Software schneller und häufiger in Produktion einführenNoOps in einer Server-losen Welt

18. November 2019

Die Anforderungen haben zur Verbreitung einer DevOps-Kultur geführt, die in immer mehr Unternehmensbereichen Fuß fasst. Diese Kultur verfolgt das zentrale Ziel, die Qualität und Konsistenz der ausgelieferten Software durch agile Prozesse und kontinuierliche Integration zu verbessern. Der Ansatz hat die „Spielregeln“ dahingehend verändert, dass die traditionellen Reibungspunkte zwischen Entwicklern, die Software schneller und häufiger in Produktionsumgebung bringen möchten, und ihren Betriebskollegen, deren Schwerpunkt nach wie vor auf der Stabilität der Infrastruktur liegt, nun adressiert werden.

In ihrem unablässigen Streben nach schnelleren Erfolgen und mehr betrieblicher Effizienz geht dieser Ansatz jedoch nicht allen Beteiligten weit genug. Weil diejenigen, die die Anwendungen entwickeln, auch weiterhin ihre Server-Infrastrukturen verwalten müssen, wird dies – zwangsläufig – auch künftig die Geschwindigkeit der Entwicklung und Bereitstellung beeinträchtigen.

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Darüber hinaus zeigt sich immer wieder: Durch die digitale Transformation steht nichts für lange Zeit still. Die Gelegenheiten werden größer – aufgrund von Kundenanforderungen steigen Umfang und Komplexität der Cloud weiterhin exponentiell an, wodurch es immer schwieriger wird, Probleme in der IT-Umgebung eines Unternehmens zu identifizieren. Daher benötigt das IT-Operations-Team immer weiter spezialisierte Fähigkeiten, um kritische Änderungen erfassen und angemessen darauf reagieren zu können.

Vor diesem Hintergrund ist es vielleicht nicht verwunderlich, dass derzeit der Automatisierungsgrad in der gesamten Unternehmens-IT stark zunimmt. Er geht nun über Infrastruktur-Setup, Konfigurationen und Software-Bereitstellungen hinaus – bislang der Hauptzweck der DevOps-Umgebung.

Von DevOps zu NoOps

Angetrieben von der Annäherung zwischen ausgereifterem maschinellem Lernen und der Hyperautomatisierung von Cloud-Computing wird die neueste Inkarnation von DevOps tiefer in Unternehmen vordringen. In Form von NoOps stehen Unternehmen vor einer neuen Revolution in der Enterprise-Architecture.

Der Ansatz verspricht eine vollständig automatisierte IT-Umgebung, die ganz von der zugrunde liegenden Hardware-Infrastruktur abstrahiert ist – und noch schnellere Anwendungsentwicklung und kürzere Bearbeitungszeiten für Geschäftsanforderungen ermöglicht. Die Auswirkungen sind sogar noch tiefgreifender: Während es bei DevOps im Wesentlichen um die Verschmelzung und Zusammenarbeit der beiden Einheiten ging, steht NoOps für eine schärfere Trennlinie zwischen den Bereichen Entwicklung und Betrieb, da sich beide auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren und wieder unabhängiger agieren.

Da maschinelles Lernen zunehmend die Hauptlast trägt, werden operative Aufgaben mit intelligenter Automatisierung angereichert. Dadurch lassen sich die Entscheidungen zu bekannten Problemen automatisiert treffen und herkömmliche Aufgaben des Infrastruktur- und Sicherheits-Managements verwalten. Als Folge dessen wird das Maß an menschlichen Eingriffen noch weiter zurückgedrängt, damit sich die Mitarbeiter auf technische Innovationen sowie geschäftliche Ergebnisse konzentrieren und den Wert von Daten steigern können, um das Geschäftsmodell zu unterstützen.

Es ist eine Welt, in der Software und Software-gesteuerte Hardware dynamisch bereitgestellt werden, angetrieben von der Agilität des Server-losen Computing, wodurch wiederum der Bedarf an Wartungs-, Aktualisierungs-, Skalierungs- oder Kapazitätsplanungsaufgaben entfällt. Dies fördert die Experimentierfreudigkeit und erhöht die Flexibilität der Anwendungsentwicklung, die auf eine Vielzahl von Anwendungen ausgerichtet ist, darunter E-Commerce, mobile Back-Ends, Streaming-Datenanalyse, Chatbots und künstliche Intelligenz.

Für diesen Trend gibt es immer mehr Anhaltspunkte: Eine aktuelle weltweite Umfrage von Cloud Foundry unter 600 IT-Entscheidungsträgern ergab, dass 19 Prozent der Befragten bereits Serverless-Computing einsetzen. Weitere 42 Prozent planen die Evaluation innerhalb der kommenden zwei Jahre.

Wie immer erfordert der Ansatz auch die richtigen Tools, um die Vision zu verwirklichen. Hierzu gehört insbesondere die Verwendung von Lösungen mit einer Function-as-a-Service-Architektur, die Server-lose Computing-Plattformen mit Frameworks für maschinelles Lernen integrieren. Darüber hinaus sind schlanke Plattformen erforderlich, die nicht an bestimmte öffentliche Cloud-Plattformen gebunden sind und schlanke Micro-Services für Server-lose Architekturen mit schnellen Bereitstellungs- und Skalierungsfunktionen erstellen können. Dies senkt die Kosten und minimiert auch die Sicherheitsrisiken, die durch den Zugriff auf ältere Datenspeicher über Programmierschnittstellen (APIs) entstehen können.

Wolfgang Kelz leitet bei TIBCO seit 2016 als Vice President den Bereich Solution Consulting in der EMEA-Region.

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