展望2021，DevOps與敏捷方法不再“相愛相殺”
每家企業(yè)都在強調(diào)自己對于DevOps與敏捷化理念的認可，而且可以肯定的是，新一年內(nèi)這兩項目標將得到進一步關注。如今，遠程辦公的全面貫徹為DevOps全面普及鋪平了道路，各個行業(yè)加強協(xié)作、特別是數(shù)字化協(xié)作的愿望，也從未如此強烈。新一年中，DevOps與敏捷化將走向何方？根據(jù)行業(yè)領導者們的普遍觀點，DevOps與敏捷化需要找出一條規(guī)�；瘧玫穆窂�。
DevOps是指在開發(fā)團隊與運營團隊之間建立起協(xié)作體系，敏捷化則強調(diào)以相同的步調(diào)統(tǒng)籌IT與業(yè)務用戶，攜手發(fā)布軟件產(chǎn)品并以自動化且安全的方式進行成果更新。結(jié)合近年來的行業(yè)期刊與分析師報告，我們會發(fā)現(xiàn)DevOps與敏捷技術(shù)可謂無所不在。但現(xiàn)實情況真有這么樂觀嗎？DevOps與敏捷化在實際應用中是否還在“相愛相殺”？二者的應用發(fā)展是否達到了預期的水準？
衡量結(jié)果，掌控趨勢
ServiceNow公司IT業(yè)務管理與DevOps副總裁兼總經(jīng)理RJ Jainendra認為，DevOps領域內(nèi)的發(fā)展可謂參差不齊。盡管不少團隊取得了進步與成功，但也有一部分DevOps核心挑戰(zhàn)仍在困擾各類企業(yè)。根據(jù)他的觀察，一些小型、獨立的DevOps計劃大放異彩，但由于開發(fā)與運營團隊之間仍存在著多種手動流程、可見性不佳以及工具種類繁多等問題，在規(guī)模擴展的過程中往往會損害其中強調(diào)的敏捷性。例如，不少客戶的軟件發(fā)布速率并未顯著提高，他們聲稱DevOps流程與現(xiàn)有工具選項之間存在巨大沖突，這也成為阻礙其進步的主要障礙。
Jainendra還指出，質(zhì)量控制也是阻礙DevOps成功的一塊攔路石。“安全性與合規(guī)性都是難以克服的問題。團隊現(xiàn)在雖然可以快速行動，但關于風險、安全性、變更及合規(guī)性的企業(yè)流程并未跟上發(fā)展的步伐。為了真正實現(xiàn)DevOps成功，組織需要一步步推動這些流程的現(xiàn)代化與自動化轉(zhuǎn)型。”
當然，Jaindendra并不否認敏捷化的進步。他提到，通過實施更廣泛的敏捷管理，可以看到業(yè)界對于敏捷方法的擴展問題已經(jīng)抱有充分關注。另外，團隊也從敏捷方法中受益匪淺，憑借創(chuàng)造效率文化的新能力不斷提高生產(chǎn)效率。即使面對大多數(shù)員工需要遠程辦公的現(xiàn)實情況，我們?nèi)匀灰部梢栽谝咔橹芦@得不遜于以往的團隊協(xié)作優(yōu)勢。未來的需求是更全面地定制敏捷工作。目前，組織往往無法針對自身情況調(diào)整敏捷計劃。與其他實踐或者方法論一樣，敏捷化的實現(xiàn)方法也需要進行定制，確保以最高效的方式解決當前面對的獨特需求與挑戰(zhàn)。通過定制敏捷實踐，組織將讓自己的工具更有效、更具吸引力。
但很多人還不太了解敏捷化趨勢的當前發(fā)展狀況。Roeder Consulting公司創(chuàng)始人兼總裁Tres Roeder表示，“項目管理專家總是愛片面強調(diào)優(yōu)勢。毫無疑問，敏捷化在軟件開發(fā)層面帶來了諸多助益，包括澄清角色定位、改善溝通效果并增強團隊能力等等。但除此之外，敏捷化在其他領域的收益則缺乏確切證明。自從幾年之前敏捷宣言發(fā)布以來，狂熱支持者們就一直將其視為解決所有難題的萬靈藥。但事實并非如此，敏捷革命本身遭遇嚴重失敗。不少親身投入其中并愿意全面轉(zhuǎn)型的組織，都深刻意識到了其中的風險。”
例如，敏捷技術(shù)在管理時間要求較為嚴格、以及涉及多個跨學科領域的項目中往往難以起效。假設要發(fā)起一項新的廣告宣傳活動，其中包含軟件新產(chǎn)品的明確發(fā)布日期。在這種情況下，純敏捷方法允許編程團隊按個人判斷自發(fā)工作，但這顯然難以達到軟件發(fā)布的沖刺要求�？偠灾艚菔莻�“好東西”，但還要講究一點使用場景。除了混合敏捷方法之外，預測性項目管理技術(shù)同樣非常重要。Roeder強調(diào)，具有前瞻性的現(xiàn)代組織之前采用的只能算是「純敏捷」方法。如今，必須在開發(fā)流程中將自適應技術(shù)與預測技術(shù)結(jié)合起來，建立起動態(tài)的定制化混合方法。
云與低代碼帶來價值
云計算已經(jīng)成為DevOps與敏捷實踐的重要驅(qū)動力。隨著新冠疫情的爆發(fā)，不少企業(yè)開始全面轉(zhuǎn)向遠程化與數(shù)字化流程。除了開始涉足DevOps與敏捷實踐之外，人們也對AI等新興技術(shù)產(chǎn)生濃厚的興趣。AI的介入能夠在復雜流程中建立起高效的自動化體系，其低代碼特征也引起了人們的廣泛興趣。以此為基礎，普通員工也可以在極短的時間內(nèi)創(chuàng)建、部署并擴展應用程序。但必須承認，這一切還無法給原有傳統(tǒng)方法帶來顛覆性的重大影響。
過去一年來它們在DevOps的應用領域獲得了長足進步，團隊切身感受到了DevOps的價值，因此對其抱有充分的信心。不過，DevOps目前還缺少一種能夠在云之外獨立存在的實現(xiàn)方式，這無疑拖慢了變革的速度。在大部分場景下，這種對云的嚴重依賴限制了DevOps能力的全面發(fā)揮。此外，對DevOps的分析工作也不夠完善。
DevOps的核心訴求在于提高流程效率，但很多組織并不重視對結(jié)果的衡量乃至對后續(xù)監(jiān)控的規(guī)劃。如果無法確切理解業(yè)務變化并快速做出反應，那么持續(xù)改進將只是一句空話。
此外，低代碼解決方案將成為推動DevOps發(fā)展的關鍵動力，分析功能缺失問題也有望由此得到解決。以往，圍繞數(shù)據(jù)生成有意義的儀表板與報告內(nèi)容是一項費時費力的技術(shù)性挑戰(zhàn)。如今，低代碼解決方案的出現(xiàn)使業(yè)務用戶能夠輕松從流程中提取數(shù)據(jù)并導入儀表板，快速獲取相應洞見。因此，只要用發(fā)展解決發(fā)展的問題，我們終將歸來DevOps全面爆發(fā)的一天。
