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DevOps : qu’est-ce que c’est ? Définition, avantages, formations

Laura P

Laura P

7 min

Le DevOps est une approche conciliant le développement et les opérations. Couramment utilisée dans le domaine du développement logiciel, elle est aussi adoptée pour la Data Science et le Machine Learning. Découvrez tout ce que vous devez savoir : définition, principes, outils, histoire, formations…

Par le passé, le développement et les opérations étaient séparés dans le domaine du logiciel. Les développeurs écrivaient le code, et les administrateurs système étaient responsables de son déploiement et de son intégration. La communication entre ces deux silos était limitée, et les spécialistes de chaque domaine travaillaient séparément sur un même projet.

Ce mode opératoire était satisfaisant lorsque la méthode de développement Waterfall était prédominante. Toutefois, avec l’essor de la méthode Agile et du flux de travail continu, un changement s’est imposé.

Les relaxes fréquentes, survenant toutes les deux semaines ou même tous les jours, imposaient une nouvelle approche et de nouveaux rôles. C’est ainsi que l’approche DevOps a vu le jour.

Aujourd’hui, cette approche de développement logiciel est la plus populaire. Elle est utilisée par Facebook, Netflix, Amazon, Etsy et d’autres entreprises mondialement connues. Découvrez tout ce que vous devez savoir.

Qu'est-ce que le DevOps ?

Le terme “DevOps” est composé des termes “développement” et “opérations”. Il s’agit d’une pratique visant à fusionner le développement, l’assurance qualité, et les opérations à savoir le déploiement et l’intégration en un unique ensemble de processus continus.

Cette méthodologie nouvelle est une extension naturelle des approches Agile et de livraisons continue. En adoptant le DevOps, les entreprises profitent de trois avantages principaux.

Tout d’abord, le DevOps permet d’accélérer les lancements de produits et d’améliorer leur qualité. Cette accélération est liée à la livraison continue, permettant de recevoir un feedback plus rapidement. Ainsi, les développeurs peuvent corriger les bugs de façon précoce. Les équipes peuvent donc se focaliser sur la qualité du produit et automatiser les processus.

Le second avantage du DevOps est une meilleure réactivité aux besoins et à la demande des clients. Les équipes sont en mesure de réagir aux demandes de changement des clients plus rapidement, en ajoutant de nouvelles fonctionnalités ou en mettant à jour celles déjà existantes.

Enfin, le DevOps permet de créer un meilleur environnement de travail. Les membres des équipes peuvent mieux communiquer, tandis que leur productivité et leur agilité sont également accrues. De manière générale, les équipes adoptant le DevOps sont plus productives et polyvalentes.

L'histoire du DevOps

L’origine du DevOps est liée aux besoins d’innovation en matière de développement logiciel. Il s’agit d’un héritage des mouvements Agile System Administration et Enterprise Systems Management.

Les concepts DevOps se sont popularisés à la fin des années 2000. C’est toutefois en 2009 que ce terme a été réellement inventé par Patrick Debois et Andrew “Clay” Shafer. L’événement DevOpsDays fut organisé en Belgique, à Ghent pour la première fois.

Quels sont les principes du DevOps ?

Pour profiter des avantages du DevOps, il est important de comprendre qu’il ne s’agit pas d’un ensemble d’actions, mais plutôt d’une philosophie. L’idée n’est pas d’apporter des changements techniques, mais de modifier la manière dont les équipes travaillent.

Le DevOps repose avant tout sur un ensemble de principes. En 2010, Damon Edwards et John Willis ont résumé ces principes à travers l’acronyme “CAMS” : Culture, Automation, Measurement, Sharing (culture, automatisation, mesure, partage).

Il s’agit avant tout d’une culture, d’un état d’esprit de collaboration entre les équipes de développement et d’opérations. Cette culture repose sur la collaboration et la communication constante, les changements graduels, le partage de responsabilité et la résolution précoce et hâtive des problèmes.

Le second principe est celui de l’automatisation systématique des procédures de développement, de test, de configuration et de déploiement. Dès lors que l’automatisation est possible, il faut saisir l’opportunité pour éliminer les tâches répétitives et chronophages et pouvoir se focaliser sur les activités importantes qui ne peuvent être automatisées.

La mesure des KPIs (Indicateurs Clés de Performances) permet de suivre en permanence le progrès des activités composant le flux DevOps. Ceci permet de prendre des décisions basées sur des informations factuelles, de comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et donc d’optimiser les performances.

Enfin, le partage est essentiel. Les équipes doivent partager le feedback, les meilleures pratiques et le savoir afin de favoriser la transparence, de créer une intelligence collective et d’éliminer les contraintes.

Les pratiques et le modèle DevOps

La philosophie et les principes DevOps s’appliquent à travers un modèle de cycle de livraison comprenant la planification, le développement, le test, le déploiement, la relaxe et la surveillance. Au fil de ces étapes, la coopération active entre les membres de l’équipe doit être permanente.

La planification doit être agile. Le travail s’organise autour de courtes itérations appelées ” sprints “. Ceci permet d’augmenter le nombre de relaxes et d’intensifier leur rythme. Concrètement, seuls les objectifs de haut niveau sont fixés. En parallèle, les équipes planifient à l’avance et de façon détaillée une ou deux itérations. Ce mode opératoire offre une flexibilité.

Le concept de développement continu repose, lui aussi, sur une approche itérative. Tout le travail de développement est décomposé en petites portions, pour une production plus rapide et de meilleure qualité. Les ingénieurs apportent des contributions au code sous forme de petits morceaux plusieurs fois par jour, afin de faciliter les tests.

Les tests sont eux aussi continus et automatisés. Une équipe en charge de l’assurance qualité teste le code à l’aide d’outils automatisés comme Selenium et Ranorex. Si des bugs ou des vulnérabilités sont découverts, les extraits de code sont renvoyés aux ingénieurs. Le contrôle de version permet aussi de détecter les problèmes d’intégration à l’avance.

Si le code passe les tests, il est intégré à un dépôt unique et partagé sur un serveur. Ceci permet d’éviter les différences entre le code principal et ses branches afin d’éviter les problèmes d’intégration. Il s’agit du concept d’intégration continue. De son côté, la livraison continue consiste à automatiser le développement, le test et le déploiement du code.

Vient ensuite l’étape du déploiement continu. Le code est déployé pour être exécuté en production sur un serveur public, de façon à ne pas affecter les fonctionnalités existantes tout en étant accessible à un large panel d’utilisateur. Le déploiement fréquent permet de tester les nouvelles fonctionnalités de façon précoce. On utilise différents outils comme Chef, Puppet, Azure Resource Manager ou Google Cloud Deployment Manager.

Enfin, l’étape finale du cycle DevOps est le monitoring continu. Il s’agit de surveiller en permanence le projet pour détecter les éventuels problèmes d’un processus et d’analyser le feedback de l’équipe et des utilisateurs pour pouvoir améliorer le fonctionnement du produit.

Quels sont les outils de DevOps ?

Pour implémenter les pratiques DevOps, il est nécessaire d’utiliser différents outils pour couvrir toutes les étapes du processus de livraison continue. Si certains processus sont automatisés à l’aide de scripts customs, la plupart des ingénieurs DevOps utilisent divers produits dédiés.

Pour la configuration et la gestion de serveurs, on utilise par exemple Puppet, Chef pour la gestion de l’infrastructure en tant que code ou Ansible pour automatiser la gestion de configuration, l’approvisionnement de Cloud et le déploiement d’application.

Pour les étapes d’intégration et de livraison continue (CI/CD), on utilise Jenkins et ses plugins ou encore la plateforme GitLab CI créée pour le DevOps par le service d’hébergement de code GitLab. Pour la conteneurisation, Docker est l’outil le plus populaire tandis qu’OpenShif et Kubernetes sont exploités pour l’orchestration de conteneurs.

Il existe aussi des outils pour le monitoring en DevOps, comme Nagios et ses rapports visuels ou la solution open source Prometheus. Toutes ces plateformes constituent un arsenal complet permettant d’implémenter la méthodologie.

Qu'est-ce qu'un ingénieur DevOps ?

Le rôle de l’ingénieur DevOps est discuté, mais cet expert est très recherché dans le milieu de l’informatique. Il a pour rôle de superviser les développeurs, l’équipe d’assurance qualité, le gestionnaire de relaxe de code ou l’architecte d’automatisation.

On pourrait le définir comme un rôle à mi-chemin entre le développeur logiciel et l’administrateur système. Il maîtrise aussi bien l’aspect théorique du DevOps que les multiples outils et langages de programmation associés.

L’ingénieur DevOps gère les processus de CI/CD, rédige les spécifications et la documentation pour les fonctionnalités server-side, supervise les projets, gère l’infrastructure, s’occupe des déploiements Cloud et s’assure que la culture DevOps soit correctement adoptée.

Le futur du DevOps

Le DevOps a fait ses preuves. Il permet d’accélérer les processus de développement et d’améliorer la qualité des produits. À l’avenir, plusieurs changements se profilent.

Alors que de nombreuses entreprises migrent vers le Cloud, le DevOps sera inextricablement lié à la sécurité cloud-native. La façon dont les logiciels sont développés, déployés et opérés va évoluer dans ce sens. On parle désormais du ” SecDevOps “, permettant d’intégrer la sécurité aux flux de travail de développement et de déploiement.

Certains experts prédisent aussi la démocratisation du “BizDevOps” visant à éliminer les frontières entre les développeurs, les équipes d’opération et les équipes business. Cette approche permettra de développer plus rapidement des produits orientés utilisateur.

Enfin, les équipes de développement pourraient être plus impliquées dans les aspects de prise de décision. Ils pourront ainsi aider les entreprises à emprunter la bonne direction.

DevOps et Data Science

Le DevOps est de plus en plus utilisé pour la Data Science. Dans le domaine du Data Engineering, notamment, les équipes de Data Engineers doivent collaborer avec les équipes DevOps pour transformer les données de façon automatisée. Les opérateurs fournissent des clusters Apache Hadoop, Kafka, Spark et Airflow pour l’extraction et la transformation de données.

De même, les équipes DevOps aident les Data Scientists en créant des environnements pour l’exploration et la visualisation de données. Elles créent aussi des scripts pour automatiser l’approvisionnement et la configuration pour les infrastructures d’entraînement de modèles de Machine Learning.

Le développement Machine Learning est d’ailleurs itératif, à la manière du développement d’applications modernes. Les modèles de Machine Learning créés à partir des données évoluent et doivent être mis à disposition des utilisateurs grâce aux pratiques DevOps et CI/CD. Chaque version du modèle est empaquetée sous forme d’image de conteneur étiquetée différemment.

De manière générale, le DevOps est utilisé en Data Science pour le contrôle de source, l’automatisation des tests, la conteneurisation et la sécurité. Les Data Scientists doivent donc collaborer étroitement avec les équipes DevOps.

Désormais, les Data Scientists sont amenés à adopter un nouveau rôle : celui de Machine Learning Engineer. Ils doivent être capables de mettre en production les modèles de Machine Learning eux-mêmes, et doivent donc adopter les pratiques DevOps.

Comment se former au DevOps ?

Une formation DevOps permet d’accéder au poste d’ingénieur DevOps, mais peut aussi s’avérer très utile pour un développeur logiciel ou pour un Data Scientist. Avec les formations proposées par DataScientest, vous pouvez acquérir des compétences en science des données et en DevOps.

Les pratiques et outils DevOps sont au coeur de nos formations, notamment les parcours Data Engineer et Machine Learning Engineer. Vous apprendrez à manier les outils d’automatisation et de déploiement comme Docker, AirFlow, Kubernetes, ou encore la plateforme DevOps de Gitlab.

Nos différentes formations proposent une approche innovante hybride de type Blended Learning, entre plateforme coachée en ligne et masterclass en présence physique. Elles peuvent être effectuées en BootCamp, ou en Formation Continue.

À l’issue d’un cursus, les apprenants reçoivent un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne. Parmi eux, 90% trouvent un emploi très rapidement. N’attendez plus, et découvrez nos formations.

Vous savez tout sur le DevOps. Découvrez les outils utilisés dans ce domaine, comme la plateforme de conteneurisation Docker ou l’outil d’automatisation Apache Airflow.