DevOps
Was ist DevOps?
DevOps wird in der IT verwendet, um eine bestimmte Philosophie im Projekt- oder Teammanagement zu erreichen, die eine größere Effizienz in der Kommunikation zwischen den Entwicklungsteams und den operativen Teams der Abteilungen oder des Unternehmens beinhaltet. Eine bessere Kommunikationseffizienz ermöglicht die Kombination von Personen, Tools und Arbeitsmethoden.
Warum DevOps?
Die Verschmelzung von Menschen, Prozessen und einer veränderten Organisationskultur führt zur geschäftlichen Transformation und zu Erkenntnissen auf Unternehmensebene. Das Ergebnis dieser grundlegenden Erkenntnisse ist die allgemeine Verbesserung des Unternehmens.
Ein subtiler anfänglicher Bewusstseinswandel legt den Grundstein für eine größere Dynamik, die zu einem organisatorischen Wandel führt. Die Initiative vereint Produkte, Technik, Sicherheit, IT, Betrieb usw. und führt, wenn sie modernisiert und automatisiert wird, zu einer organisatorischen Optimierung.
Was bedeutet DevOps für Entwicklung und Betrieb?
DevOps bringt die Entwicklung (Softwareersteller und -autoren) und den Betrieb (verantwortlich für die Bereitstellung der Software) zusammen, zwei historisch getrennte Abteilungen und Rollen. Im Wesentlichen löst DevOps ein Kommunikationsproblem.
DevOps verändert und verbessert die Beziehung zwischen Entwicklung und Betrieb, indem es eine bessere Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den beiden Unternehmensabteilungen fördert und erleichtert.
Was sind die Komponenten von DevOps?
Die Komponenten von DevOps lassen sich in zwei Kategorien unterteilen: kritische (allgemeine) und wichtige (technische).
Kritische Komponenten
· Sicherheit: Eine Beeinträchtigung der Sicherheit kann das Ergebnis von eingeführten Schwachstellen sein, die ignoriert werden oder einfach nicht bekannt sind.
· Prozess: In einem sicheren DevOps-System ermöglicht ein automatisierter Produktweg eine standardisierte Kommunikation, die zu strengen Produkttests führt und die Produktqualität erhöht, bevor es den Kunden erreicht.
· Automatisierung: Nicht alle Aspekte des Testens und der Code-Entwicklung erfordern eine menschliche Beteiligung, sodass die Automatisierung den Entwicklungsprozess rationalisieren kann.
· Überwachung: Zur weiteren Qualitätskontrolle müssen die Sicherheitsteams ein Produkt auch nach Fertigstellung und Auslieferung kontinuierlich überwachen.
Die wichtigsten Komponenten
· Automatisierte Auslieferungspipeline: Eine systematische und detaillierte Liste, die mit der Veröffentlichung von neuem Code beginnt und den Produktionsprozess des Codes abschließt. Die Automatisierung folgt der Vervollständigung der Pipeline.
· Value Stream Management (VSM): Stellt sicher, dass die Grundlsage der Softwareproduktentwicklung der Kundennutzen ist.
· Konfigurationsmanagement: Identifiziert die Ressourcen zur Bereitstellungs- oder Laufzeit, indem nachgewiesen wird, dass sich die Anwendung nur auf die Ressourcen bezieht, die für ihre Betriebsumgebung spezifisch sind, vom Quellcode bis zur Konfigurationsdatei.
· Regelmäßige Integration: Der Einsatz einer Anwendung zur Zusammenarbeit mit anderen Anwendungen und Komponenten oder Prinzipien in einem Ökosystem ist eine Integration.
· Automatisierte Überwachung und Zustandsüberprüfung: Wie bereits als kritische Komponente erwähnt, können automatisierte Überwachungs- und Zustandsüberprüfungen als Präventivmaßnahme verfeinert werden, um Probleme anzugehen und zu lösen, noch bevor der Endnutzer eine Störung bemerkt oder erkennt.
· Rolle des Feuerwehrmanns: Wenn automatisierte Überwachungs- und Gesundheitschecks eine präventive oder proaktive Rolle einnehmen, ist die Rolle des Feuerwehrmanns eher reaktiv und minimiert Unterbrechungen, Ablenkungen oder Verlangsamungen aufgrund einer schlechten Implementierung.
· Infrastruktur als Code: Vielleicht die wichtigste Komponente von DevOps. Da frühere Entwicklungssoftwaretools zur Lösung organisatorischer Probleme entwickelt wurden, sind viele Techniken nicht in die Unternehmensinfrastruktur integriert. Der Begriff „Infrastructure as Code“ (IaC) steht für die besten Methoden, die sich aus der Funktionalität des Codescripting ergeben.
Was ist CI/CD bei DevOps?
Die Bedeutung von CI/CD (kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung) liegt darin, dass diese Maßnahmen die Entwicklung beschleunigen und somit eine schnellere Umsetzung ermöglichen. Eine Praxis, bei der der Software Development Lifecycle automatisiert wird.
Der praktische Nutzen von CI/CD liegt auf der Hand. Wie bereits bei den wichtigen und kritischen Komponenten erwähnt, ist die Automatisierung aus mehreren Gründen ein wertvolles Instrument.
Während des Software-Release-Prozesses bezieht sich die kontinuierliche Integration (CI) auf die Build-/Integrationsphase, in der die Entwickler ihre Änderungen konsequent in das Hauptrepository einer Kontrollsystemversion einbringen. Nach der Zusammenführung werden automatisch Builds und Tests durchgeführt. Sobald diese Tests durchgeführt werden, baut das CI auf neuen Codeänderungen im Hauptrepository auf.
Weitere automatisierte Tests und Integrationen – sowie die Durchführung von UI-Tests, Integrationstests und Lasttests – werden durch kontinuierliche Bereitstellung (CD) übernommen. Das Betriebsteam stößt die Bereitstellung anstelle der kontinuierlichen Bereitstellung (automatisch) an.
CI/CD ist für DevOps von Vorteil:
· Code-Änderungen werden überschaubarer.
· Schnelle Identifizierung von Fehlereingrenzungen.
· Verbesserung der Mean Time to Resolution (MTTR).
· Kontinuierliches Testen.
· Rückmeldung in Echtzeit.
· Geringere Wahrscheinlichkeit fehlerhafter Codes in der Produktion.
HPE und DevOps
Als integraler Prozess zur Verringerung kostspieliger Fehler und zur Verkürzung der Produktionszeit erhöht DevOps die Effizienz auf Unternehmensebene. HPE Ezmeral Runtime Enterprise ermöglicht es Unternehmen, die Effizienz, Geschwindigkeit und Agilität von Containern im Unternehmensmaßstab zu nutzen.
HPE ML Ops standardisiert verschiedene Best Practices und Tools, die das Entwerfen, Erstellen, Bereitstellen und Warten von ML-Modellen in der Produktion erleichtern. HPE ML Ops ist ein hochmodernes DevOps-Tool, das die „Siloisierung“ in der Unternehmensumgebung aufhebt und dadurch widersprüchliche Formate, Sicherheitsanforderungen, Datenschutzprobleme und Ressourcenmangel minimiert.
Mithilfe eines DevOps-Ansatzes verwaltet HPE DataOps Daten, um tiefe Einblicke in die Daten eines Unternehmens zu erhalten. Doch DevOps geht noch einen Schritt weiter: Data Scientists können sich mit DevOps zusammenschließen, um durch eine bessere Datenverwaltung und Analyseentwicklung schnelle Innovationen zu erzielen.
Die Software-Suites HPE Ezmeral und HPE GreenLake bieten einfache, skalierbare Lösungen auf Unternehmensebene, indem sie Modelle erstellen, trainieren und bereitstellen, um die Ausführung von Workloads zu beschleunigen und Lebenszyklen für maschinelles Lernen mit DevOps-ähnlicher Geschwindigkeit umzusetzen.