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2020 年 12 月，艾瑞征询公布《DevOps 利用倒退钻研》，对业内企业进行调研，梳理国内 DevOps 历史脉络、倒退现状及瞻望，内容涵盖 DevOps 理念解析及行业利用、中国 DevOps 市场倒退情况和中国 DevOps 利用倒退瞻望。
DevOps 概述
DevOps 企业实际：因为 DevOps 的实际远不仅限于装置软件工具，其在企业外部的落地实际须要经验简单的转型过程。咱们认为 DevOps 的成功实践须要企业工程解耦化、流程协同化和治理颗粒化的扭转，要走过从资源整合到自助服务的五个步骤。在这个过程中，企业和团队须要更多地关注治理形式和文化适应性，引入业余机构的征询和培训服务可能无效缩小 DevOps 转型过程中的摩擦老本。
DevOps 市场现状：早在云计算诞生之前 DevOps 未然存在，长期以来 DevOps 实际应用的软件工具以收费的开源软件为主。尽管如此，一体化的 DevOps 平台正在成为寰球范畴内的 DevOps 发展趋势，国内企业通常采纳一体化平台 + 开源软件的形式构建本人的 DevOps 体系。2020 年国内 DevOps 服务的市场规模达到 27 亿元，将来 5 年的 CAGR 将超过 25%，市场发展前景良好。
DevOps 利用瞻望：DevOps 面对的企业文化上的敏态转型以及其所应用的一直优化的开发 / 运维软件都决定了 DevOps 不会成为一种墨守成规的工具，云原生更是为 DevOps 大展身手提供了广大的平台。
DevOps 将会在自动化、数据化、一体化和智能化方向上一直自驱倒退，DevOps 与人工智能、无服务器和安全工程的交融倒退将会为 DevOps 注入新的生机和可能性。
企业为什么要引入 DevOps？
1.IT 人才市场供不应求 企业需寻求内生路径以增强 IT 部门运行效率
2. 开发和运维部门在工作指标上面临一致，难以无效沟通
3. 瀑布流式开发流程僵化，不利于效率的晋升，逐渐向麻利转型
4.IT 部门治理透明度低、难度大，IT 业务的复杂性和专业性对领导层治理造成考验
DevOps 理念和工具在哪些行业有所利用？
1. 传统行业：数字化转型捷径
DevOps 助力传统行业稳步走上云原生数字化之路
2. 科技行业：软件工程新纪元
DevOps 赋能科技行业迈入软件工程高效阶段
DevOps 为企业带来的价值
工作效率及产品质量失去进步，量化指标还有优化空间。
DevOps 软件工具的现状
市场规模：将来 5 年 DevOps 市场复合增长率将超过 25%
随着互联网转型的深刻，目前各行业的头部企业根本都曾经开始了 DevOps 转型实际，并造成了良好的带头和示范作用，将来数年 DevOps 工具将持续向企业浸透，并保持稳定的市场规模的增长。预计 2020 年年底 DevOps 市场规模将达到 27 亿 元，5 年之后这一市场将增长至 83 亿元，复合增长率将超过 25%。值得注意的是，DevOps 实际中所应用的大量软件工具为收费的开源软件，并不间接带来市场规模的增长，前述市场规模次要包含 DevOps 云平台（包含私有云和公有云）及多数免费软件产生的市场价值；其次，互联网和 IT 是在 DevOps 畛域投入最多的行业之一，然而互联网和 IT 企业在这一畛域经常是以“自产自用”的形式构建外部 DevOps 工作框架（如禅道项目管理软件配合自研的禅道 ZTF 及 Zendata 进行自动化测试、继续集成），从而在交易环节对 DevOps 市场的奉献远不及其理论应用规模。
一体化趋势：
“一站式”能力是软件研发平台产品的广泛倒退方向；
“云平台 + 开源软件”是最支流的 DevOps 构建办法；
一体化 DevOps 市场拓展仍期待头部企业的示范作用。
成熟度状态：
容器技术推动 DevOps 实际，大多数企业实际获得了功效；
征询与培训服务在 DevOps 实际中的作用不可漠视；
DevOps 的进一步深入仰赖软件行业的全面生态交融。
倒退瞻望：
DevOps——一直自驱与提高的 IT 文化：自动化、数据化、一体化、智能化是将来 DevOps 的倒退方向
Serverless + DevOps：以底层资源的智能托管整合 DevOps 的运维工作
无服务器架构外围是将服务器等底层资源的配置和保护工作最大水平地交由云服务商托管，使得使用者可能专一于无服务器利用的运行。对于软件开发者而言，这一架构给予了他们更加专一的工作环境，可能进一步提高工作效率、升高工作摩擦。同时，从软件生命周期来看，传统的软件运维分为对运行状态即业务流程的运维以及对底层基础设施的运维。Serverless 的倒退有心愿将基础设施运维的累赘从用户手中分流，二者的联合无望给 IT 运维行业的格局带来粗浅的扭转，通过增强 IT 运维职能划分和主动响应来缩小 IT 部门的运维老本。
AI + DevOps：以动静优化的流程和规定赋能 DevOps 的麻利思维
人工智能与运维工作的交融被称为“AIOps”，其外围是冲破现有的以固定脚本设置规定来对系统运行状况进行监控的传统模式，将机器学习算法引入运维规定的设置，从而对不同企业、不同软件的运行智能生成更有针对性的运维规定，进步问题辨认的精准度有有效性，进步运维服务的品质并升高其老本。而在开发端，人工智能的次要角色是通过充分利用大数据推导智能算法提供更加优化的部署、交付和测试计划，进一步缩小人工参加和手动进行的环境，进步准确性和效率性，国外已有公司如 Lambdatest 将人工智能算法融入到测试过程中，以进步测试效率、减速软件开发过程。
Security + DevOps：以有机内生的平安办法保障 DevOps 的稳固高效
在软件开发实际当中，传统的平安流程往往因为跟不上频繁公布和更新的步调，从而成为制约 DevOps 流程提速的短板，或是间接被研发人员跳过以谋求麻利效率。DevSecOps 的理念是将平安防护流程有机地融入传统的 DevOps 流程中，通过自动化、智能化的办法使其成为软件开发和运维中的内生局部，以对立的流程实现对平安防护的兼顾。在云原生时代，安全策略在寰球范畴内受到的器重越来越高，软件开发内生安全性将成为评估企业 DevOps 成熟度程度的重要指标。
数据起源：艾瑞征询《2020 年中国 DevOps 利用倒退钻研——艾瑞云原生系列报告（二）》https://www.iresearch.com.cn/…