DevOps ist ein Ansatz, der Entwicklung und Betrieb in Einklang bringt. Es wird häufig in der Softwareentwicklung verwendet, wird aber auch für Data Science und maschinelles Lernen eingesetzt. Erfahre hier alles, was Du wissen musst: Definition, Grundsätze, Werkzeuge, Geschichte, Weiterbildungen...
In der Vergangenheit waren in der Softwarebranche die Abteilungen Entwicklung und IT getrennt. Die SoftwareentwicklerInnen schrieben den Code, und die Systemadministratoren waren für dessen Bereitstellung und Integration verantwortlich. Die Kommunikation zwischen diesen beiden Abteilungen war begrenzt, und die Fachleute der beiden Bereiche arbeiteten getrennt an demselben Projekt.
Dies war zufriedenstellend, als die Waterfall-Entwicklungsmethode vorherrschend war. Mit dem Aufkommen der agilen Methode und kontinuierlichen Arbeitsabläufen wurde jedoch eine Änderung erforderlich.
Die häufigen Release-Phasen, die wöchentlich oder sogar täglich stattfanden, erforderten einen neuen Ansatz und neue Rollen. So wurde der DevOps-Ansatz geboren.
Heute ist dies der beliebteste Ansatz in der Softwareentwicklung. Er wird von Facebook, Netflix, Amazon, Etsy und anderen weltbekannten Unternehmen verwendet. Erfahre in diesem Artikel alles, was Du wissen musst.
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Was ist DevOps?
Der Begriff „DevOps“ setzt sich aus den Begriffen „developpement“ (Entwicklung) und „operations“ (It-Betrieb) zusammen. Dabei werden Entwicklung, Qualitätssicherung und IT-Betrieb, d. h. Bereitstellung und Integration, in einer einzigen Reihe kontinuierlicher Prozesse zusammengefasst.
Diese neue Methodik ist eine natürliche Weiterentwicklung der Agile- und Continuous-Delivery-Ansätze. Durch die Einführung von DevOps erhalten Unternehmen drei wesentliche Vorteile:
Erstens hilft DevOps, Produkteinführungen zu beschleunigen und die Produktqualität zu verbessern. Diese Beschleunigung ist mit einer kontinuierlichen Bereitstellung verbunden, so dass das Feedback schneller eintrifft. So können die EntwicklerInnen Fehler frühzeitig beheben. Zudem können sich die Teams auf die Produktqualität konzentrieren und die Prozesse automatisieren.
Der zweite Vorteil von DevOps ist die bessere Reaktionsfähigkeit auf KundInnenwünsche und -anforderungen. Die Teams sind in der Lage, schneller auf Änderungswünsche der KundInnen zu reagieren und neue Funktionen hinzuzufügen oder bestehende zu aktualisieren.
Schließlich schafft DevOps ein besseres Arbeitsumfeld. Die Teammitglieder können besser miteinander kommunizieren, während ihre Produktivität und Agilität gesteigert werden. Insgesamt sind Teams, die DevOps einsetzen produktiver und vielseitiger.
Die Geschichte von DevOps
Der Ursprung von DevOps ist mit dem Bedarf an Innovation in der Softwareentwicklung verbunden. Sie ist ein Erbe der Bewegungen der agilen Systemverwaltung und des Enterprise Systems-Managements.
DevOps-Konzepte wurden in den späten 2000er Jahren populär. Tatsächlich erfunden wurde der Begriff jedoch erst 2009 von Patrick Debois und Andrew „Clay“ Shafer. Die DevOpsDays wurden zum ersten Mal in Belgien, in Gent, organisiert.
Was sind die Grundsätze von DevOps?
Um in den Genuss der Vorteile von DevOps zu kommen, ist es wichtig zu verstehen, dass es sich nicht um eine Reihe von Maßnahmen handelt, sondern vielmehr um eine Philosophie. Es geht nicht darum, technische Änderungen vorzunehmen, sondern die Arbeitsweise der Teams zu verändern.
DevOps basiert in erster Linie auf einer Reihe von Prinzipien. Im Jahr 2010 fassten Damon Edwards und John Willis diese Grundsätze in dem Akronym „CAMS“ zusammen: Culture, Automation, Measurement, Sharing.
Es ist in erster Linie eine Kultur, eine Denkweise der Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und IT-Betriebsteams. Diese Kultur basiert auf Zusammenarbeit und ständiger Kommunikation, schrittweisen Veränderungen, gemeinsamer Verantwortung und frühzeitiger Problemlösung.
Der zweite Grundsatz ist die systematische Automatisierung von Entwicklungs-, Test-, Konfigurations- und Bereitstellungsverfahren. Da wo Automatisierung möglich ist, sollte die Gelegenheit genutzt werden, wiederholende und zeitraubende Aufgaben abzuschaffen und sich auf wichtige Tätigkeiten zu konzentrieren, die nicht automatisiert werden können.
Durch die Messung von KPIs (Key Performance Indicators) kann der Fortschritt der Aktivitäten im DevOps-Workflow kontinuierlich verfolgt werden. So können Entscheidungen auf der Grundlage sachlicher Informationen getroffen werden, um zu verstehen, was funktioniert und was nicht, und somit die Leistung zu optimieren.
Schließlich ist der Austausch von Informationen wichtig. Teams müssen Feedback, erfolgreiche Verfahren und Wissen austauschen, um die Transparenz zu fördern, kollektive Intelligenz zu schaffen und Beschränkungen zu beseitigen.
DevOps Definiton, Best Practices und Modell
Die DevOps-Philosophie und -Grundsätze werden im Rahmen eines Lieferzyklus-Modells angewendet, welches Planung, Entwicklung, Tests, Bereitstellung, Freigabe und Überwachung umfasst. In all diesen Phasen muss die aktive Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern permanent sein.
Die Planung sollte agil sein. Die Arbeit ist in kurzen Iterationen organisiert, die „Sprints” genannt werden. Dadurch wird die Anzahl der Release-Phasen erhöht und ihr Tempo intensiviert. In der Praxis werden nur hochrangige Ziele festgelegt. Gleichzeitig planen die Teams ein oder zwei Iterationen im Voraus und im Detail. Diese IT-Betriebsart bietet Flexibilität.
Das Konzept der kontinuierlichen Entwicklung basiert ebenfalls auf einem iterativen Ansatz. Die gesamte Entwicklungsarbeit wird in kleinere Abschnitte aufgeteilt, um eine schnellere und qualitativ hochwertigere Produktion zu ermöglichen. Die IngenieurInnen tragen mehrmals täglich in kleinen Teilen zum Code bei, um das Testen zu erleichtern.
Die Tests sind kontinuierlich und automatisiert. Ein Qualitätssicherungs-Team testet den Code mit automatisierten Tools wie Selenium und Ranorex. Wenn Fehler oder Schwachstellen gefunden werden, werden die Code-Extrakte an die IngenieurInnen zurückgeschickt. Die Versionskontrolle ermöglicht es auch, Integrationsprobleme im Voraus zu erkennen.
Wenn der Code die Tests besteht, wird er in ein einziges Repository integriert und auf einem Server freigegeben. Dadurch werden Unterschiede zwischen dem Hauptcode und seinen Zweigen vermieden, um Integrationsprobleme zu verhindern. Dies ist das Konzept der kontinuierlichen Integration. Die kontinuierliche Bereitstellung wiederum besteht in der Automatisierung der Entwicklung, des Testens und der Bereitstellung des Codes.
Als nächstes folgt die Phase der kontinuierlichen Bereitstellung. Der Code wird für die Produktion auf einem öffentlichen Server bereitgestellt, so dass er die bestehenden Funktionen nicht beeinträchtigt und gleichzeitig für eine Vielzahl von Benutzern zugänglich ist. Durch die häufige Bereitstellung können neue Funktionen frühzeitig getestet werden. Dafür werden verschiedene Tools verwendet, wie Chef, Puppet, Azure Resource Manager oder Google Cloud Deployment Manager.
Die letzte Phase des DevOps-Zyklus ist das kontinuierliche Monitoring. Dies bedeutet, dass das Projekt ständig auf mögliche Probleme in einem Prozess überwacht und das Feedback des Teams und der NutzerInnen analysiert wird, um die Funktionsweise des Produkts zu verbessern.
Was sind die DevOps-Tools?
Um DevOps-Praktiken zu implementieren, müssen verschiedene Tools verwendet werden, um alle Schritte des kontinuierlichen Bereitstellungsprozesses abzudecken. Während einige Prozesse mit Hilfe von benutzerdefinierten Skripten automatisiert werden, verwenden die meisten DevOps-IngenieurInnen verschiedene spezielle Produkte.
Für die Serverkonfiguration und -verwaltung verwenden sie beispielsweise Puppet, Chef für das Infrastrukturmanagement als Code oder Ansible zur Automatisierung des Konfigurationsmanagements, der Cloud-Bereitstellung und der Anwendungsbereitstellung.
Für die Integrations- und Continuous-Delivery-Phasen (CI/CD) werden Jenkins und dessen Plugins oder die vom Code-Hosting-Dienst GitLab für DevOps entwickelte GitLab-CI-Plattform verwendet. Für die Containerisierung ist Docker das beliebteste Tool, während OpenShif und Kubernetes für die Container-Komposition verwendet werden.
Es gibt auch Tools für das Monitoring in DevOps, wie Nagios und seine visuellen Berichte oder die Open-Source-Lösung Prometheus. All diese Plattformen bilden eine komplette Ausrüstung für die Umsetzung der Methodik.
Was machen DevOps-IngenieurInnen?
DevOps-Ingenieure sind weltweit sehr gefragt. Ihre Aufgabe ist es, die EntwicklerInnen, das Qualitätssicherungs-Team, die Code-Release-ManagerInnen oder die AutomatisierungsarchitektInnen zu beaufsichtigen.
Man könnte ihre Rollezwischen den SoftwareentwicklerInnen und den SystemadministratorInnen definieren. Sie beherrschen den theoretischen Aspekt von DevOps ebenso wie die vielen damit verbundenen Tools und Programmiersprachen.
Die DevOps-IngenieurInnen verwalten CI/CD-Prozesse, schreiben Spezifikationen und Dokumentationen für serverseitige Funktionen, überwachen Projekte, verwalten die Infrastruktur, kümmern sich um Cloud-Bereitstellungen und stellen sicher, dass die DevOps-Kultur richtig umgesetzt wird.
Die Zukunft von DevOps
DevOps hat sich in der Praxis bewährt. Es beschleunigt die Entwicklungsprozesse und verbessert die Produktqualität. Für die Zukunft zeichnen sich mehrere Änderungen ab.
Da viele Unternehmen in die Cloud migrieren, wird DevOps untrennbar mit Cloud-nativer Sicherheit verbunden sein. Die Art und Weise, wie Software entwickelt, eingesetzt und betrieben wird, wird sich in diese Richtung weiterentwickeln. Dies wird nun als „SecDevOps” bezeichnet, wodurch die Sicherheit in die Entwicklungs- und Bereitstellungsabläufe integriert werden kann.
Einige ExpertInnen sagen auch die Demokratisierung von „BizDevOps” voraus, die darauf abzielt, die Grenzen zwischen EntwicklerInnn, IT-Betriebsteams und Geschäftsteams zu beseitigen. Dieser Ansatz wird eine schnellere Entwicklung von nutzerorientierten Produkten ermöglichen.
Schließlich könnten die Entwicklungsteams stärker in die Entscheidungsfindung einbezogen werden. Sie können den Unternehmen dabei helfen, die richtige Richtung einzuschlagen.
DevOps und Data Science
DevOps wird zunehmend für Data Science eingesetzt. Insbesondere im Bereich des Data Engineering müssen Teams von Data Engineers mit DevOps-Teams zusammenarbeiten, um Daten automatisiert zu transformieren. Die IT-BetreiberInnen stellen Apache Hadoop-, Kafka-, Spark- und Airflow-Clusters für die Datenextraktion und -umwandlung bereit.
In ähnlicher Weise unterstützen DevOps-Teams DatenwissenschaftlerInnen, indem sie Umgebungen für die Datenexploration und -visualisierung schaffen. Außerdem erstellen sie Skripte, um die Bereitstellung und Konfiguration von Infrastrukturen für das Training von Machine Learning-Modellen zu automatisieren.
Die Entwicklung von Machine Learning erfolgt iterativ, ähnlich wie die moderne Anwendungsentwicklung. Modelle für Machine Learning, die aus Daten erstellt werden, entwickeln sich weiter und müssen den BenutzerInnen durch DevOps- und CI/CD-Verfahren zur Verfügung gestellt werden. Jede Version des Modells wird als unterschiedlich gekennzeichnetes Container-Image verpackt.
Im Allgemeinen wird DevOps in der Datenwissenschaft für Quellcode-Kontrolle, Testautomatisierung, Containerisierung und Sicherheit eingesetzt. Data Scientists müssen daher eng mit DevOps-Teams zusammenarbeiten.
Data Scientists müssen jetzt eine neue Rolle übernehmen: die des Machine Learning Engineer. Sie müssen in der Lage sein, Modelle des Machine Learning selbst in die Produktion zu überführen, und daher DevOps-Praktiken anwenden.
Welche DevOps-Weiterbildungen gibt es?
Mit einer DevOps-Weiterbildung kann man DevOps-IngenieurIn werden; außerdem kann Sie für SoftwareentwicklerInnen oder DatenwissenschaftlerInnen sehr nützlich sein. Mit den von DataScientest angebotenen Weiterbildungen kannst Du Kompetenzen in Data Science und DevOps erwerben.
DevOps-Praktiken und -Tools stehen im Mittelpunkt unserer Weiterbildungen, einschließlich der Kurse Data Engineer und Machine Learning Engineer. Du lernst den Umgang mit Automatisierungs- und Bereitstellungstools wie Docker, AirFlow, Kubernetes oder der DevOps-Plattform Gitlab.
Unsere verschiedenen Kurse bieten den innovativen hybriden Ansatz des Blended Learning zwischen einer Online-Coaching-Plattform und Online-Vorlesungen. Sie können im Bootcamp oder berufsbegleitend absolviert werden.
Am Ende der Weiterbildung erhalten die Lernenden ein von der Universität Sorbonne zertifiziertes Diplom. Zudem finden über 90% unserer Teilnehmer bereits direkt nach Abschluss des Kurses einen neuen Arbeitsplatz . Warte nicht länger und entdecke unsere Weiterbildungskurse.
Du weißt alles über DevOps. Entdecke die in diesem Bereich verwendeten Tools, wie die Containisierungsplattform Docker oder das Automatisierungstool Apache Airflow.
