Gli investimenti nell'automazione DevOps stanno producendo dei vantaggi importanti, ma le pratiche delle organizzazioni non sono ancora mature; a rivelarlo è un'indagine globale di Dynatrace che ha coinvolto 450 professionisti IT responsabili dell'automazione DevOps e della sicurezza.
Secondo lo studio, le realtà che hanno adottato queste pratiche hanno ottenuto un miglioramento del 61% della qualità del software, una riduzione del 57% di fallimento dei rilasci e una diminuzione del 55% dei costi IT.
Nonostante i vantaggi oggettivi, le organizzazioni che sono riuscite a definire una strategia chiara per l'automazione DevOps rappresentano solo il 38% del campione; inoltre, in media le imprese sono riuscite ad automatizzare soltanto il 56% del ciclo di vita del software.
Le aziende fanno fatica ad automatizzare i nuovi casi d'uso e non riescono a sfruttare i propri investimenti. Per il 54% degli intervistati gli ostacoli maggiori sono la preoccupazione per la sicurezza e la difficoltà a rendere operativi i dati; a seguire, per il 53% anche la complessità della toolchain rallenta l'automazione DevOps.
Con la diffusione del software cloud-native, l'automazione dei processi è diventata un imperativo strategico. "La prevalenza di architetture Kubernetes e di stack tecnologici che hanno superato le capacità umane di gestione stanno determinando la necessità di un’orchestrazione e di una protezione automatizzate dell’ecosistema" ha affermato Bernd Greifeneder, Chief Technology Office di Dynatrace.
Molte realtà decidono di rispondere a questa esigenza gestendo script di automazione e affidandosi a una serie di strumenti open-source che però isolano i team, le procedure e soprattutto i dati, riducendo la qualità del software e il livello di sicurezza.
Non è un caso che tra le sfide principali per l'automazione DevOps ci sia la difficoltà di gestione dei dati: le informazioni sono inaccessibili (51%), isolate (43%) e devono fluire attraverso numerosi sistemi per essere analizzati (41%).
Automazione DevOps e IA
Consce dei propri limiti, le organizzazioni stanno continuando a investire sull'automazione. Secondo lo studio, nei prossimi 12 mesi le imprese spingeranno sull'automazione DevOps per supportare la gestione della sicurezza e della conformità (55%), il provisioning e la gestione dell’infrastruttura (52%) e l’ottimizzazione delle prestazioni (51%).
La maggior parte degli intervistati (59%) ritiene che gli LLM potranno avere un impatto significativo sulle capacità di automazione. Le imprese sono convinte che l'IA garantirà un aumento della produttività e una riduzione dello sforzo manuale (57%), un miglioramento della collaborazione tra sviluppo, sicurezza e operations (56%) e consentirà ai team di generare codice automaticamente, riducendo i tempi di sviluppo (48%).
Per innovare nell'era cloud-native e rispondere alle esigenze dei clienti è fondamentale affidarsi a una piattaforma di IA in grado di gestire i dati e usare tecniche predittive, causali e generative per affrontare i diversi casi d'uso dell'automazione, ha spiegato Greifeneder. "In questo modo, i team massimizzano il valore dei loro dati, eliminano i silos di dati e possono automatizzare i processi DevOps con fiducia".