過去幾年中，從鬼話到神話再到人話，DevOps已經(jīng)從時髦概念落地***實踐，進而改變著整個軟件世界。而在即將到來的2019年，DevOps將迎來一波猛烈的發(fā)展，成為推動軟件世界前進的核心動力。從過去五年DevOps的Google Trend熱度走勢(下圖)來看，這個預測并非空穴來風。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)方面，DevOps的采用率從2015年到2016年提高了約8%，如下圖所示，預計2019這一數(shù)字將大幅增長。

據(jù)Statista稱，許多商業(yè)組織正在采用DevOps，2018年增長率高達17%，而2017年則為10%左右。

您可以點擊RightScale查看完整報告。此外Forrester的報告明確提到2018年將是DevOps元年。

我最近關于DevOps現(xiàn)狀統(tǒng)計數(shù)據(jù)的文章在DevOps愛好者中得到了極大的反響，這表明許多技術傳播者都有興趣了解，并更多地在他們的組織中實施DevOps。

以下我們來看看DevOps發(fā)展的八大趨勢

1. 焦點從CI管道(Pipeline)轉(zhuǎn)移到DevOps裝配線

Pipelines管道可以可視化的方式向你完整顯示APP從源代碼到生產(chǎn)環(huán)境的過程，您可以在單一面板中看到所有內(nèi)容。我們要做的不僅僅是CI(持續(xù)集成)，更重要的是CD(持續(xù)交付); 組織正在投入時間和精力來更多地了解如何將軟件開發(fā)全過程自動化。在2019年，這種轉(zhuǎn)變將表現(xiàn)為從CI管道向DevOps裝配線的演化。

2. 自動化將成為主要焦點

在DevOps中，我們談論了很多自動化。如果可能的話，零接觸自動化就是未來的發(fā)展方向。這并不意味著你必須自動化一切，但如果必須，那么你應該能夠做到。了解DevOps周期的6 C并確保在這些階段之間應用自動化是關鍵所在，這將是企業(yè)2019年的主要目標。

DevOps生命周期的6c

3. 測試人員應該學習編碼

在DevOps中，需要知道如何編寫代碼并用自動化腳本來測試各種用例的測試人員。如果您是測試人員并且在是否學習編碼方面處于兩難境地，我們建議您學習編碼。了解不同的DevOps工具和自動化腳本在當今的軟件開發(fā)中至關重要，并且這也將是2019年的主旋律。

如果測試人員不學習編寫代碼并編寫自己的自動化測試腳本，他們就離死不遠了。手動測試將在2019年過時，因為會耗費大量時間。測試自動化不僅可以提高效率，還可以確保功能更快地交付給市場。

4. 增加采用微服務架構(gòu)

DevOps和微服務將齊頭并進。微服務是獨立的實體，因此在出現(xiàn)問題時不會存在依賴關系并破壞其他系統(tǒng)。微服務架構(gòu)可幫助公司輕松部署和添加新功能。預計公司將轉(zhuǎn)向微服務架構(gòu)，以增加其運行時間和有效交付能力。在制定微服務架構(gòu)決策前，我們不要人云亦云，或者跟風冒進，企業(yè)技術決策者應當了解和理解為什么要采用微服務架構(gòu)。

5. 更多公司會選擇企業(yè)版本

有許多公司仍處于自行開發(fā)或購買的兩難境地。但是，我們建議您按照自己的要求做自己最擅長的工作并購買工具。這不僅可以幫助您專注于您的目標，還可以完全依賴第三方平臺來提高工作效率。許多公司現(xiàn)在都在尋求企業(yè)版本來搭建自己的基礎架構(gòu)，并確保安全性盡可能得到***的控制。

6. Kubernetes將迎來大發(fā)展

Kubernetes因其產(chǎn)品力和易用性而成為增長最快的容器技術。Kubernetes圍繞它建立了一個很好的開源社區(qū)。在世界各地，許多CIO和技術專家已采用Kubernetes，預計Kubernetes將在2019年迎來大發(fā)展。

最近，在KubeCon + CloudNativeCon北美會議(2017年12月6日至8日)前夕，云原生計算基金會進行了一項調(diào)查，并分享了容器編排環(huán)境向Kubernetes轉(zhuǎn)移的變化趨勢。

容器技術環(huán)境向Kubernetes轉(zhuǎn)移

7. 安全性將成為主要焦點 – DevSecOps

CICD管道能夠?qū)崿F(xiàn)日常的快速迭代變化，從而滿足客戶的需求和要求。CI / CD管道也可以實現(xiàn)自動化，因此安全性現(xiàn)在必須成為設計規(guī)范的一部分，從一開始就考慮安全性需要，將安全性編輯到軟件的“基因”中，而不是像速騰轎車有缺陷的后軸一樣用螺栓固定，安全性不再是附加功能。

最近我們看到了DevSecOps的上升趨勢，DevSecOps強調(diào)在應用程序開發(fā)的生命周期中首先注入安全性，從而減少漏洞并使安全性匹配IT和業(yè)務目標要求。DevSecOps模型假設每個人都對安全負責，因此減少了問責和查源扯皮的問題。

DevOps和DevSecOps之間的區(qū)別

8. AI和ML將促進DevOps增長

AI和ML非常適合DevOps文化。他們可以處理大量信息并幫助執(zhí)行瑣碎的任務，從而使IT人員能夠完成更有針對性的工作。他們可以學習模式，預測問題并提出解決方案。DevOps的目標是統(tǒng)一開發(fā)和運營，而AI和ML則可以消除過去分裂開發(fā)和運維兩大業(yè)務的一些緊張局勢。(參考閱讀 -  DevOps.Com AI和ML從六個方面優(yōu)化DevOps)