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2019年DevOps的发展趋势预测

时间:2019-04-02 18:30:56      阅读:124      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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各路分析师都在预测,DevOps已为未来的发展做好了准备。其中IDC预测DevOps的软件市场规模在2022年,将从2017年的39亿美元,增长到80亿美元。Grand View Research预测到2025年,全球DevOps市场规模将达到128.5亿美元,复合年增长率达到18.6%。
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哪些趋势将会在在2019年推动行业增长?针对此问题,我们总结了以下几点。
在AI、机器学习领域引入DevOps,提高生产效率
WEB表单是自动化的死结,每个人都觉着这种纯手工操作的方式非常麻烦,但这却是机构实现数据采集的必由之路。

AI和机器学习技术已经足够成熟,能够可靠地处理音频、视频、文本和图像数据。这意味着人们可以通过语音呼叫、拍摄视频、照片或其它的自然界活动,即可实现丰富的表格数据提交,将来自外部世界的模拟输入,自动化、数字化处理。

当然,这类转换避免不了错误,这取决于AI模型的训练程度,以及我们如何能够利用好现实世界的输入来增强这个模型。在这个过程中如引入DevOps,将能够使用户,以及其他相关人员,都能够将这些错误作为输入,来提高模型的准确性。
密钥管理是DevOps的关键
2019年,GDPR严密监管数据成为现实,与此同时,与隐私数据保护相关的法律、法规在全球范围内会逐渐实施,这使得标记数据变得非常重要。因此,与数据标记和主数据管理相关的工具,对于追踪原始数据的使用变得至关重要。

敏感数据需要在静态存储与迁移过程中时刻保持加密状态,伴随数据加密,管理加密密钥的责任变得非常重要。密匙不仅应该保证安全的存储,还应当定期轮换。提供此类功能的密钥管理服务,将在DevOps的世界里成为常态。
容器需求与数据位置要求
数据的位置是由国家驱动的,一般会要求数据必须保存在其国家的物理位置边界范围内。采用SaaS或PaaS模式提供服务的企业,必须采用其服务所在国家/地区的特定公共云,甚至私有云。这导致关键数据与应用的部署,必须跨物理位置执行。因物理位置,以及敏捷开发方法,而导致系统部署变得越来越复杂。
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基于容器的开发、发布和部署模型很好的解决了此类问题,在企业内变得非常常见。虽然容器具有独立工作区域的优势,但它们复杂性也增加了对监视工具和技术的要求,例如如何利用工具和技术整合这些应用。
编译器成为数据中心运营的新宠
摩尔定律的失效也未能帮助CPU提升工作负荷,满足数据中心日益增长的数据处理需求。为弥补性能差距,GPU、FPGA和ASIC等硬件逐渐***到了数据中心。

开发人员开始使用高级编译语言,如OpenCL、CUDA,基于部署级别的要求,如工作负荷、硬件配置以及数据量,编译器将能够生成相应代码,在各类硬件设备上运行。DevOps的实践必须和编译开始“交朋友”,及时生成代码,接近部署点。

技术的进步、安全性的要求以及法律、政策的变更将会对该部分的快速增长,产生影响。伴随着开发人员面临的越来越复杂数据,越来越多的DevOps解决方案将快速进入这个市场,进一步促进流程自动化、部署的提速,实现上述趋势。

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2019年DevOps的发展趋势预测

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