- Gia tăng áp dụng AI và machine learning
- Hai công nghệ này cũng tăng cường tự động hóa cho viết mã, phân tích, kiểm thử, triển khai, giám sát, bảo mật và tuân thủ
- Khi AI và machine learning cùng hoạt động trong DevOps, chúng có thể tự động hóa một phần công việc trong quy trình phát triển phần mềm, từ đó nâng cao năng suất và hiệu quả
- Theo Market Research, quy mô thị trường AI tạo sinh toàn cầu trong thị trường DevOps được dự báo tăng từ 1,325 tỷ USD năm 2023 lên 22,1 tỷ USD vào năm 2032, tương ứng tốc độ tăng trưởng kép hằng năm 38,2%
- Yếu tố tăng trưởng:
- Ngày càng nhiều doanh nghiệp chuyển dịch lên cloud, khiến phát triển phần mềm được yêu cầu phải tự động hóa và hiệu quả hơn
- AI tạo sinh là công nghệ tự động hóa, nên sẽ được dùng như công cụ cốt lõi để đạt mục tiêu này
- Yếu tố kìm hãm:
- Vẫn còn thiếu nhân lực có thể xây dựng và triển khai các giải pháp AI tạo sinh
- Khả năng thiên lệch của mô hình AI tạo sinh và nguy cơ làm phát sinh các vấn đề đạo đức, pháp lý
- Khó khăn trong việc tích hợp AI tạo sinh vào các phương pháp phát triển phần mềm hiện tại
- AI tạo sinh có thể được dùng để tự động hóa một số quy trình trong phát triển phần mềm, nhưng đồng thời cũng có thể tạo ra các lỗ hổng mới và vector tấn công mới
- Mở rộng containerization
- Containerization là việc đóng gói mã phần mềm cùng các thành phần thiết yếu như thư viện, framework và các dependency khác vào một gói, rồi tách chúng thành các container riêng
- Trong khuôn khổ các sáng kiến chuyển đổi số, nhiều doanh nghiệp đang thay thế các tác vụ IT thủ công trước đây bằng phần mềm tự động hóa kiểm thử, cấu hình và quy trình runtime. Container đang nổi lên như một công nghệ quan trọng hỗ trợ điều này
- Theo Reportlinker.com, quy mô thị trường application container được dự báo tăng từ 4,23 tỷ USD năm 2023 lên 15,006 tỷ USD vào năm 2028, tương ứng CAGR 28,9%
- Yếu tố tăng trưởng:
- Container hỗ trợ tăng tốc độ đưa ứng dụng ra thị trường nhờ cung cấp chu kỳ phát hành nhanh hơn và nhất quán hơn
- Khi chuyển sang cloud, doanh nghiệp chú ý đến tính linh hoạt và hiệu quả tiết kiệm chi phí của container, từ đó áp dụng chiến lược ưu tiên container, điều này có thể thúc đẩy containerization lan rộng
- Yếu tố kìm hãm:
- Tốc độ triển khai application container có thể khiến doanh nghiệp dễ bị tổn thương trước các rủi ro bảo mật như bug hoặc cấu hình sai
- Khi triển khai container làm hạ tầng IT trở nên đa dạng hơn, doanh nghiệp có thể thiếu khả năng quan sát vị trí dữ liệu mission-critical và dễ gặp vấn đề mất dữ liệu hơn
- Container có thể dễ bị tổn thương hơn trước một số rủi ro bảo mật cụ thể như kernel exploit hoặc lỗ hổng từ tài nguyên dùng chung
- Cấu hình sai hoặc các thực hành bảo mật không được giám sát có thể gây ra những khiếm khuyết bảo mật nghiêm trọng
- Mở rộng áp dụng IaC
- Infrastructure as Code (IaC) là thực hành DevOps trong đó hạ tầng được quản lý và provision bằng mã thay vì quy trình thủ công
- Các tổ chức có thể dùng IaC để giảm thời gian cần thiết cho việc provision và bảo trì hạ tầng, đồng thời cải thiện độ chính xác và tính nhất quán của cấu hình hạ tầng
- Theo Fortune Business Insights, quy mô thị trường IaC toàn cầu được dự báo tăng từ 908,7 triệu USD năm 2023 lên 3,3049 tỷ USD vào năm 2030, tương ứng CAGR 20,3%
- Yếu tố tăng trưởng:
- Các kiến trúc hiện đại được cấu thành từ các dịch vụ và API liên kết lỏng nhưng phụ thuộc lẫn nhau
- Vì vậy lượng tài nguyên cloud do con người quản lý ngày càng tăng, và IaC có thể xử lý sự phức tạp này
- Nền tảng IaC cung cấp cho developer đầy đủ khả năng của ngôn ngữ lập trình
- Nhờ đó có thể quản lý dependency của các ứng dụng cloud hiện đại một cách đơn giản hơn
- Yếu tố kìm hãm:
- IaC đòi hỏi trình độ kỹ năng kỹ thuật cao
- Một số doanh nghiệp có thể ngần ngại áp dụng IaC vì thay đổi về văn hóa và quy trình kinh doanh, rủi ro khi migration ứng dụng hiện có hoặc khả năng đội ngũ thiếu các kỹ năng cần thiết
- Các tổ chức đối mặt với thách thức khi chuyển từ quy trình quản lý hạ tầng thủ công sang quy trình tự động hóa dựa trên mã
- Điều này có thể tác động lớn đến workflow hiện tại và làm giảm năng suất trong vận hành kinh doanh
- Việc thiếu kiến thức để xử lý kiến trúc nhiều lớp và phức tạp của doanh nghiệp lớn có thể tạo ra sự kháng cự khi tích hợp công nghệ mới
- Vấn đề này có thể tạo rủi ro và phát sinh các lỗ hổng khi tổ chức quản lý cấu hình hạ tầng dựa trên mã
- Sự phức tạp trong việc quản lý kiến trúc dựa trên mã cuối cùng có thể hạn chế tăng trưởng của thị trường IaC
- Tầm quan trọng ngày càng tăng của observability
- Observability là thước đo cho biết mức độ có thể suy luận chính xác trạng thái bên trong của hệ thống từ các kết quả đầu ra bên ngoài của hệ thống. Đây là hoạt động thu thập, trực quan hóa và phân tích metric, event, log và trace
- Các công cụ observability cung cấp khả năng quan sát theo thời gian thực và insight chi tiết liên quan đến hiệu năng ứng dụng trong các môi trường phức tạp, phân tán
- Theo Future Market Insights, quy mô thị trường này được dự báo tăng từ 2,1737 tỷ USD năm 2022 lên 5,5532 tỷ USD vào năm 2032, tương ứng CAGR 8,2%
- Yếu tố tăng trưởng:
- Nhu cầu thị trường thay đổi nhanh chóng, và để phản ứng linh hoạt, nhanh nhạy trước điều đó, doanh nghiệp cần có công nghệ observability
- Điều này có thể thúc đẩy giao tiếp và cộng tác giữa các bên liên quan và khách hàng, đồng thời hạ thấp rào cản giữa vận hành IT, thiết kế và kinh doanh để đóng vai trò quan trọng trong doanh nghiệp
- Hiện nay trong ngành, trọng tâm là hiểu và phân tích hiệu năng ứng dụng, đồng thời cải thiện tính ổn định, khả năng mở rộng và tính sẵn sàng của ứng dụng
- Từ đó sự đồng thuận đối với observability sẽ ngày càng lớn hơn, và việc sử dụng các nền tảng liên quan cũng sẽ tăng lên
- Yếu tố kìm hãm:
- Chi phí triển khai công nghệ nền tảng observability khá cao
- Do thiếu nhân lực có tay nghề, nhiều tổ chức cũng có thể phản đối việc triển khai công cụ và công nghệ mới
- Sự trỗi dậy của NoOps
- Đây là khái niệm cho rằng có thể tự động hóa hoàn toàn môi trường phần mềm để đội ngũ vận hành không còn cần phải quản lý nó
- Mục tiêu của nó là đưa hiệu quả vận hành lên mức tối đa, đến mức không còn cần một đội vận hành chuyên trách
- AI, IaC và serverless computing được nhắc đến như những công nghệ nền tảng của NoOps
- NoOps hướng đến việc giúp developer thoát khỏi các vấn đề vận hành để tập trung vào viết mã
- Ngày càng nhiều tổ chức áp dụng NoOps nhờ các nền tảng AIOps tự động hóa quy trình vận hành IT bằng cách kết hợp big data và machine learning
- Các tổ chức cần thận trọng khi xem xét chuyển đổi sang NoOps
- Dù nâng cao hơn nữa hiệu quả vận hành, vẫn cần lưu ý không đánh mất những insight thiết yếu và năng lực ra quyết định của con người
Chưa có bình luận nào.