2022年12月20日
DevOps
私たちはHarness内のチームと一部のお客様に、2023年のDevOpsの展望をお聞きしました。こちらが、みなさんのご意見で す。
広範囲にわたる人材不足から、コストに対するより厳しい視点まで、DevOpsチームは2022年に、より少ないリソースでより多くのことを行うよう求められました。不安定な経済環境と競争力を維持するための圧力の高まりが相まって、新しいイノベーションを推進する開発者の仕事の重要性はかつてないほど高まっています。
このような課題の背景には、長年にわたる積み重ねがあります。開発者は、セキュリティーを含む、全ての分野の専門家になることをますます強く求められています。そのため2023年は、開 発チームにとって新たな焦点と重要な機会、その両方を得る時期になりつつあるようです。エンドユーザーの生産性を向上させ、開発者の負担を軽減することを目的として、DevOpsからPlatform Engineeringへの大規模な移行が見られます。実際、これはGartnerの今年の戦略的テクノロジ ートレンドのトップ10のうちの1つです。また、より速く機能を提供しようとし、開発者のエクスペリエンス強化も目指している組織にとって、GitOpsが果たす重要な役割にも私たちは注目しています。
他に期待できることは?私たちはHarness内のチームと一部のお客様に、2023年のDevOpsの展望をお聞きしました。こちらが、みなさんのご意見です。
sal氏、CEO、Harness
「2023年は、あらゆる規模と種類の企業が開発者の効率と経験を、人材不足と景気後退という2つの課題を乗り切る方法を模索する中で、飛躍的に向上させるのを目にするでしょう。そして開発者の労力を劇的に最小限に抑える自動化とプロセスの改善を活用できずに、どれだけのお金を無駄にしてきたのか、経営陣のメンバーが理解するようになるでしょう。社内開発者プラットフォームの使用が急増し、主要な開発指標が新たに注目され、 高騰するクラウドコンピューティングコストがさらに精査されるようになると予測しています。これらは全て、開発者と会社の収益に大きな利益をもたらします。」
「DevSecOpsの未来は、プラットフォームエンジニアリングに移行し、AIに大きく依存して、最適化を提供し、ビルドの実行時間を短縮し、全面的に効率を高めるでしょう。SREではなく、BOTが本番環境の既知の問題に対してランブックを実行するなどのシナリオが見られるようになります。さらに、GitOpsはInfrastructure as Code(IaC)を支配し、アプリケーションCI/CDに強力な足場を築きます。IaCは完全にサーバーレスの領域に適応し、これまで以上に勢いを増します。目下のコンテナ化と仮想化の問題に対処するソリューションが市場に出てくるにつれて、開発者の生活は楽になります。」
「チームが開発者を支援するためのより多くの方法を採用し続けるにつれて、GitOpsは2023年以降も重要な役割を果たすでしょう。企業が競争力を維持し、混雑した市場で結果を出し続けるためには、全体的な労力を削減し、チームが機能をより迅速に市場に投入できるような一連のツールを提供する 必要があります。また、DevSecOpsは本来あるべき方法で行われていないと思います。セキュリティーエンジニアの仕事を開発者にシフトしている人が多いからです。2023年になってもこれが変わらなければ、エンジニアが全ての領域のマスターになるよう迫る危険にさらされており、DevOpsが処理しきれないほどの負荷がかかります。」
「2023 年には、DevOpsからプラットフォームエンジニアリングへの大規模な移行が見られるでしょう。歴史的に、「DevOps」または「DevSecOps」という用語は、職務に多くのことを含めようとしてきました。そのため開発者チームは、ルールやポリシーの作成からパイプラインの作成、コードの作成まで、あらゆる種類のタスクを処理するのに役立つプラットフォームを採用することが増えてきています。業界は、特定のタスクで1つのグループに過度の負担をかけるのではなく、プラットフォーム内のチームとして機能することで、チームが最高の仕事をできるようにするためのプラットフォームに大きく依存するようになるでしょう。プラットフォームエンジニアリング アプローチの活用で、開発者チームはよりスマートに、迅速に作業し、強力な成果によってもっと多くのビジネス価値を提供できます。さらに、企業が開発者の作業の効果を測定する方法に大きな変化が見られるでしょう。企業は、営業チームが評価される方法と同様に、開発者の活動と成果の分析を開始し、ゲーミフィケーションの要素も入ってくる可能性があると考えています。最後に、人工知能(AI)と機械学習操作(MLOps)人工知能(AI)と機械学習による運用(MLOps)の導入が飛躍的に増えるでしょう。AIとMLを活用して作業における最も悪い部分を排除することで、開発者は貴重な時間を取り戻し、創造性を解き放ち、組織のための新しいイノベーションを刺激できます。」
この記事はHarness社のウェブサイトで公開されているものをDigital Stacksが日本語に訳したものです。無断複製を禁じます。原文はこちらです。