身的竞争优势。曾就职于这家企业的张鑫，目睹过谷歌每天20亿个容器计算集群在跑。在他看来，对于企业而言，不会单纯将追求尝试新技术为目的，尝试新技术，仍然需要业务驱动。因此从业务角度进行划分的话，首先就要看企业是不是有足够多的敏态业务，然后基于此进一步衡量使用新技术进行改造的ROI。容器技术在更多有状态应用场景中的延伸，导致IT基础层架构相应地也在持续优化，比如对存储、数据库的能力要求，对开发运维环境带来的复杂度问题，以及对大规模计算存在的短板。从应用角度来看，无状态应用、有状态应用、稳态应用等等，不同应用进行云原生化的ROI、难易程度是有差异的。首先，无状态的应用，最适合进行第一批云原生化的改造。其次，有状态应用往往可能是集群化的应用，包括中间件、数据库、Elasticsearch等业务场景。想要解决这部分场景问题需要一定的技术壁垒，但一旦将有状态应用实现云原生化之后，其实会有比较好的回报。容器环境下，有状态应用经常会遇到的一个问题是，如何做数据的持久化，这对企业存储的要求发生了改变，如选择何种存储系统，是否可以满足分布式存储性能？数据能否跟上层的应用编排结合起来？业务调度时，是否需要考虑数据的亲和性？再往后，分布式存储本身还依赖于强大的网络体系，这就要求容器本身需要自带有相应的解决方案。如何基于RDMA做高性能传输，是否能直接在硬件层面，如基于智能网卡做硬件卸载……等等这些技术难点。但换个角度看，这些问题也为很多云原生容器厂商提供了很大的空间。因为这些能力并不是在开源的技术体系内就能够解决，这也是火山引擎希望发力的领域。第三类就是传统应用或稳态应用。对于这类应用而言，首先迁移就会有一定的难度，它们可能是一些商业套装软件，可能跑在非x86架构上；其次，如果将这类应用构建完后，未必会产生很多的回报，可能不需要解决高弹性等性能问题，也不需要敏捷迭代，甚至都不建议花很多的精力和风险来换取回报。云原生时代的新机遇云原生，还将影响各家云厂商对于标准的理解和共识。一是要形成标准。否则不同厂商之间都有一套封闭系统，彼此间将很难进行兼容，且厂商自身也很难做大，企业自身也会面临越来越多的技术孤岛。其二，云原生会推动标准的形成。此前容器Docker之所以流行，是因为它定义了一套从应用打包、封装、运行的一套管理标准，Kubernetes也是建立了一套对容器如何进行编排的一套标准。虽然未来还会有越来越多的技术如Serverless、aPaaS、低代码等，但容器+Kubernetes其实已经解决了很多这些根本性的标准化问题。“这个状态是比较乐观的。”张鑫最后指出。据雷锋网观察，对开放理解的差异，因不同标准组织涉及的商业利益的平衡策略而不同。当下这个市场，竞争局面依然掌握在国际化云厂商的规模经济效益中，如何在技术层面有所突破？在赢家通吃的市场中，一起做开放标准，一起开发开源软件，以抵消市场领导者的优势地位或许才有出路。（雷锋网）雷锋网(公众号：雷锋网)来源“雷锋网”作者 | 杨丽 原文链接 | https://www.leiphone.com/category/industrycloud/hujXWE0khdxN8eCf.html

由于受到新冠疫情的影响，企业对于提高数字运营效率的需求越来越强烈，他们需要在任何地方为客户和员工提供支持和服务。满足数字优先世界日益增长的需求的唯一途径是实现自动化，这种自动化不仅需要易于创建，而且易于维护和扩展。DevOps领域的自动化提供商将继续向低代码解决方案迈进，使企业能够实现超自动化。也就是说，尽可能地将所有事情实现自动化。

人工智能的应用正在深刻改变人们对DevOps的理解。最重要的是，它提供了一种最新形式的DevOps，是一种更加安全的智能设计应用程序(DevSecOps)。作者：Smith Johnes   来源：企业网D1Net采用人工智能技术可以提供一种新的DevOps，它可以识别系统在全面安全性基础上具有智能设计的需求。人工智能的应用正在深刻改变人们对DevOps的理解。最重要的是，它提供了一种最新形式的DevOps，是一种更加安全的智能设计应用程序(DevSecOps)。大多数开发和运营人员都明白，DevOps是他们必须采用的一个重要原则，以确保生产率、效率和服务交付的一致性水平。在当今不确定性的情况下，所有这些因素都至关重要。基于人工智能的DevOps使企业能够迅速为其用户提供新的价值，如果没有DevOps，就不可能跟上市场竞争的步伐，也不可能迅速响应行业事件和用户的要求。以下将概述如何使用DevOps的人工智能业务思想帮助更好地监控、提醒和解决生产线中的问题，从而推动战略业务收益。将人工智能应用于DevOps人工智能通过多种方式改变DevOps环境，例如：(1)提高数据的可访问性人工智能为那些通常很难找到可以公开访问数据的团队拓宽了数据访问的范围。人工智能提高了企业团队获取大量在线数据的能力，这些数据超出了大数据聚合的范围。它帮助团队从企业可公开访问的数据库中扫描良好的数据，以便进行准确和重复的分析。(2)提供自治系统在使用自治系统之前，软件工程师通常会构建应用程序或为产品增加功能，并等待IT运营商调度和使用，随着自治的DevOps系统的引入，情况已不再如此。DevOps团队可以构建基础设施，使软件工程师可以部署更新，而不必等待DevOps资源可用。(3)自动化应用程序开发流程人工智能能够自动执行许多业务流程的能力可以实现数据分析，并对DevOps环境产生巨大影响。支持应用程序开发的人工智能 DevOps现在是许多企业的选择。基于人工智能的DevOps使团队能够快速识别解决方案，而不必花费大量时间在海量数据的处理上。(4)智能异常检测由人工智能和机器学习支持的系统具有很高的准确性，可以提高系统安全性，从而提供卓越的性能。有了集中式日志记录DevOps架构，用户可以记录并排除网络上的任何可疑活动。这些做法有助于减轻网络攻击者带来的影响和威胁，并帮助企业精确地执行其数字化转型计划。(5)促进团队独立工作由人工智能和机器学习支持的DevOps使每个团队都能独立运作，而又彼此之间没有太多依赖。例如企业的开发团队和运营这两个团队通常需要彼此合作以完成其任务，但是借助智能DevOps解决方案，这两个团队可以独立工作，而不必等待对方的支持。(6)提供更好的客户体验人工智能业务构想往往会直接影响企业的生产力。借助这些技术，企业可以更快地进行开发并推出产品和提供更高水平的服务。基于人工智能的DevOps的当前应用基于人工智能的DevOps解决方案现在已被企业用于一系列解决方案，例如用于应用程序开发(贷款应用程序和移动应用程序)、客户参与、潜在客户生成、收入预测、推荐系统和风险评分等的DevOps。并在分布式计算系统上分配足够的计算资源，以优化模型训练结果，从而产生最短的周转期。为了满足合规性，需要更加强调处理数据偏差和改进模型分析能力。DevOps团队使用持续集成(CI)/ 持续交付(CD)、容器化软件和微服务符合这些标准，从而允许创新。如果正确采用这些程序，则有助于检测和预防安全威胁、数据泄漏和系统中断。这些措施和安全性对于涉及敏感基础设施领域(例如核能发电、水处理以及石油和天然气)的企业尤为重要。由于它们使用的工业控制系统具有物联网传感器和保护机制，因此特别容易受到网络攻击。使企业能够采用人工智能驱动的DevOps一些企业仍处于适应数字化转型的初期阶段。这可能是因为他们缺乏必须的知识或基础设施，无法继续使用传统系统，并且在存储设备中拥有大量的历史数据。人工智能可以帮助从这些数据中获取见解，并帮助创建能够增强客户体验的应用程序。因此，明智的做法是让这些企业认识到这些好处，并提高现有DevOps和数据科学人员的技能。企业的数据科学团队可能需要不断更新实施DevOps策略，例如产品版本控制、模型沿袭监控、模型培训和测试框架等。通过定义特定于用户的应用程序使用的趋势，并相应地定制功能，这些活动可以逐步加强产品交付和个性化。此外，DevOps工程师应该与数据科学家和人工智能/机器学习工程师密切合作，以提高响应时间，并监视和控制模型创建和生产的各个方面。结论DevOps在数字化转型方面的任务是帮助企业了解在数字化转型可能提高其成功率的趋势和过程，从而提高其竞争地位。从传统的指挥与控制组织过渡到数字化组织，在这样的企业中，授权、个性和一致性相匹配，并鼓励每个人参与，这需要进行重大的行为改革。DevOps方法论解释了为什么最大化从概念到意义实现的流程不仅仅是构建管道，而且还从文化的角度提供了可以工作的结构和模型。由人工智能驱动的DevOps将有助于使IT基础设施更易测试、更具弹性、更可测量、更动态和更加随需应变。这有助于企业实施数字化转型，因为它允许对支持IT技术进行更安全、更快的改进，进而允许对软件应用程序和服务进行更安全、更快速的更改。

随着云计算技术在各行各业的发展与突破，以及产、学、研生态链各环节持续不懈的“化云为雨”的努力，云计算的应用与价值挖掘已全面渗透到企业数字化转型变革的方方面面。各行业和企业依据自身业务现状、竞争形势与信息化变革程度的不同，不断持续深化企业IT云化的程度，并从一个里程碑走向下一个里程碑。 过去一年，人们看到越来越多企业加速数字化转型的案例。全球知名咨询机构McKinsey表示，如今企业已经到了一个需要调整业务运营的临界点。使用基于微服务、容器和Kubernetes的多云环境和云原生架构将是数字化转型的核心。虽然这些方法无疑有助于DevOps团队推动数字敏捷性和更快的交付，但它们也为应用程序带来了新的安全挑战。云计算自动化需求凸显 DevOps将在未来十年成为主流云计算服务让企业按需访问资源变得更容易，但却没有对其进行更好地管理。想象一下，企业必须自己配置虚拟机、创建虚拟机集群、设置虚拟网络以及管理可用性和性能。而采用自动化技术将会轻松完成所有这些任务。 云计算自动化是一组流程和工具，可以减少企业的IT团队在配置和管理云计算工作负载和服务上花费的精力和时间，并且可以将云计算自动化应用于私有云、公共云或混合云。此外，人工进行云部署可能会产生一些安全漏洞，从而使企业的业务面临风险。而采用云计算自动化有助于降低基础设施和技术堆栈的可变性和复杂性。 根据IDC对DevOps的最新市场研究显示，到2022年，DevOps市场规模预计将从29亿美元增至80亿美元，这将为开发者和用户带来更多好处，从而在未来十年里成为主流技术。依靠自动化服务器的开发和创建以及操作系统的加载，云计算自动化通过使用代码管理基础设施，可以使企业更快提高自身的扩展能力。将基础设施即代码与部署自动化结合在一起，企业可以在独立基础设施上快速地启动不同版本的应用程序。同时，使用云计算自动化，企业可以利用预定义的身份访问模板、脚本和管道来减少管理开销并提高效率。此外，使用管道和脚本，应用程序部署自动化为企业提供了通过按下按钮构建、测试和部署应用程序的能力。此外，使用云计算自动化与监视、警报和修复相结合，企业可以定义一旦达到特定事件或阈值时触发的自动化工作流。 当云计算自动化有助于简化上述流程时，IT运营人员可以自由地专注于配置和其他高价值的任务，并且开发人员可以立即精简和部署软件。这消除了开发人员和运营人员之间的紧张关系，也消除了企业在培训员工方面投入大量资金的需求。自助服务和控制的新水平使这两个团队能够快速有效地协作以部署新解决方案。传统工具存在安全盲区DevSecOps为云计算自动化保驾护航随着微服务、容器、Kubernetes、多云环境等多种技术以及DevOps的发展，如何保障业务安全成了安全部门最大的难题。由于传统云计算技术是为不同的时代而设计的，特点是静态基础设施和单体应用程序，其已经无法跟上云计算迅猛的发展步伐，在安全方面更是捉襟见肘。 针对云计算自动化领域的安全治理问题，Gartner提出了DevSecOps概念。简言之，DevSecOps是一种旨在将安全性嵌入DevOps链条中的每个部分新方法，它有助于在开发过程早期而不是产品发布后识别安全问题，目标是让每个人对信息安全负责，而不仅仅是安全部门。DevSecOps的出现，将安全作为管理对象的一种属性，从软件供应链开发早期开始进行全生命周期的安全管理，标志着软件供应链的安全保障进入到一个全新的时代。据权威调查显示，超过六成的开发者和运营专家认为把安全融入DevOps已成为重中之重。RSA 2020发布趋势表明，DevSecOps再次成为业内外关注的焦点之一。很多企业的首席信息安全官(CISO)表示，希望DevOps和应用程序团队对漏洞管理承担更直接的责任。事实上，许多人认为DevSecOps和安全性“左移”是降低风险的最佳和最具成本效益的方法。然而，现有的工具和流程会让这些团队失望，因为并没有时间进行人工扫描，通常缺乏承担安全责任所需的技能，并且没有足够快地检测关键漏洞的能力。一些DevOps团队甚至完全绕过安全控制，而另一些团队则拒绝与安全团队合作，因为担心采取这些步骤会减缓交付时间。 为了克服这些挑战并消除团队成员的负担，企业需要能够自动识别应用程序中的漏洞。如果他们能够在运行时自动化测试，就不用额外增加DevOps团队的工作。通过将漏洞数据与运行时环境的知识(例如相关代码是否暴露在互联网上)相结合，DevSecOps团队可以获得他们需要的所有场景，以实时了解问题的原因、性质和影响，从而使团队可以有效降低风险并加速业务发展和创新。 企业要想使安全能力跟上现代云原生应用程序环境，唯一的方法就是用这种更加自动化的方法取代人工部署、配置和管理。这不仅有助于企业免受云原生面临的威胁，而且还使他们能够在后疫情时代推动更可持续的业务增长。

科技云报道原创。随着云计算技术在各行各业的发展与突破，以及产、学、研生态链各环节持续不懈的“化云为雨”的努力，云计算的应用与价值挖掘已全面渗透到企业数字化转型变革的方方面面。各行业和企业依据自身业务现状、竞争形势与信息化变革程度的不同，不断持续深化企业IT云化的程度，并从一个里程碑走向下一个里程碑。过去一年，人们看到越来越多企业加速数字化转型的案例。全球知名咨询机构McKinsey表示，如今企业已经到了一个需要调整业务运营的临界点。使用基于微服务、容器和Kubernetes的多云环境和云原生架构将是数字化转型的核心。虽然这些方法无疑有助于DevOps团队推动数字敏捷性和更快的交付，但它们也为应用程序带来了新的安全挑战。云计算自动化需求凸显 ，DevOps将在未来十年成为主流云计算服务让企业按需访问资源变得更容易，但却没有对其进行更好地管理。想象一下，企业必须自己配置虚拟机、创建虚拟机集群、设置虚拟网络以及管理可用性和性能。而采用自动化技术将会轻松完成所有这些任务。云计算自动化是一组流程和工具，可以减少企业的IT团队在配置和管理云计算工作负载和服务上花费的精力和时间，并且可以将云计算自动化应用于私有云、公共云或混合云。此外，人工进行云部署可能会产生一些安全漏洞，从而使企业的业务面临风险。而采用云计算自动化有助于降低基础设施和技术堆栈的可变性和复杂性。根据IDC对DevOps的最新市场研究显示，到2022年，DevOps市场规模预计将从29亿美元增至80亿美元，这将为开发者和用户带来更多好处，从而在未来十年里成为主流技术。依靠自动化服务器的开发和创建以及操作系统的加载，云计算自动化通过使用代码管理基础设施，可以使企业更快提高自身的扩展能力。将基础设施即代码与部署自动化结合在一起，企业可以在独立基础设施上快速地启动不同版本的应用程序。同时，使用云计算自动化，企业可以利用预定义的身份访问模板、脚本和管道来减少管理开销并提高效率。此外，使用管道和脚本，应用程序部署自动化为企业提供了通过按下按钮构建、测试和部署应用程序的能力。此外，使用云计算自动化与监视、警报和修复相结合，企业可以定义一旦达到特定事件或阈值时触发的自动化工作流。当云计算自动化有助于简化上述流程时，IT运营人员可以自由地专注于配置和其他高价值的任务，并且开发人员可以立即精简和部署软件。这消除了开发人员和运营人员之间的紧张关系，也消除了企业在培训员工方面投入大量资金的需求。自助服务和控制的新水平使这两个团队能够快速有效地协作以部署新解决方案。传统工具存在安全盲区，DevSecOps为云计算自动化保驾护航随着微服务、容器、Kubernetes、多云环境等多种技术以及DevOps的发展，如何保障业务安全成了安全部门最大的难题。由于传统云计算技术是为不同的时代而设计的，特点是静态基础设施和单体应用程序，其已经无法跟上云计算迅猛的发展步伐，在安全方面更是捉襟见肘。针对云计算自动化领域的安全治理问题，Gartner提出了DevSecOps概念。简言之，DevSecOps是一种旨在将安全性嵌入DevOps链条中的每个部分新方法，它有助于在开发过程早期而不是产品发布后识别安全问题，目标是让每个人对信息安全负责，而不仅仅是安全部门。DevSecOps的出现，将安全作为管理对象的一种属性，从软件供应链开发早期开始进行全生命周期的安全管理，标志着软件供应链的安全保障进入到一个全新的时代。据权威调查显示，超过六成的开发者和运营专家认为把安全融入DevOps已成为重中之重。RSA 2020发布趋势表明，DevSecOps再次成为业内外关注的焦点之一。很多企业的首席信息安全官(CISO)表示，希望DevOps和应用程序团队对漏洞管理承担更直接的责任。事实上，许多人认为DevSecOps和安全性“左移”是降低风险的最佳和最具成本效益的方法。然而，现有的工具和流程会让这些团队失望，因为并没有时间进行人工扫描，通常缺乏承担安全责任所需的技能，并且没有足够快地检测关键漏洞的能力。一些DevOps团队甚至完全绕过安全控制，而另一些团队则拒绝与安全团队合作，因为担心采取这些步骤会减缓交付时间。为了克服这些挑战并消除团队成员的负担，企业需要能够自动识别应用程序中的漏洞。如果他们能够在运行时自动化测试，就不用额外增加DevOps团队的工作。通过将漏洞数据与运行时环境的知识(例如相关代码是否暴露在互联网上)相结合，DevSecOps团队可以获得他们需要的所有场景，以实时了解问题的原因、性质和影响，从而使团队可以有效降低风险并加速业务发展和创新。企业要想使安全能力跟上现代云原生应用程序环境，唯一的方法就是用这种更加自动化的方法取代人工部署、配置和管理。这不仅有助于企业免受云原生面临的威胁，而且还使他们能够在后疫情时代推动更可持续的业务增长。（免责声明：此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章，所有文字和图片版权归作者所有，且仅代表作者个人观点，与极客网无关。文章仅供读者参考，并请自行核实相关内容。投诉邮箱：editor@fromgeek.com）来源：科技云报道  https://www.fromgeek.com/itcloudbd/429623.html

由于DevOps可以提供卓越的软件开发环境，因此人工智能中的DevOps无疑是下一个技术突破。而各行业组织都在竞相采用人工智能来改进他们的业务。作者：Deepak Gupta   来源：企业网D1Net随着技术的突飞猛进，人工智能正在为每一个寻求速度、可扩展性、质量和灵活性的企业塑造数字化转型的未来。由于DevOps可以提供卓越的软件开发环境，因此人工智能中的DevOps无疑是下一个技术突破。而各行业组织都在竞相采用人工智能来改进他们的业务。为了支持这种转变，结合人工智能实施的智能自动化解决方案正在成为一种新常态。因此，如果企业正在考虑通过利用人工智能来强化其DNA，那么人工智能的DevOps原则对这些工作至关重要。以下是企业如何释放人工智能的真正潜力并保持领先地位的方法。DevOps和人工智能DevOps已经改变了许多企业的游戏规则。应用人工智能可以帮助DevOps团队在从设计到生产的整个过程中实现机器学习(ML)模型的运营效率。不可否认的是，人工智能可以增强自动化并快速跟踪DevOps的性能。由于数字化转型过程对多样化的企业来说极具挑战性，因此DevOps和人工智能确保了正确的流程，在整个过程中可以进一步带来灵活性。DevOps通过以下方式实现人工智能模型的持续部署和快速交付：速度：通过减少不必要的活动来缩短整体开发和交付时间。可扩展性：按需和自动扩展的人工智能模型。质量：促进数据集的清理，并最终促进一致的学习，从而进一步增强人工智能。数据监控：决策和计算通过精确的数据监控帮助处理海量数据在DevOps中集成人工智能有很多的好处。(1)数据分析数据分析是企业取得成功的关键，尤其是在竞争激烈并且争相获得消费者信任的时候。由于DevOps产生了大量的数据，而人类在没有技术干预的情况下分析数据是不切实际的。人工智能的智能分析通过识别和解决问题来简化流程，而更系统的方式可以提高效率并提高消费者满意度。(2)数据关联在更广泛的技术环境中，开发团队有自己的一些问题和错误，这些问题和错误是在监控流程时出现的。由于沟通范围很小，团队之间缺乏相互学习，人工智能技术可以帮助加快学习周期。人工智能有助于提高来自多个平台的数据洞察力，从而促进更好的沟通并建立更好的数据关联。(3)故障处理机器学习正在为更好地解决基于数据的错误铺平道路，最终人工智能将能够通过检查模式来预测故障迹象。由于人类无法匹敌人工智能的观察能力，某些故障指标只能通过人工智能技术进行分析。这进一步增强了整体开发流程，因为快速识别有助于在问题影响软件开发生命周期之前识别问题。(4)打破孤岛使用人工智能的DevOps能够简化业务流程，并在不同系统之间建立适当的通信，消除减缓开发和部署过程的障碍。此外，自动化、持续集成和加强沟通的能力有助于业务领导者更多地关注可以进一步加速业务增长的其他方面的技术。(5)节省成本由于基于人工智能的模型的基本功能是自动化，它可以帮助企业节省资金并增强人力资源。对于任何企业来说，消除重复性的人工工作都是一个难以破解的难题。但当企业要求持续创新时，这是必要的。人工智能可能是企业节省成本的最佳方式，并最终帮助企业更创造性、更高效地使用人力资源。(6)使人工智能软件更加直观除了更多的商业利益外，基于人工智能的软件更加直观和用户友好，因为它优先考虑减少人为错误。虽然DevOps是众所周知的、可靠的、业务驱动的软件交付方法，但混合人工智能可以通过将技术更深入地集成到系统中来增强用户体验。人员与人工智能之间简化交互的完美和谐有助于企业实现其所需的速度、效率、可扩展性和安全性的目标。人工智能驱动的系统正在为正在寻找的企业提供有前途和可扩展的解决方案，并以创新和快速的方式扩大业务增长。DevOps中的人工智能无疑是通过精确监控、自动化和流程改进加速增长的最佳解决方案。现在是企业确保将人工智能作为核心业务目标以保持领先于竞争对手的最佳时机。

从0了解DevOps 点我直达链接>>>>此篇包含：一、入门系列，带你从头了解DevOps，二、理论实践指导，三、DevOps on DevCloud系列，四、行业相关信息【敏捷合集】2021版敏捷系列合集 &精选技术讨论帖 点我直达链接>>>>华为云DevCloud大咖分享汇总（附PPT下载） 0 华为云DevCloud大咖分享汇总（附PPT下载） 1华为大咖分享：华为敏捷项目管理实践（后附PPT下载）2 华为大咖分享：AI在软件测试领域应用探索（后附PPT下载） 3华为大咖分享：微服务架构设计与实践（后附PPT下载）4华为大咖分享：拥抱Git,提升研发效率（后附PPT下载） 5华为大咖分享：游戏企业转型之道：敏捷与DevOps实践（后附PPT下载）6 华为大咖分享：基于容器的Devops（后附PPT下载） 7华为大咖分享：华为专家揭秘研发效能提升之道/DevCloud研发实践（后附PPT下载）8华为大咖分享：关于DevOps，听听华为专家怎么说（后附PPT下载）9华为大咖分享：交付在云端-全云DevOps研发实践10华为大咖分享：五星级软件工程师的高效秘诀（后附PPT下载） 11华为大咖分享：DevCloud on   DevCloud 从1月1次到1天10次发布的实践分享（后附PPT下载） 12华为微服务转型DevOps实践13华为大咖分享：大型云平台的DevOps实践14华为大咖分享：Focus on   Value 的思考与实践精粹（后附PPT下载）15华为大咖分享：云上开发，代码托管只是第一步（后附PPT下载） 16华为大咖分享：反脆弱，高效能组织的能力构建（后附PPT下载）17从Change、merge到New   Challenge--华为内源平台到研发云平台的发展历程（后附PPT下载）18华为大咖分享：华为云DevCloud   百人规模化精益DevOps转型（后附PPT下载）19华为大咖分享：架构师的基本功之管理篇20一文读懂云原生2.0时代的DevOps体系框架21华为大咖分享：华为云如何构建高效可信的持续交付能力22华为大咖分享：【HC2018 Session】基于Pipeline的DevOps核心实践_DevCloud_华为云论坛（后附PPT下载）23华为大咖分享：Gopher China2020 华为云的go语言云原生实战经验_DevCloud_华为云论坛 (后附PPT下载)24华为大咖分享：德智体美劳全面发展的DevOps_DevCloud_华为云论坛 (后附PPT下载)25华为大咖分享：如何让团队在高度共识中完成需求沟通与设计（后附PPT下载）26华为大咖分享：华为云DevCloud——云测API全场景测试技术与实践（后附PPT下载）27华为大咖分享：华为敏捷与DevOps实践分享（后附PPT下载）产品经理-全连接系列1【产品经理-全连接系列   之001】Epic/Feature/Story/Task/Bug到底是什么？2【产品经理-全连接系列   之002】企业应该如何开展敏捷，或者DevOps这样的研发变革（1）3【产品经理-全连接系列   之003】华为敏捷/DevOps实践一点一滴_如何开好站立会议 4【产品经理-全连接系列   之004】华为敏捷/DevOps实践一点一滴_Excel为什么越来越少用？5【产品经理-全连接系列 之005】华为敏捷/DevOps实践一点一滴_如何开好一个敏捷回顾会议6【产品经理-全连接系列 之006】华为敏捷/DevOps实践一点一滴_如何从Excle管理软件的方式中走出来7【产品经理-全连接系列之007】为什么用户故事的故事点用斐波那契数列？？8【产品经理-全连接系列之008】华为敏捷/DevOps实践一点一滴——如何开好迭代计划会议 9【产品经理-全连接系列之009】Wiki这么多年，为什么还依然得到很多开发人员和团队的喜爱DevOps智库1重磅！史上最全的DevOps资料分享！22019年中国DevOps行业现状报告：中国信息通信研究院、华为云DevCloud、南京大学联合发布3DevOps实施落地的两个法宝：粒度&解耦   附PDF下载4【转载】【资料下载合集】HDC.Cloud华为开发者大会20205【DevCloud ·   敏捷智库】软件项目需求变更频繁，如何做好有效的需求管理和规划？6 【敏捷智库知识卡】第1-7期合集（内附下载资料）7【敏捷智库知识卡】 第8期 拍脑袋估算法？OUT!：科学估算，平稳生产，嗷闪！8【敏捷智库知识卡】第9期 微服务架构难落地？MSA实施指导框架来帮你9【敏捷智库知识卡】 第10期 任务不让指派还没人认领，我咋整？—— Scrum Master的心酸谁能知？10【敏捷智库知识卡】 第11期 项目团队人员变动频繁怎么办——大牛走了，你怕不怕？11【敏捷智库知识卡】第12期 需求剪不断理还乱（内附1-12期卡片合集下载）12DevOps人员常用的linux命令13【转载】六步教你玩转DevOps上华为云DevCloud实践14DevOps敏捷60问，一定有你想了解的问题数据库学习1【转载】【最全华为云数据库资料】庖丁解牛——带你了解华为云数据库的精髓 2JDBC练习--适合于新手或者温习jdbc（一个简易的在后台的学生信息的增删改查）Python技术学习1【转载】Python面试的一些心得，与练习题分享...2pyhon初学笔记要点归纳！3Python常用基础知识点4【转载】60+精华：从基础到实战   带你极速掌握 Python技术API进阶之路0《2020年API现状调研报告》1《华为云API精选手册》2【API进阶之路】因为不会创建云服务器，我被实习生摆了一道3【API进阶之路】前浪的绝地反击与自我证明4【API进阶之路】甩锅大会上，我是如何绝地求生的5【API进阶之路】一个技术预案，让老板当场喊出了“奥利给”6【API进阶之路】万万没想到，一个技术方案帮实习生追到了运营妹子!7【API进阶之路】一个技术盲点，差点让整个项目翻车8【API进阶之路】老板给我涨薪30%！如何通过SDK接口搞定千万级流量直播9【API进阶之路】半天搞定百万条手机号归属地查询，竟影响了公司战略方向！10【API进阶之路】无法想象！大龄码农的硬盘里有这么多宝藏11【API进阶之路】高考要考口语？一场10w+刷屏活动是如何用多模态评测API做出来的12【API进阶之路】帮公司省下20万调研费！如何巧用情感分析API实现用户偏好调研13【API进阶之路】逆袭！用关键词抽取API搞定用户需求洞察14【API进阶之路】破圈，用一个API代替10人内容团队15【API进阶之路】用API打造一条自动化内容生产流水线16【API进阶之路】没有AI工程师也能做OCR文字识别17【API进阶之路】太秃然了，老板要我一周内检测并导入一万个小时的视频18【API进阶之路】干掉PPT！现场编码的职级晋升答辩你参加过么？19【API进阶之路】研发需求突增3倍，测试团队集体闹离职20【API进阶之路】人少钱少需求多的新项目，该怎么带？21【API进阶之路】本季大结局：API带来的微创新，打动投资人鼓励我创业包不同系列视频1【包不同的沙雕敏捷】第一集 砸锅卖铁买兰博2【包不同的沙雕敏捷】第二集 需求管理靠看板3【包不同的沙雕敏捷】第三集 小步快跑Scrum其他1史上最全的架构师图谱（后附高清大图）2【电子书下载】人工智能技术入门该读哪些书？这里有一份精选书单3看看是不是你想要的：pycharm永久激活！！！

技术演进从未停止，用户需求更是瞬息万变。随着企业业务的快速发展，产品迭代速度越来越成为企业发展致胜的关键因素。在业务迅速扩张之下，企业研发团队的规模也在不断壮大。如何有效管理研发团队？如何提升企业研发效能？如何加速产品发布？这些都是摆在企业面前的挑战。作为企业研发团队的负责人，如何在规定的时间内带领团队成员开发出"爆款"产品？是倾向于定制严格的流程来执行？还是给出目标，让团队成员自由发散与执行呢？敏捷+DevOps是提升企业效能、推进企业数字化转型的核心方法论。DevOps不能止步于提交到发布的环节，需要持续优化扩展到客户场景和客户价值探索的环节，持续地快速交付价值，才能够打通整个价值链条实现加速。华为云DevCloud是集华为近30年研发实践、前沿研发理念、先进研发工具为一体的一站式云端DevOps平台，为企业和开发者提供帮助。初遇敏捷东华软件股份公司（以下简称"东华软件"）成立于2001年1月，是深圳证券交易所的上市公司。以应用软件开发、计算机信息系统集成及信息技术服务为主要业务，业务范围覆盖医疗、金融、能源、智慧城市、数字政府等诸多行业，并全国30多个省会城市均设有分公司。正是由于企业如此快速的发展，导致东华软件存在着开发团队众多，使用的研发工具也未统一的困境。2018年3月东华软件初次了解到华为云DevCloud政府补贴政策，对此申请了多个DevCloud套餐，尝试迁移部分新项目上云使用华为云DevCloud进行开发。"我第一次接触Scrum流程，发现非常便捷，很容易上手"项目经总监马伟伟说。企业提升研发效能 选对工具很重要东华软件以往使用的项目管理模式，代码托管平台，部署发布方式均限制了整个开发团队的交付效率。公司在早期项目的实施过程中发现，由于人员能力参差不齐，许多缺陷是在测试才暴露的，因此需要反复修改，从而导致项目研发周期延长；为了将质量前移，在开发过程中要加上代码检视，但代码检视效率、产出都比较低。从2018年5月份开始，东华软件陆续将项目迁移到华为云Devcloud软件开发平台，利用敏捷模式实施项目管理，从需求设计、任务分配、代码托管、编译构建、应用部署、应用发布再到接口测试，通过仪表盘随时掌握项目开展情况；通过批量文档托管，保证信息传递不失真。华为云Devcloud有效的解决了东华软件项目管理软件功能单一、需要另行维护的问题。针对代码质量问题，华为云DevCloud中的代码检查工具支持Java、C、C++、Python等多种编码语言，并提供多分支检查功能，已经无缝融入软件开发流程。开发人员每次代码合入的时候自动触发代码检查，许多内存泄露，空指针等问题可以及时发现，并且提供了建议修改方案，从而保障软件交付质量，提升了交付效率。最关键是能够问题责任到人，加速了代码检查的质量问题闭环。、针对应用部署问题，通过构建流水线，从编译构建到部署再到最终的发布，一站式的持续发布功能，解决了分布式应用的部署问题，部署效率提升30%以上。不仅如此，部署的服务器由华为云后台统一维护，大幅降低成本，按照我们实际占用的资源及时长计费，杜绝硬件资源及维护资金投入，有效降低我们的构建成本。某农商银行是东华软件的客户，正对银行APP端业务变化快，交付短平快的新需求，使用华为云DevCloud编译构建服务，利用云端并行编译技术，支持Android系列移动终端APP的快速编译构建，有效缩短了交付周期。针对接口测试问题，我们通过DevCloud进行用例管理及接口测试，通过测试看板对需求覆盖率、缺陷数再到用例通过率、用例完成率进行监控。图3测试管理携手前行华为云DevCloud为东华软件敏捷开发团队提供了简单高效的团队协作服务，截止目前已经上线20多个项目，代码提交次数过三万，为东华软件诸多项目的开发效率提升，提供了坚实的基础和保证，现在的东华软件已经成功完成了敏捷转型。东华软件金融软件部技术总监马伟伟表示：“在华为云DevCloud的帮助下，我们迅速应用敏捷，后续将携手继续前行，希望今后能基于华为的智能创新技术和全球服务能力展开更深层次的合作。”

近日，国际权威咨询机构Forrester发布《The Forrester New WaveTM: Public Cloud Enterprise Container Platforms, Q3 2019》报告，报告显示：华为云容器进入"强劲表现者"象限，稳居全球容器产品TOP阵营，是客户使用容器混合云的最佳选择。社区贡献亚洲第一、全球第三华为云从2015年起就开始投入云原生产业，是云原生基金会（CNCF）的初创会员、白金会员，在Kubernetes社区的贡献一直稳居亚洲第一、全球第三，是全球首批Kubernetes认证服务提供商。同时，华为云在Kubernetes社区拥有10个Maintainer席位，并负责Kubernetes调度、集群联邦、网络、架构、安全等多个特性，是相关技术在社区的领导者。领先的云容器全栈解决方案基于华为多年在云原生领域的持续贡献与积累，华为云基于容器基础设施服务，打造了一套完整的云容器全栈解决方案，覆盖容器基础设施、容器运维管理和行业容器解决方案，为客户提供最优、最丰富的云容器服务选择。"华为云容器具备强大的安全和应用生命周期管理能力，安全能力覆盖面很广，CI/CD流水线及微服务使得云原生开发非常高效"——Forrester报告1、容器基础设施：包括Kubernetes容器（CCE）和Serverless容器（CCI），以及基于这两个基础服务衍生出的裸金属容器、GPU容器等。为用户提供最基本的容器集群、应用管理能力。2、容器运维管理：一套覆盖端到端的容器运维管理体系，涵盖资源编排、容器应用持续交付、应用生命周期管理、镜像安全扫描以及日常运维监控能力，通过这些工具，可以降低容器使用门槛，极大的提升传统IT向云原生转型的效率，以及云原生转型后的IT运维管理效率。3、行业解决方案：面向基因、AI、边缘等业务场景打造的解决方案，将云原生与业务场景融合，帮助客户业务快速实现云原生转型。目前华为云容器全栈服务已经在互联网、金融、资讯、基因、游戏、渲染等行业得到广泛应用。混合云容器最佳选择"华为云的多云管理平台（MCP）以及私有云服务(HCSO)可以在混合云场景下使用，如果企业在寻找（容器）混合云解决方案，那么华为云是最佳选择。"——Forrester报告2019年3月22日，在华为全球生态伙伴大会上，华为云发布了多云混合云解决方案，这是全球首个容器混合云解决方案，为客户提供容器集群及云原生应用的跨云管理能力，不但为客户解决了平台供应商锁定的问题，还可轻松对应跨云应用自动容灾、峰值流量智能分担、业务地域化策略运营的诉求，是一种更优的跨云解决方案。业界首发鲲鹏容器2019年7月23日，华为云发布鲲鹏Kubernetes容器和鲲鹏Severless容器，是目前业界首发支持华为鲲鹏平台的容器服务，支持X86和鲲鹏节点的混合管理，基于强大的应用生命周期管理能力，实现原有应用到鲲鹏平台的无感迁移，同时在性能较业界有极大提升,容器发放速度可达每秒1000个，领先业界10倍，服务请求转发效率领先业界50%，整体性价比提升30%。华为云将持续大力投入云原生领域，并坚持以客户为中心的服务理念，为客户提供领先的、贴合行业的技术和商业解决方案，更好的服务客户。

盼望着，盼望着……2021DevOps暑期实训营开始啦！在这里有“系列直播+在线课程+专家指导+课后实操”等一站式课程！报名参与实训营学习，享4重学习礼！》点击此处 查看获奖名单《01  实训营介绍__________________________________ 02 实训营福利  4重礼__________________________________福利1   报名DevOps实训营活动，参与抽奖。（备注：福利1仅限未注册过华为云账号的新用户可参与抽奖） 报名用户人数达500人，抽送50个智能保温杯。报名用户人数达1000人，加抽50个智能体脂秤 。报名用户人数达2000人，加抽50个mini蓝牙音箱。报名用户人数达5000人，加抽15个华为AI音响。福利2：邀请好友报名DevOps实训营活动，赚邀请好礼。邀请好友数大于等于500个人，且排名第1-2名，奖励华为5G畅想Z手机各一部。邀请好友数大于等于200个人，且排名第3,奖励荣耀荣耀平板X6 1个。邀请好友数大于等于100个人，且排名第4,奖励荣耀猎人战甲背包（黑色）1个。邀请好友数大于等于50个人，且排名第5-14,各奖励荣耀蓝牙青春版耳机1个。邀请好友数大于等于30个人，排名第15-24，各奖励荣耀蓝牙5i手环1个。邀请好友数大于等于20个人，排名第25-44，各奖励荣耀移动电源1个。邀请好友数大于等于8个人，排名45-94，各奖励50元京东卡1份。1、如何邀请好友：报名报完成，点击红色分享有礼按钮（如下图），进入分享有礼页面，复制分享二维码或链接或海报分享好友报名即可。2、好友可参与福利一抽奖，邀请人可参与福利二抽奖。（福利二所邀好友仅限未注册过华为云账号的新用户才可参与排名）福利3：报名实训营并参加直播课程，听大咖分享，参与课堂互动抽奖。参与直播课程学习，即有机会再课堂中活动学习抽奖将会，华为惊喜好礼等你拿！8月11日  20:00-21:00华为云DevCloud敏捷与DevOps发展之道点击前往8月18日  20:00-21:00DevOps流水线工具链的组成点击前往福利4：8月15日-8月31日，报名实训营并完成DevCloud课程学习，参与奖学金评奖。【奖励规则】根据用户最终积分情况，按积分标准参与码豆瓜分大奖！积分达15分以上，瓜分200000码豆积分达10分以上，瓜分100000码豆积分达5分以上，瓜分50000码豆【DevCloud课程及学习积分规则】序号任务详情活动积分奖励课程入口1《软件开发平台DevCloud介绍及实战》课程学习完成课程学习，进度100%5分点击前往2《黑白棋实时对战游戏开发沙箱实验》实践完成沙箱实验，进度100%5分点击前往3《DevCloud项目管理、流水线实操》课程学习完成课程学习，进度100%5分        点击前往 03  活动发奖__________________________________活动结束一周后，9月10号前公布获奖信息，9月10日-9月17日线上登记收集获奖人信息！

## 软件产业和交付模式发展趋势 ### 1. 软件产业发展趋势 - 万物互联的数字化世界（通过数字化获取更大的商业利益） - 数字化转型 - 软件产业正在向服务化转型 - **云**成为软件的普遍承载方式 ### 2. 新形势下企业面临的挑战 > 精益创业MVP：最小可行产品 > > 先将产品投入使用，根据用户反馈等进行迭代 - 交付频率高，研发周期短 - 跨地域协作多，部署发布复杂 - 可靠性与安全要求高 > VUCA（起初用于美军在二战后表示“世界”，现表示快速变换的商业环境） > > - V（Volatility）易变性 > - U（Uncertainty）：不确定性 > - C（Complexity）：复杂性 > - A（Ambiguity）：模糊性 ### 3. 敏捷和DevOps逐渐成为主流交付模式 - 敏捷：频繁交付，响应变化 > 价值驱动 > > 持续研发 > > 拥抱变化 > > 客户深度参与  - 敏捷主要解答 客户、业务部门、开发部门之间的混乱之墙 - DevOps进一步延申，解决了 开发部门和运维部门 之间的混乱之墙 - 敏捷和DevOps的支撑（技术进步） - 基础设施层面（Application Infrastructure） - 架构层面（Application Architecture） - 部署发包层面（Deployment & Packaging） - Development Process  >业务需求推动的技术革命

提到DevOps这个词，我相信很多人一定不会陌生。作为一个热门的概念，DevOps近年来频频出现在各大技术社区和媒体的文章中，备受行业大咖的追捧，也吸引了很多吃瓜群众的围观。那么，DevOps是什么呢？有人说它是一种方法，也有人说它是一种工具，还有人说它是一种思想。更有甚者，说它是一种哲学。越说越玄乎，感觉都要封神啦！DevOps这玩意真的有那么夸张吗？它到底是干嘛用的？为什么行业里都会对它趋之如骛呢？今天这篇文章，小枣君就和大家好好聊一聊这个DevOps。DevOps的起源这个故事有点长，从头开始讲起吧。上个世纪40年代，世界上第一台计算机诞生。从诞生之日起，它就离不开程序（Program）的驱动。而负责编写程序的人，就被称为“程序员”（Programmer）。程序员是计算机的驾驭者，也是极其稀缺的人才。那个时候，只有高学历、名校出身的人，才有资格成为程序员，操控计算机。随着人类科技的不断发展，PC和Internet陆续问世，我们进入了全民拥抱信息化的时代。越来越多的企业开始将计算机作为办公用的工具，用以提升生产力。而普通个人用户也开始将计算机作为娱乐工具，用以改善生活品质。于是，计算机的程序，开始变成了一门生意。程序，逐步演进为“软件（software）”，变成了最赚钱的产品之一。在软件产业里，程序员有了更专业的称谓，叫做“软件开发工程师（Software Development Engineer）”，也就是我们常说的“码农”。我们知道，一个软件从零开始到最终交付，大概包括以下几个阶段：规划、编码、构建、测试、发布、部署和维护。最初，程序比较简单，工作量不大，程序员一个人可以完成所有阶段的工作。随着软件产业的日益发展壮大，软件的规模也在逐渐变得庞大。软件的复杂度不断攀升。一个人已经hold不住了，就开始出现了精细化分工。码农的队伍扩大，工种增加。除了软件开发工程师之外，又有了软件测试工程师，软件运维工程师。分工之后，传统的软件开发流程是这样的：软件开发人员花费数周和数月编写代码，然后将代码交给QA（质量保障）团队进行测试，然后将最终的发布版交给运维团队去布署。所有的这三个阶段，即开发，测试，布署。早期所采用的软件交付模型，称之为“瀑布（Waterfall）模型”。瀑布模型，简而言之，就是等一个阶段所有工作完成之后，再进入下一个阶段。这种模型适合条件比较理想化（用户需求非常明确、开发时间非常充足）的项目。大家按部就班，轮流执行自己的职责即可。但是，项目不可能是单向运作的。客户也是有需求的。产品也是会有问题的，需要改进的。随着时间推移，用户对系统的需求不断增加，与此同时，用户给的时间周期却越来越少。在这个情况下，大家发现，笨重迟缓的瀑布式开发已经不合时宜了。于是，软件开发团队引入了一个新的概念，那就是大名鼎鼎的——“敏捷开发（Agile Development）”。敏捷开发在2000年左右开始被世人所关注，是一种能应对快速变化需求的软件开发能力。其实简单来说，就是把大项目变成小项目，把大时间点变成小时间点，然后这样：有两个词经常会伴随着DevOps出现，那就是CI和CD。CI是Continuous Integration（持续集成），而CD对应多个英文，Continuous Delivery（持续交付）或Continuous Deployment（持续部署）。美其名曰：“持续（Continuous）”，其实就是“加速——反复——加速——反复……”，这样子。画个图大家可能更明白一点：敏捷开发大幅提高了开发团队的工作效率，让版本的更新速度变得更快。很多人可能会觉得，“更新版本的速度快了，风险不是更大了吗？”其实，事实并非如此。敏捷开发可以帮助更快地发现问题，产品被更快地交付到用户手中，团队可以更快地得到用户的反馈，从而进行更快地响应。而且，DevOps小步快跑的形式带来的版本变化是比较小的，风险会更小（如下图所示）。即使出现问题，修复起来也会相对容易一些。虽然敏捷开发大幅提升了软件开发的效率和版本更新的速度，但是它的效果仅限于开发环节。研发们发现，运维那边，依旧是铁板一块，成为了新的瓶颈。运维工程师，和开发工程师有着完全不同的思维逻辑。运维团队的座右铭，很简单，就是“稳定压倒一切”。运维的核心诉求，就是不出问题。什么情况下最容易出问题？发生改变的时候最容易出问题。所以说，运维非常排斥“改变”。于是乎，矛盾就在两者之间集中爆发了。这个时候，我们的DevOps，隆重登场了。DevOps到底是什么DevOps这个词，其实就是Development和Operations两个词的组合。它的英文发音是 /de'vɒps/，类似于“迪沃普斯”。DevOps的维基百科定义是这样的：DevOps是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。这个定位稍微有点抽象，但是并不难理解。反正它不是某一个特定软件、工具或平台的名字。从目标来看，DevOps就是让开发人员和运维人员更好地沟通合作，通过自动化流程来使得软件整体过程更加快捷和可靠。很多人可能觉得，所谓DevOps，不就是Dev+Ops嘛，把两个团队合并，或者将运维划归开发，不就完事了嘛，简单粗暴。注意，这个观点是不对的。这也是DevOps这些年一直难以落地的主要原因。想要将DevOps真正落地，首先第一点，是思维转变，也就是“洗脑”。不仅是运维的要洗，开发的也要洗。员工要洗，领导更要洗。DevOps并不仅仅是组织架构变革，更是企业文化和思想观念的变革。如果不能改变观念，即使将员工放在一起，也不会产生火花。除了洗脑之外，就是根据DevOps思想重新梳理全流程的规范和标准。在DevOps的流程下，运维人员会在项目开发期间就介入到开发过程中，了解开发人员使用的系统架构和技术路线，从而制定适当的运维方案。而开发人员也会在运维的初期参与到系统部署中，并提供系统部署的优化建议。DevOps的实施，促进开发和运维人员的沟通，增进彼此的理（gan）解（qing）。在思维和流程改变的同时，想要充分落地DevOps，当然离不开软件和平台的支持。目前支持DevOps的软件实在是太多了。限于篇幅，就不一一介绍了。话说回来，现在DevOps之所以被吹得天花乱坠，也有这些软件和平台的功劳，可以趁机卖钱啊。DevOps生态圈中令人眼花缭乱的工具上述这些关键要素里面，技术（工具和平台）是最容易实现的，流程次之，思维转变反而最困难。换言之，DevOps考验的不仅是一家企业的技术，更是管理水平和企业文化。对比前面所说的瀑布式开发和敏捷开发，我们可以明显看出，DevOps贯穿了软件全生命周期，而不仅限于开发阶段。下面这张图，更明显地说明了DevOps所处的位置，还有它的价值：DevOps的发展现状DevOps这个词来源于2009年在比利时根特市举办的首届DevOpsDays大会，为了在Twitter上更方便的传播，由DevOpsDays缩写为DevOps。目前，DevOps处于高速增长的阶段。尤其是在大企业中，DevOps受到了广泛的欢迎。根据2018年的调查发现，74%的受访者已经接受了DevOps，而前一年这一比例为66%。越大的企业，越喜欢DevOps。包括Adobe、Amazon、Apple、Airbnb、Ebay、Etsy、Facebook、linkedIn、Netflix、NASA、Starbucks、Walmart、Sony等公司，都在采用DevOps。如今，DevOps几乎已经成为了软件工程的代名词。DevOps迅猛发展，相关专业人才的薪资待遇也跟着水涨船高。根据调研，DevOps工程师在美国的平均年薪为130000美金，在中国平均年薪也在40万-50万区间，能力强者年薪百万也是比比皆是。薪资的猛涨，又带动了IT工程师们学习和认证的热潮。DevOps的认证目前最受欢迎的就是EXIN DevOps Master和EXIN DevOps Professional。这些认证的培训费用不低，但是仍然吸引了很多人踊跃报名。EXIN DevOps认证体系DevOps与虚拟化、容器、微服务这几年云计算技术突飞猛进，大家应该对虚拟化、容器、微服务这些概念并不陌生。当我们提到这些概念的时候，也会偶尔提及DevOps。它们之间有什么联系呢？其实很简单。大家可以设想一下，如果要对一项工作进行精细化分工，我们是对一个大铁疙瘩进行加工方便？还是拆成一块一块进行加工更加方便？显然是拆分之后会更加方便。所谓“微服务”，就是将原来黑盒化的一个整体产品进行拆分（解耦），从一个提供多种服务的整体，拆成各自提供不同服务的多个个体。如下图所示：体式架构（Monolithic）→ 微服务架构（Microservices）微服务架构下，不同的工程师可以对各自负责的模块进行处理，例如开发、测试、部署、迭代。而虚拟化，其实就是一种敏捷的云计算服务。它从硬件上，将一个系统“划分”为多个系统，系统之间相互隔离，为微服务提供便利。容器就更彻底了，不是划分为不同的操作系统，而是在操作系统上划分为不同的“运行环境”（Container），占用资源更少，部署速度更快。明白了吧？虚拟化和容器，其实为DevOps提供了很好的前提条件。开发环境和部署环境都可以更好地隔离了，减小了相互之间的影响。这也是DevOps为什么2009年时不火，现在越来越火的一个主要原因之一。最后的话天下武功，唯快不破。时代发展到现在，客户的需求瞬息万变，市场的风向也难以预测。作为企业，想要生存下去，只有让自己变得更快。作为员工，必须让自己眼光更加长远，内心更加包容。转自公众号 鲜枣课堂出自：知乎，UCloud云计算链接：https://www.zhihu.com/question/58702398

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