DevOps 作为开发和运维的融合，广受青睐。自 2009 年诞生以来，DevOps 便不断发展，并且有多项研究显示 DevOps 前景大好。Statista 统计数据显示，80% 的受访者认为 DevOps 很重要。如今，大多数公司将 QA 总预算的 10% 到 49%用于测试自动化。
在 2022 年，值得关注的 DevOps 最佳实践是什么？
一、微服务架构
微服务架构是近年来的前沿应用之一。微服务能够在简化 DevOps 流程，提高应用程序生产力和质量的同时，将开发转移到灵活的架构，很好地满足云原生应用程序的开发需求。
数据显示，2018 年全球微服务架构市场价值为 20.73 亿美元，预计到 2026 年将达到 80.73 亿美元，从 2019 年到 2026 年的复合年增长率为 18.6%。
DevOps 团队将各个功能块封装在微服务中，并通过像构建块一样组合微服务来构建更大的系统。企业可以专注于较小的独立服务，这些独立服务由不同的小团队管理，而不是将所有团队都集中在一个大型应用程序上。
微服务是一种架构风格，使用单一工具来控制整个工作流程是不现实的，往往需要多种工具和技术的配合。
不过也有例外，飞算 SoFlu 全自动软件工程平台就能简单、快速地构建微服务。该平台不仅无需复杂繁琐的项目配置，通过可视化界面替代传统敲代码的编程模式，拖拽平台组件绘制业务流程图就可实现微服务应用开发，极大地降低了架构搭建门槛。
以某科技公司项目为例，一套互联网技术的微服务架构体系，包括前端系统体系、业务系统体系和大数据体系等部分，而且需要版本高频率迭代。IT团队主要负责：需求分析、系统架构设计、微服务开发（包括：前端界面开发、技术服务支撑系统开发、业务系统开发、人工智能分析系统开发、大数据系统开发），系统测试和运维保障系统等，同时还需要兼顾对外合作项目开发，涉及项目超30个，且要能够支撑千万级用户的业务量。
基于上述配置要求，“传统开发模式”下和应用“飞算SoFlu全自动软件工程平台”两者人力成本的相关费用对比如下所示：
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如果使用飞算SoFlu全自动软件工程平台进行该项目开发，该科技公司每年可节省 75% 以上的研发费用。尤其在人力成本方面，一个掌控平台 ID的 人员可替代传统开发模式下六个岗位人员的全部工作，而人力成本仅占后者的30%。
二、DevSecOps
DevSecOps 是糅合了开发、安全及运营理念而创建解决方案的全新方法。DevSecOps的出现是为了改变和优化之前安全方面的缺陷，比如安全测试的孤立性、滞后性、随机性、覆盖性、变更一致性等，通过固化流程加强人员协作，通过工具、技术手段将可以自动化、重复性的安全工作融入到研发体系内，把安全属性嵌入到整条流水线。此外，DevSecOps 还可以大大降低成本并加快速度。
研究报告显示，2019 年全球 DevSecOps 市场价值为 21.8 亿美元，到 2027 年将达到 171.6 亿美元。也就是说，从 2020 年到 2027 年，它的复合年增长率为 30.76%。当前趋势和未来 DevOps 预测都表明，DevSecOps 系统可确保系统的安全性。
三、无服务器架构
无服务器架构是 DevOps 最为明显的趋势之一。它是一种云原生架构，使企业能够将运营职责转移到云厂商，从而增强创新和敏捷性，同时，可以让开发人员专注于构建和运行应用程序和服务，而不必担心服务器。比如，应用程序开发人员能够直接使用第三方框架，而无需管理系统，由此简化部署，也不再需要实施代码来扩展、升级或添加到现有服务器。
这可能就是越来越多的开发人员转向云托管和无服务器架构来降低成本和扩展基础架构的原因。
四、弹性测试
弹性测试越来越受 DevOps 和云运营团队的重视。它是一种软件测试，观察应用程序在压力下的行为。旨在保证产品在混乱条件下执行不会丢失核心功能或数据，并且在发生不可预见、无法控制的事件后快速恢复。
弹性测试在多层、多环境的基础架构中尤为重要。提高软件弹性的一种方法是将其迁移到云，以最大程度地减少内部系统故障的几率。虽然云可能会发生中断，但云厂商往往拥有先进的恢复系统。
进行弹性测试有助于在面临挑战时最大限度地减少故障和安全问题，有助于抵御包括停电、系统崩溃、停机和自然灾害等突发情况。此外，弹性测试可以帮助评估是否符合标准和最佳实践、隐私问题和可扩展性。
五、GitOps
GitOps 和 DevOps 是进行持续交付的最佳方式。二者之间有一些相同的原则和目标。DevOps 是关于文化变革，并为开发团队和运营团队提供一种协同工作的方式，而 GitOps 则侧重于提供工具和框架，如协作、CI/CD 和版本控制，并将它们应用于基础架构自动化和应用程序部署。
GitOps 使用 Git 拉取请求来自动管理基础设施供应和部署。Git 存储库包含系统的整个状态，因此对系统状态的更改跟踪是可见且可审计的。GitOps 围绕开发人员体验而构建，可帮助团队使用与软件开发相同的工具和流程来管理基础架构。GitOps 工作流可以提高生产力以及开发和部署的速度，同时提高系统的稳定性和可靠性。
六、基础架构即代码 (IaC)
基础架构即代码 (IaC) 是在描述性模型中管理基础架构（网络、虚拟机、负载平衡器和连接拓扑），与 DevOps 团队使用相同的版本控制。和相同源代码生成相同二进制文件的原理一样，IaC 模型每次应用都会生成相同的环境。
IaC 是一项关键的 DevOps 实践，与持续交付结合使用，广泛用于现代部署、配置管理、虚拟化和编排软件。Docker 和 Kubernetes 是用于容器创建和编排的领先工具，它们都使用 YAML 作为他们的语言来声明所需的最终结果。此外，用于创建部署快照的工具 Hashicorp Packer 使用 JSON 来声明将构建系统快照的模板和变量。Ansible、Chef 和 Puppet 这三种最流行的配置管理工具都使用 IaC 方法来定义它们管理的服务器的所需状态。
七、人工智能 (AI)和机器学习（ML）
利用 AI 和 ML 等技术来促进 DevOps 工作流程日益变得流行。由于人工无法在日常运营中处理海量数据和计算，人工智能将成为计算、分析和转变团队开发、交付、部署和管理应用程序方式的关键工具。
Gartner 的报告表明，到 2023 年，40% 的 DevOps 团队将使用集成了人工智能的应用程序和基础设施监控应用程序。人工智能保证了数据可访问性，为 DevOps 团队提供无缝数据。
DevOps 和 AI 是相互依赖的，因为 DevOps 是一种业务驱动的软件交付方法，而 AI 是可以集成到系统中以增强功能的技术。在 AI 的帮助下，DevOps 团队可以更有效地测试、编码、发布和监控软件。人工智能还可以提高自动化程度，快速识别和解决问题，改善团队之间的协作。
八、基础设施自动化 (IA) 和持续配置自动化 (CCA) 工具
DevOps 自动化可以极大地促进软件的构建、部署和监控，提高了软件交付速度，并且最大限度地缩短了交付时间，在满足客户需求方面发挥着至关重要的作用。可以说，自动化加快了 DevOps 所涉及的一切的速度。
利用 IA 工具实现交付、配置和 IT 基础架构管理的自动化将成为 DevOps 团队的不二之选。IA 工具使 DevOps 人员能够管理多云和混合云基础架构编排，允许他们在本地和云环境中设计交付服务，并帮助他们进行有效的资源配置。IA 工具使 DevOps 团队和 I&O 团队能够在本地和 IaaS 环境中计划和执行自助服务、自动化交付服务，因此 DevOps 人员可以提供以客户为中心的敏捷性和稳健的改进。
持续配置自动化 (CCA) 工具也将激增，以管理和交付配置更改作为代码，其范围将在未来几年扩展到网络、容器和安全性。IT 运营分析 (ITOA)、应用程序发布自动化 (ARA) 和持续配置自动化 (CCA) 可以帮助 ITOps 团队推动业务成功。
九、混沌工程（CE）
DevOps 中的 混沌工程（CE ）理论在 Netflix 从物理基础设施转移到虚拟基础设施时获得了早期的关注，现在已成为 DevOps 规划讨论中的主要考虑因素之一。
混沌工程是一种在故障发生之前识别故障的严格方法。通过主动测试系统在压力下的响应方式，在故障出现之前识别并修复故障。简单地说，就是通过“故意破坏事物”来学习如何构建更具弹性的系统。通过将其集成到 DevOps 中，构建更强大的应用程序来支持业务。
Gartner 预计，到 2023 年，40% 的组织将实施混沌工程实践作为 DevOps 计划的一部分，从而将计划外停机时间减少 20%。
许多大型科技公司 如Twilio、Netflix、LinkedIn、Facebook、谷歌、微软、亚马逊等都在实践混沌工程，以更好地了解他们的分布式系统和微服务架构。银行和金融等更传统的行业，也已经开始使用混沌工程。
十、应用程序性能监控（APM)软件
APM 软件至关重要，因为它有助于在部署期间向开发人员提供快速反馈。这包括:
- 前端监控：有助于观察用户交互的行为和性能；
- 应用程序发现、跟踪和诊断(ADTD)：分析Web和应用程序服务器、基础设施和微服务之间的关系。
- 支持AIOps 的分析：有助于检测整个生命周期中的模式、异常和因果关系。
APM 在最小化平均修复时间 (MTTR) 和改善用户体验方面发挥着关键作用。APM 功能可帮助DevOps 团队更好地了解业务流程，提供对业务运营的洞察，帮助解决问题并确定优先级。
DevOps 已被证明是整个 IT 行业的新趋势和未来。通过结合这些技术趋势，实现高效的 DevOps 解决方案，能够更好地弥合开发和运营之间的差距，最终实现业务增长。
