Основные тенденции DevOps, на которые стоит обратить внимание в 2017 году

2016 год был знаменательным для предприятия. Мы стали свидетелями появления ряда новых технологий — Docker v1.12 был запущен со встроенной оркестровкой, AWS добавила свои самые мощные типы инстансов, а гибридное облако (общедоступное + частное) стало очевидным выбором для предприятий, которые переходят от устаревшего оборудования. инфраструктура. В этом посте мы заглядываем в 2017 год и прогнозируем основные тенденции DevOps, на которые следует обратить внимание в этом году.

Не может содержать контейнеры

DevOps — это совместная работа, синхронизация и командная работа. По мере того как мы приближаемся к 2017 году, одной тенденцией, которая определенно раскачивает всех, является медленный, но неуклонный переход к контейнерам и тот факт, что они в конечном итоге догонят виртуальные машины с точки зрения безопасности и изоляции. Даже компании, которые не используют контейнеры в производственной среде, широко используют их в разработке, поскольку надежный рабочий процесс на основе контейнеров помогает не только в гибкой разработке приложений, но и в тестировании, подготовке и исправлении ошибок.

Одной из причин, по которой контейнеры стали предпочтительной технологией для мира DevOps, является возможность более гибкой инфраструктуры и упрощение рабочих процессов разработки и доставки программного обеспечения. Большинство новых технологий, как правило, связаны с рисками для безопасности, в основном потому, что они еще не были защищены реальным опытом, а контейнеры сейчас получают много реального опыта. В 2016 году мы увидели появление ряда новых инструментов безопасности для экосистемы контейнеров, таких как Docker Security Scanning , Clair и Hyper Containers , и вскоре контейнеры сравняются с виртуальными машинами с точки зрения безопасности и изоляции.

Появятся новые инструменты безопасности контейнеров

Сканирование безопасности Docker доступно в качестве надстройки как для Docker Cloud, так и для Docker Hub и может сканировать образы контейнеров, чтобы убедиться, что они не содержат известных уязвимостей и внешнего воздействия. Clair — это проект с открытым исходным кодом для статического анализа уязвимостей в контейнерах appc и docker, а Hyper Containers — это контейнер на основе гипервизора, который позволяет запускать образы Docker со стандартными гипервизорами. Вся эта реклама сводится к одному: к повышению уверенности в возможностях безопасности контейнеров, что приведет к тому, что гораздо больше предприятий будут использовать контейнеры в производстве в наступающем году.

Будет возможна расширенная оркестровка Docker

Еще одна тенденция, которую мы, вероятно, увидим, — управление контейнерами выводится на совершенно новый уровень. Поскольку Docker эффективно создает сцену для гигантского скачка от обычных виртуальных машин в отношении производства, эффективное управление контейнерами или, как его называют, «оркестровка», станет намного более техническим, и вот как. Оркестровку контейнеров можно просто назвать развертыванием сложных мультиконтейнерных приложений на нескольких компьютерах.

С запуском Docker 1.13 появились новые возможности для создания, управления и защиты контейнеров. В то время как большое изменение версии 1.12 заключалось в интеграции оркестрации контейнеров swarm непосредственно в механизм докера, в версии 1.13 режим swarm в докере продвинулся еще на один шаг вперед.

Помимо нового API управления секретами, который можно использовать для безопасного хранения и извлечения более конфиденциальных данных, используемых в службах Docker, для дальнейшего повышения эффективности был введен ряд новых команд, таких как команды «prune» и «squash». к дисковому пространству, используемому контейнерами. Много усилий было приложено для того, чтобы сделать сервис swarm более эффективным и гибким, и в Docker 1.13 добавлена поддержка Compose-файла в команду «docker stack deploy», чтобы сервисы можно было развертывать напрямую с помощью файла «docker-compose.yml». Еще одно важное изменение заключается в том, что с версией 1.13 вам больше не нужно беспокоиться о проблемах обратной совместимости всякий раз, когда вы обновляете свои интерфейсы командной строки, поскольку теперь все новые интерфейсы командной строки обратно совместимы со старыми демонами.

Google Kubernetes продолжит набирать популярность

Хотя Docker Swarm совершенствуется и имеет дополнительное преимущество, поскольку он создан для Docker, ему еще предстоит пройти некоторые пути, чтобы стать предпочтительным инструментом оркестровки предприятия по сравнению с Kubernetes от Google. В основном это связано с тем, что, хотя кривая обучения Kubernetes гораздо более крутая, по сути, это результат многолетнего опыта Google в работе с контейнерами Linux, в том числе в производственной среде. Еще один фактор заключается в том, что хотя Docker Swarm и использует Docker API, он также ограничен им. Другими словами, если вы хотите сделать что-то, что не включено в Docker API, и вы работаете над Swarm, грубо говоря, вам просто не повезло. Однако именно этот недостаток Kubernetes подводит нас к следующей тенденции.

Как упоминалось ранее, несмотря на то, что Kubernetes имеет крутую кривую обучения, поскольку изначально он не был предназначен для работы с Docker, он по-прежнему остается самым мощным инструментом оркестровки и первым выбором для большинства предприятий, использующих контейнеры. Итак, если самый мощный инструмент для оркестровки контейнеров недостаточно удобен для пользователя, что делать предприятию? Предприятие, очевидно, рассматривает это как бизнес-возможность для еще одного предложения «как услуга», подобного тому, которое предлагает платформа 9 , которая по сути является «Kubernetes как услуга».

Теперь просто представьте, что у вас есть кто-то, кто полностью управляет Kubernetes, и все, что вам нужно делать, это работать над своими приложениями, это была бы идеальная ситуация и намного лучше, чем возиться с оркестровкой. Хотя Kubernetes сама по себе является отличной платформой, ее недостатки определенно будут чаще использоваться инструментами и службами, стремящимися заполнить те пробелы, которые сделают ее идеальным инструментом оркестровки для предприятия.

Команды DevOps предпочитают бессерверные вычисления

Что касается перехода к контейнерам и, в частности, к DevOps, то целью команд DevOps всегда было быть быстрее, легче, гибче и, по сути, «умнее». В соответствии с этой идеологией это приводит нас к тому, что в не столь отдаленном будущем большинство команд DevOps перейдут на «бессерверные» технологии. Хорошая коммуникация является ключом к любой операции DevOps, и вместе с ней появляется возможность устранить любую бюрократическую волокиту, которая означала бы трату человеко-часов, пока люди сидят и ждут результатов или инструкций.

С помощью бессерверной технологии команды DevOps могут поднять этот уровень эффективности еще на один шаг, избавив разработчиков от необходимости вообще управлять какой-либо серверной инфраструктурой и уделять свое время своим приложениям.

Повышение уровня производительности — это конечная цель любой команды DevOps наряду с улучшением взаимодействия с конечным пользователем. С запуском AWS Lambda бессерверные вычисления стали очень реальным вариантом, а экономические выгоды от отсутствия необходимости платить за постоянно работающий сервер огромны. Поскольку вы платите только за ресурсы, используемые при запуске ваших событий, стартапы с меньшим бюджетом могут легко использовать эту технологию для реализации своих мечтаний; В 2017 году многие из этих мечтаний, безусловно, осуществятся.

ИИ станет более распространенным в DevOps

Прежде чем мы подведем итоги прогнозов тенденций на 2017 год, нельзя не упомянуть одну тенденцию — внедрение глубокого обучения и искусственного интеллекта в рабочие процессы DevOps. Поскольку все больше и больше команд DevOps продолжают использовать общедоступные облачные ресурсы, предлагаемые AWS и Azure, многие из них столкнутся лицом к лицу с мощными инструментами искусственного интеллекта, которые будут у них под рукой, и само собой разумеется, что многие эти люди собираются использовать эти инструменты в 2017 году.

Команды DevOps всегда стремятся к автоматизации, и она не может быть более автоматизированной, чем искусственный интеллект. На самом деле это может быть брак, заключенный на небесах, и вскоре ИИ может стать наиболее неотъемлемой частью любой команды DevOps, где все больше и больше ответственности будет делегироваться машинам с точки зрения фиксированных и логических задач, в то время как людям предоставляется время для творчества.
Понятно, что в 2017 году команды DevOps будут расширять границы технологий, внедрять изменения намного быстрее, чем мы ожидали, и предлагать новые и инновационные способы повышения производительности.