DevOps-Trends 2024: 5 Dinge, die Sie wissen sollten
Trend oder Tradition?: DevOps ist kein hochaktueller Trend mehr, sondern eine etablierte Arbeitsweise, die sowohl bei Entwicklern als auch in IT-Abteilungen Einzug gehalten hat – der Wandel von einer radikalen Idee zur Mainstream-Methodik.
Die DevOps-Philosophie: DevOps steht für die Verschmelzung von Entwicklung und IT-Betrieb, um Software schneller auszuliefern und die Qualität zu verbessern. Grundlage ist eine Kultur der Zusammenarbeit und stetigen Weiterentwicklung, die traditionelle Silos aufbricht.
Technologischer Wandel treibt DevOps voran: Die Verbreitung von Containerisierung, Cloud-nativen Ökosystemen und Infrastructure as Code (IaC) hat die DevOps-Bewegung gestärkt und die Softwareentwicklung sowie Bereitstellungsprozesse flexibler und effizienter gemacht.
Sicherheit rückt in den Fokus: Mit dem Aufkommen von DevSecOps wird Sicherheit bereits früh in die Softwareentwicklung integriert – dies steht für den Wandel hin zu einer frühzeitigen Erkennung und Minimierung von Schwachstellen.
Kultur und Tools gehen Hand in Hand: Technologischer Fortschritt wie KI und ML kommt DevOps zwar zugute, doch das Herzstück liegt im Aufbau einer positiven Kultur mit Fokus auf Menschen, Zusammenarbeit und kontinuierliche Verbesserung.
Wann hört ein Techniktrend auf, ein Trend zu sein, und wird einfach zum Alltag?
Über diesen bestimmten Wendepunkt könnten wir lange diskutieren – es gibt keine „richtige“ Antwort auf diese Frage. Es genügt zu sagen, dass, wenn ein „Trend“ sich bereits im zweiten Jahrzehnt befindet – wie es bei DevOps-Kultur und -Praktiken der Fall ist – es einfach die Art ist, wie Dinge erledigt werden. (Nach den meisten Berichten begann DevOps etwa ab 2007 seine heutige Form anzunehmen.)
In unserem Ultimativen DevOps-Guide haben wir den Begriff so definiert: „DevOps ist eine Sammlung von Praktiken und Philosophien, die Softwareentwicklung (Dev) und IT-Betrieb (Ops) miteinander verbinden und darauf abzielen, den Lebenszyklus der Systementwicklung zu verkürzen und eine kontinuierliche Bereitstellung bei hoher Softwarequalität zu ermöglichen. Es ist ein Ansatz, der die Zusammenarbeit, Kommunikation und Integration zwischen Entwicklern und IT-Fachleuten betont.“
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In seinen frühen Phasen klang das für manche IT-Profis seltsam und beängstigend – ja sogar radikal. Heute ist es so verbreitet, dass es alltäglich ist. Im State-of-CI/CD-Report der CD Foundation gaben 83 % der Entwickler an, an DevOps-bezogenen Aktivitäten beteiligt zu sein. Das ist zwar noch nicht jeder, aber es kommt dem ziemlich nahe.
Abgesehen davon ist DevOps – was genauso sehr eine Kultur wie ein bestimmtes Set an Tools oder Prozessen ist – seiner Natur nach ständig im Wandel.
In diesem Artikel schauen wir, wie wir an diesen Punkt gelangt sind – und wie sich DevOps heute weiterentwickelt. Zunächst ist es wichtig zu verstehen, warum es DevOps überhaupt gibt.
Warum ist DevOps wichtig?
DevOps vereint die Begriffe „Development“ (Entwicklung) und „Operations“ (Betrieb) – zwei langjährige Technologiebereiche. Das Hauptziel von DevOps ist es, ein hohes Maß an Integration zwischen diesen beiden wichtigen Komponenten eines IT-Systems zu erreichen, wobei der Fokus vor allem auf kontinuierlicher Bereitstellung und Qualitätssicherung von Software liegt. Traditionell waren diese Funktionen getrennt und in Silos organisiert – was zu Engpässen, Lieferverzögerungen, Qualitätsproblemen, Schuldzuweisungen (wenn etwas schiefging), Sicherheitslücken und weiteren Problemen führte.
DevOps – sowohl als Begriff, aber vor allem als Kultur und Praxis – spiegelt das Bedürfnis von Softwareorganisationen wider, Code schneller und häufiger zu entwickeln und bereitzustellen, ohne dabei Qualität, Zuverlässigkeit oder Sicherheit zu opfern.
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So sind wir hierher gekommen: DevOps-Trends aus der Vergangenheit
Das enorme Wachstum von DevOps im letzten Jahrzehnt oder so hat sich mit mehreren verwandten Technologietrends gekreuzt, die DevOps-Praktiken ermöglichten und sich aus den DevOps-Prinzipien und der -Kultur entwickelt haben. Zu den wichtigsten Faktoren, die uns bis hierher geführt haben, zählen:
Containerisierung: Wir haben eine vermehrte Nutzung von Docker und anderen Tools für die Software-Containerisierung erlebt, was dazu beigetragen hat, Anwendungen plattformübergreifend portabel zu machen, etwa auf verschiedenen öffentlichen und privaten Cloud-Plattformen (inklusive Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform) sowie auf lokaler Infrastruktur.
Cloud-native-Ökosystem: Wir haben einen deutlichen Anstieg in der cloud-nativen Anwendungsentwicklung gesehen, die die Skalierbarkeit von Infrastruktur und Services sicherstellt. Um die gesamte cloud-native Landschaft an einem Ort zu erfassen, braucht man eine Werbetafel-große Whiteboardfläche—sogar im Webbrowser muss man wohl scrollen, um alles zu sehen!
Cybersicherheit: Während DevOps anfangs vor allem auf eine engere Verzahnung von Entwicklungs- und Betriebsaufgaben abzielte, wurde damit auch deutlich, dass Sicherheit bereits frühzeitig im Software Development Lifecycle (SDLC) verankert werden muss. DevSecOps wurde zu einem wichtigen Trend und integrierte Sicherheit in die DevOps-Pipeline, statt sie als separaten Bereich zu behandeln. Dies förderte unter anderem die frühzeitige Erkennung von Schwachstellen und minimierte so Risiken und Auswirkungen im laufenden Betrieb.
Infrastructure as Code (IaC): DevOps hat die Automatisierung zu einem zentralen Element in IT-Umgebungen gemacht, und dieser Trend war besonders im Infrastrukturbereich ausgeprägt; das Infrastrukturrmanagement war früher meist eine manuelle, wiederholende Tätigkeit, aber die Einführung von Infrastructure as Code (IaC) brachte effiziente, zuverlässige und wiederholbare Mechanismen zur Verwaltung der Infrastruktur, auf der Softwareanwendungen laufen.
Kultur: Bei DevOps ging es nie nur um Technologie. Vielmehr wurde der Fokus darauf gelegt, den Menschen unnötige Lasten oder Kopfschmerzen bei ihrer Arbeit zu ersparen. So half DevOps dabei, ein neues Bewusstsein für die Bedeutung einer gesunden und nicht-toxischen Unternehmenskultur zu schaffen, mit einem Schwerpunkt auf psychologischer Sicherheit, schuldlosen Nachbesprechungen, gemeinsamen Anreizen, kontinuierlicher Verbesserung und mehr.
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Auch wenn große Sprachmodelle (LLMs) und generative KI derzeit sehr beliebt sind, ist KI/ML keineswegs neu. Maschinelles Lernen wird insbesondere bereits zur prädiktiven Analyse, Fehlererkennung und Prozessautomatisierung in verschiedenen DevOps-Kontexten eingesetzt.
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Aktuelle DevOps-Trends
Obwohl die meisten der oben genannten Muster schon seit geraumer Zeit existieren, bedeutet das nicht, dass DevOps stagniert. Es ist nach wie vor so beliebt wie eh und je – und aus Sicht der Personalbeschaffung weiterhin äußerst gefragt. Eine kürzliche US-weite Suche nach DevOps Engineer-Stellen auf LinkedIn – nur ein Jobtitel unter vielen potenziell relevanten Rollen – ergab knapp 5.000 offene Stellen.
Mit seiner Reife hat sich DevOps stetig weiterentwickelt. Schauen wir uns fünf der sichtbarsten Wege an, wie sich DevOps weiterhin verändert.
1. Weitverbreitete Einführung von Kubernetes
Mit dem explosionsartigen Anstieg der Nutzung von Containern wurde schnell deutlich, dass DevOps-Teams eine bessere Möglichkeit brauchten, alles zu verwalten. Hier kommt Kubernetes ins Spiel, das sich als Standardlösung für Container-Orchestrierung etabliert hat – und als gemeinsame Plattform (erhältlich in vielen Distributionen oder Varianten), auf der Teams ihre Anwendungen und Infrastrukturen managen können.
„Kubernetes und Container haben es Teams ermöglicht, alle notwendigen Umgebungen zu bündeln und ihren Code auf einer Standardplattform laufen zu lassen, wodurch Operationsteams sich nur noch um den Zustand der Kubernetes-Plattform kümmern müssen“, berichtet uns Vitor Avancini, CTO der KI- und Datenberatungsfirma Indicium.
Kubernetes bietet robuste Automatisierung, Netzwerkinfrastruktur und Speicherstrukturen für Cloud-native Workloads. Außerdem hat Kubernetes eines der zentralen Versprechen der Containerisierung – die Möglichkeit, Arbeitslasten unkompliziert zwischen verschiedenen Umgebungen zu verschieben, ohne sie grundsätzlich neu aufzubauen – realistischer gemacht: „Es wurde für das Operationsteam leichter, viele Umgebungen zu kopieren und einzurichten, da man nicht für jeden Technologiestack verschiedene Umgebungen benötigt.“
Das erklärt, warum laut der 2023er Umfrage der Cloud Native Computing Foundation rund zwei Drittel der Unternehmen Kubernetes produktiv einsetzen, während weitere 18 Prozent die Nutzung aktiv evaluieren.
Hilfreiche DevOps-Tools: Kubernetes (die freie Open-Source-Distribution) sowie eine große Bandbreite an kommerziellen und gemanagten Container-Management-Lösungen.
2. Automatisierung ist überall im DevOps
Kubernetes ist das Paradebeispiel für einen übergeordneten Trend, der schon in den Anfangstagen von DevOps begann: Automatisiere alles.
Was als Meme begann, wird immer mehr zur Realität, denn Automatisierung ist inzwischen in allen Bereichen von DevOps, CI/CD und GitOps-Pipelines zu finden – von Sicherheits-Scans über QA-Checks bis hin zu Build- und Deploy-Aufgaben oder der Durchsetzung von Richtlinien. Das spiegelt sich auch in einer schier unüberschaubaren Vielfalt an Automatisierungstools wider. Manche davon – insbesondere Low-Code- und No-Code-Tools – erfordern nicht einmal Programmierkenntnisse.
„Mit all der Freiheit, die [DevOps] den Teams bringt, kann es auch chaotisch werden. Tools für [Automatisierung] können hier eine wichtige Rolle spielen, um Ordnung und Governance sicherzustellen“, erklärt Avancini und weist darauf hin, dass IaC-Tools wie Terraform nach wie vor eine bedeutende Rolle spielen.
Hilfreiche DevOps-Tools: Terraform, Ansible
Priorisierung ist eine sehr häufige Herausforderung: Unternehmen verschieben kritische Cloud-Aufgaben wie Datenbankoptimierung und Infrastrukturentwicklung oft auf spätere Quartale oder sogar ins nächste Jahr. DevOps-Teams möchten diese Probleme angehen, doch sobald sie sich hinsetzen, erschwert die große Anzahl an Aufgaben die Entscheidung, welche Themen den größten Mehrwert haben und daher Vorrang erhalten sollten.
Genau aus diesem Grund hat Zesty sich zu einer Plattform weiterentwickelt, die umsetzbare Einblicke bietet und Unternehmen hilft, die wertvollsten Maßnahmen zuerst zu priorisieren und effizient umzusetzen. Um Aufgaben effektiv priorisieren zu können, benötigen Unternehmen klare Einblicke in den zeitlichen und finanziellen Aufwand. Plattformen, die diese Prozesse automatisieren, sind von unschätzbarem Wert, da sie bessere Entscheidungen und eine effizientere Ressourcenzuteilung ermöglichen. DevOps-Teams haben den Mehrwert, den Plattformen durch Automatisierung, Transparenz und umsetzbare Empfehlungen bieten, zunehmend erkannt.
3. Microservices-Architektur ist ebenfalls allgegenwärtig
Die Microservices-Architektur – bei der größere Anwendungen im Wesentlichen in kleinere, eigenständige Komponenten aufgeteilt werden, die unabhängig voneinander laufen und dennoch als Gesamtsystem zusammenarbeiten – ist nichts Neues. Allerdings war dieser Ansatz für viele Organisationen jahrelang nicht immer realistisch.
Heute nutzen bereits drei Viertel (74 %) der Unternehmen Microservices, laut Gartner, und fast alle anderen (23 %) planen, dies in naher Zukunft ebenfalls zu tun.
„Microservices brachten Teams die Möglichkeit, ihre eigenen Tool-Stacks auszuwählen, was früher bedeutete, dass zentrale Betriebsteams verschiedene Test- und Bereitstellungsumgebungen für Entwicklungsteams bereitstellen mussten“, sagt Avancini.
Hier könnte man eine Henne-und-Ei-Diskussion anfangen, denn Microservices-Architektur passt perfekt zu Containern und Kubernetes – die Reife der einen Technologie hat die Verbreitung der anderen wahrscheinlich befördert, ebenso wie die allgemeine Weiterentwicklung cloud-nativer Technologien und Entwicklungsprozesse. (Neue oder „grüne“ Anwendungen, die heute entwickelt werden, entstehen häufiger für cloud-native Umgebungen, wobei Microservices zu einer bevorzugten Architekturvariante zählen.)
Die Microservices-Architektur geht zudem Hand in Hand mit Serverless Computing (oder Serverless-Architektur). Obwohl beides unterschiedliche Themen sind, gibt es viele Überschneidungen – einfach gesagt: Microservices ist ein Architekturmuster für die Softwareentwicklung, während Serverless ein Architekturmuster für den Betrieb dieser Software ist.
Hilfreiche DevOps-Tools: Prometheus, Compass, AWS Fargate
4. Platform Engineering ist das neue DevOps (irgendwie)
Okay, die Überschrift ist etwas übertrieben – Platform Engineering und DevOps sind unterschiedliche Disziplinen, auch wenn ihre Beziehung stetig wächst. Ein anekdotischer Beleg: Puppets langjähriger „State of DevOps“-Bericht trägt in der Version 2024 den Untertitel: „The Evolution of Platform Engineering“.
Platform Engineering bezeichnet die Disziplin, interne Plattformen zu entwickeln – mit starkem Fokus auf Self-Service – um Entwicklern und anderen IT-Experten alles bereitzustellen, was sie zum Entwickeln von Anwendungen und Services benötigen. Wie bei DevOps steht auch hier die Automatisierung der Infrastruktur, standardisierte Toolchains und Workflows im Vordergrund. Das Bereitstellen einer Entwicklungs- oder Testumgebung sollte beispielsweise nicht mehr die Beantragung über ein separates Infrastruktur-Team erfordern.
„[Ein] großer Trend ist das Platform Engineering, das Tools und Praktiken bereitstellen wird, damit Entwickler-Teams Anwendungen nicht nur entwickeln, sondern auch testen, überwachen und zurückrollen können“, erläutert Avancini – und zwar auf eine einheitliche und konsistente Art und Weise und ohne ständig Infrastruktur und Services bei Operation-Teams anfordern zu müssen.
Avancini stellt außerdem fest, dass es in DevOps einen generellen Trend zu zentralisierten Prozessen gibt – was zunächst kontraintuitiv erscheint, bedenkt man die häufig organische Entwicklung vieler DevOps-Kulturen. Platform Engineering kann aber aus diesem Blickwinkel betrachtet werden: DevOps bedeutet keine Anarchie. Entwickler und IT-Profis benötigen weiterhin Tools, Infrastruktur und – ja – Leitplanken.
In diesem Zusammenhang fallen auch oft Begriffe wie Internal Developer Platform (IDP) und Integrated Developer Environment (IDE).
Hilfreiche DevOps-Tools: Kubernetes, Humanitec
5. KI wird eine wachsende Rolle im DevOps spielen
Neue KI-Anwendungen – jüngst repräsentiert durch die neue Klasse von LLM-basierten generativen KI-Anwendungen, die zuletzt viel Aufmerksamkeit erregt haben – werden vermutlich ebenfalls ihren Weg in DevOps-Prozesse und Toolchains finden. Für diese Verbindung gibt es sogar einen eigenen Begriff: AIOps.
Am einfachsten lässt sich der Nutzen von KI aus einer breiteren Automatisierungsperspektive betrachten: Wenn etwas automatisiert werden kann, oder wenn menschliche Intelligenz und Aufwand in irgendeiner Weise genutzt werden können, könnte (und wird vermutlich) KI eine Rolle spielen.
„KI-Unterstützung wird in DevOps hauptsächlich eine wichtige Rolle spielen bei der Unterstützung von Code-Reviews, bei der Analyse von Codequalität und Sicherheit sowie bei der automatischen Beschreibung aller Auswirkungen, die neuer Code beim Einsatz haben könnte“, sagt Avancini.
Tatsächlich gibt es eine Vielzahl potenzieller Anwendungsfälle, von denen viele gerade erst entdeckt werden. In naher Zukunft können Sie davon ausgehen, dass die Automatisierung von Entwicklerproduktivität und Sicherheit zwei der wichtigsten Schwerpunkte sein werden.
DevOps-Tools zur Unterstützung: GitHub Copilot
Fazit
DevOps-Kultur und -Praktiken haben sich bewährt – dennoch sind sie nicht statisch. Was sind die neuesten DevOps-Trends in Ihrem Unternehmen? Wo sehen Sie die Entwicklung von DevOps in den kommenden Jahren? Abonnieren Sie den Newsletter des CTO Clubs für weitere Branchennachrichten und Diskussionen!
