2024 年，軟件工程將迎來革命性變革

人工智能、數字孿生技術、平臺工程和混沌工程正在改變軟件開發，并為 DevOps 帶來更高的自動化、生產力和彈性。

軟件開發目前正在經歷一場深刻的變革，其標志是高級自動化的悄無聲息但顯著的激增。這種即將到來的轉變有望以前所未有的規模簡化高質量應用程序的創建和部署。

它不是引領這一演變的單一技術，而是創新的融合。從人工智能 （AI） 和數字孿生技術，到植根于 DevOps 原則的平臺工程，再到增強彈性的混沌工程技術，再到提高生產力的內部開發人員門戶的廣泛使用，創新正在結合在一起，徹底改變軟件工程的各個方面。

挑戰和機遇在于有效地利用這些能力，使組織能夠培養其DevOps文化。這種轉變將簡化軟件交付，從基于云的系統到邊緣計算平臺。

AI 和數字孿生實現 DevOps 自動化

各種形式的人工智能正在穩步滲透到應用程序開發工具和DevOps平臺中。然而，到目前為止，人工智能集成到開發工具中的速度比集成到DevOps平臺中的速度要快，這可能會導致不平衡。代碼庫的增長超出了DevOps團隊跟上步伐的能力。

然而，注入 AI 并在云中運行的下一代 DevOps 平臺即將到來。到 2024 年初，DevOps 團隊將能夠使用自然語言界面部署應用程序，以使用大型語言模型 （LLM）。這些 LLM 將接受培訓，以自動執行各種手動任務，利用 AI for IT 運營 （AIOps） 來消除目前困擾應用程序開發的瓶頸。

除了人工智能的這些突破性進步外，數字孿生技術也被應用于應用程序部署。DevOps團隊將很快通過簡化DevOps工作流管理的可視化界面從更高層次的抽象中受益。這一推動的核心是使用數字孿生技術創建并與自動化框架無縫集成的 IT 環境模型。不久之后，這些模型將被嵌入到持續集成和持續交付 （CI/CD） 平臺中。

當與人工智能相結合時，這些數字孿生技術將自主推斷模型之間的關系。他們將生成代碼并根據需要動態配置應用程序和基礎設施。此外，實時反饋循環將提供對配置可行性的洞察，使部署更加透明。

最終目標是為 DevOps 環境提供一定程度的抽象，從而消除大部分復雜性。這將使更廣泛的組織能夠采用DevOps最佳實踐。從本質上講，DevOps正處于數字化轉型的風口浪尖，就像我們在許多其他流程中目睹的現代化一樣。

平臺工程可提高開發人員的工作效率

DevOps 既依賴于工具和平臺，也依賴于文化。平臺工程已成為一種集中 DevOps 流程和工作流管理的方法。平臺工程的倡導者主張消除冗余的DevOps平臺，轉而使用統一的CI/CD平臺作為企業標準。這種方法有望大規模管理 DevOps 工作流，同時降低總體 IT 成本。

平臺工程在提高開發人員生產力方面也起著關鍵作用。由精通 DevOps 最佳實踐的平臺工程團隊提供的開發人員門戶使開發人員能夠在明確定義的邊界內自助滿足他們的需求，從而提高代碼質量和安全性。平臺工程師作為這些門戶的管理者，消除了開發人員在構建和維護應用程序開發環境時經常遇到的摩擦。

投資平臺工程的主要動機是提高開發人員的生產力，這在當前充滿挑戰的經濟環境中是一個至關重要的考慮因素，因為吸引和留住開發人員變得越來越困難。

混沌工程與 CI/CD 集成

除非整個 IT 環境變得更有彈性，否則這些技術或文化進步都不會取得實質性成果。混沌工程已成為一門DevOps學科，它嚴格測試分布式計算系統承受不可預見的中斷的能力。這是通過故意破壞組件來實現的。通過系統地揭示弱點，混沌工程使DevOps團隊能夠深入了解其應用程序環境，從而可以利用它來增強從網絡安全到成本效率的方方面面。

挑戰在于將混沌工程工具和平臺無縫集成到現有的 DevOps 工作流程中，而不會導致組織停機。實現此目標的最自然渠道是用于構建、部署和測試應用程序的 CI/CD 平臺。

未來已來

正如專家所觀察到的那樣，“未來已經到來——只是分布不均。在接下來的幾個月里，隨著這些功能變得更容易獲得，我們可以期待一系列驚人的軟件工程進步。

總的來說，人工智能、數字孿生、平臺工程、內部開發人員門戶和混沌工程有望極大地改變軟件工程。這是DevOps的轉型，反映了無數其他流程的數字化轉型。

一如既往，挑戰將是適應DevOps文化中技術和流程創新的加速步伐。