- Yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımının artması
- Bu iki teknoloji; kod yazımı, analiz, test, dağıtım ve izleme otomasyonunu sağlarken güvenlik ve uyumluluğu da güçlendiriyor
- DevOps'ta yapay zeka ve makine öğrenimi birlikte çalıştığında, yazılım geliştirme sürecindeki bazı görevleri otomatikleştirerek üretkenlik ve verimliliği artırabilir
- Market Research'e göre, DevOps pazarındaki küresel üretken yapay zeka pazar büyüklüğünün 2023'te 1 milyar 325 milyon dolardan 2032'de 22,1 milyar dolara çıkarak yıllık ortalama %38,2 büyümesi bekleniyor
- Büyüme etkenleri:
- Gittikçe daha fazla şirket buluta geçtikçe, yazılım geliştirmeden daha fazla otomasyon ve daha yüksek verimlilik bekleniyor
- Üretken yapay zeka bir otomasyon teknolojisi olduğu için, bu hedeflere ulaşmada temel bir araç olarak kullanılacak
- Sınırlayıcı etkenler:
- Üretken yapay zeka çözümleri geliştirebilecek ve uygulayabilecek insan kaynağı hâlâ yetersiz
- Üretken yapay zeka modellerinde yanlılık olasılığı ile etik ve hukuki sorunları tetikleme riski
- Üretken yapay zekayı mevcut yazılım geliştirme yöntemlerine entegre etmenin zorluğu
- Üretken yapay zeka, yazılım geliştirme sürecindeki bazı adımları otomatikleştirirken yeni zafiyetler ve saldırı vektörleri de ortaya çıkarabilir
- Konteynerleşmenin yaygınlaşması
- Konteynerleşme(Containerization), yazılım kodunun kütüphaneler, framework'ler ve diğer bağımlılıklar gibi gerekli unsurlarla birlikte paketlenip ayrı konteynerlerde izole edilmesidir
- Dijital dönüşüm girişimlerinin bir parçası olarak birçok şirket, geleneksel manuel BT işlerini; test, yapılandırma ve çalışma zamanı süreçlerini otomatikleştiren yazılımlarla değiştiriyor. Konteynerler de bunu destekleyen önemli bir teknoloji olarak öne çıkıyor
- Reportlinker.com'a göre, uygulama konteyneri pazarı büyüklüğünün 2023'te 4 milyar 230 milyon dolardan 2028'de 15 milyar 6 milyon dolara çıkarak yıllık ortalama %28,9 büyümesi bekleniyor
- Büyüme etkenleri:
- Konteynerler daha hızlı ve daha tutarlı sürüm döngüleri sunduğu için uygulamaların pazara çıkış hızını artırmayı destekler
- Şirketler buluta geçerken konteynerlerin esnekliği ve maliyet tasarrufuna odaklanıp container-first stratejileri benimsiyor; bu da konteynerleşmenin yayılmasını hızlandırabilir
- Sınırlayıcı etkenler:
- Uygulama konteynerlerinin hızlı dağıtımı, iş kullanımındaki hata veya yanlış yapılandırma gibi güvenlik risklerine daha açık olabilir
- Konteyner dağıtımları BT altyapısını daha çeşitli hâle getirdikçe, şirketler kritik verilerin konumu üzerinde görünürlük eksikliği yaşayabilir ve veri kaybına daha açık hâle gelebilir
- Konteynerler, kernel exploit'leri ve paylaşılan kaynak zafiyetleri gibi belirli güvenlik risklerine daha açık olabilir
- Yanlış yapılandırmalar veya denetlenmeyen güvenlik uygulamaları ciddi güvenlik açıklarına yol açabilir
- IaC kullanımının yaygınlaşması
- Infrastructure as Code(IaC), altyapının manuel süreçlerle değil kod aracılığıyla yönetildiği ve provision edildiği bir DevOps pratiğidir
- Kurumlar IaC kullanarak altyapıyı provision etmek ve bakımını yapmak için gereken süreyi azaltabilir, ayrıca altyapı yapılandırmalarının doğruluğunu ve tutarlılığını iyileştirebilir
- Fortune Business Insights'a göre, küresel IaC pazar büyüklüğünün 2023'te 908,7 milyon dolardan 2030'da 3 milyar 304,9 milyon dolara çıkarak yıllık ortalama %20,3 büyümesi bekleniyor
- Büyüme etkenleri:
- Modern mimariler, gevşek bağlı ve birbirine bağımlı servisler ile API'lerden oluşuyor
- Buna bağlı olarak insan eliyle yönetilen bulut kaynaklarının kullanımı artıyor; IaC bu karmaşıklığı ele alabiliyor
- IaC platformları geliştiricilere programlama dillerinin tüm yeteneklerini sunuyor
- Bu sayede modern bulut uygulamalarının bağımlılıkları daha kolay yönetilebiliyor
- Sınırlayıcı etkenler:
- IaC yüksek düzeyde teknik yetkinlik gerektirir
- Bazı şirketler, kültür ve iş süreçlerindeki değişim, mevcut uygulamaların taşınma riski veya ekipte gerekli becerilerin eksik olma ihtimali nedeniyle IaC benimsemekten çekinebilir
- Kurumlar, manuel altyapı yönetimi süreçlerinden kod tabanlı otomatik süreçlere geçerken çeşitli zorluklarla karşılaşır
- Bu durum mevcut iş akışlarını büyük ölçüde etkileyebilir ve iş operasyonlarının verimliliğini düşürebilir
- Büyük işletmelerdeki çok katmanlı ve karmaşık mimarileri yönetme bilgisinin eksikliği, yeni teknolojilerin entegrasyonunda direnç yaratabilir
- Bu sorun, kurumun kod tabanlı altyapı yapılandırmalarını yönetirken risk oluşturur ve zafiyet sorunları yaratır
- Kod tabanlı mimarileri yönetmenin karmaşıklığı sonuçta IaC pazarının büyümesini sınırlayabilir
- Observability'nin öneminin artması
- Observability, "bir sistemin dış çıktılarının sonuçlarından sistemin iç durumunun ne kadar iyi çıkarım yapılabildiğini" gösteren bir ölçüttür. Bu; metriklerin, olayların, log'ların ve trace'lerin toplanması, görselleştirilmesi ve analiz edilmesi anlamına gelir
- Observability araçları, karmaşık ve dağıtık ortamlarda uygulama performansına ilişkin gerçek zamanlı görünürlük ve ayrıntılı içgörüler sağlar
- Future Market Insights'a göre bu pazarın 2022'de 2 milyar 173,7 milyon dolardan 2032'de 5 milyar 553,2 milyon dolara çıkarak yıllık ortalama %8,2 büyümesi öngörülüyor
- Büyüme etkenleri:
- Pazar talebi hızla değişiyor ve buna esnek, çevik şekilde yanıt verebilmek için şirketlerin observability teknolojilerine sahip olması gerekiyor
- Bu, paydaşlarla müşteriler arasında iletişim ve iş birliğini teşvik edebilir; BT operasyonları, tasarım ve iş birimleri arasındaki engelleri azaltarak iş açısından önemli bir rol oynayabilir
- Günümüzde sektör, uygulama performansını anlamaya ve analiz etmeye; ayrıca uygulama kararlılığını, ölçeklenebilirliğini ve erişilebilirliğini artırmaya odaklanıyor
- Böylece observability'ye yönelik ortak anlayış güçlenecek ve ilgili platformların kullanımı artacak
- Sınırlayıcı etkenler:
- Observability platform teknolojilerini uygulamanın maliyeti yüksek
- Nitelikli personel eksikliği nedeniyle, farklı kurumlarda yeni araç ve teknolojilerin uygulanmasına karşı direnç de oluşabilir
- NoOps'un yükselişi
- "Yazılım ortamını tamamen otomatikleştirerek operasyon ekibinin bunu yönetmesine gerek kalmaması" fikri
- Bu yaklaşım, operasyonel verimliliği en üst düzeye çıkararak özel bir operasyon ekibine olan ihtiyacı ortadan kaldırmayı hedefler
- Yapay zeka, IaC ve serverless computing, NoOps'un temel teknolojileri olarak anılıyor
- NoOps, geliştiricilerin operasyonel sorunlardan uzaklaşıp kodlamaya odaklanmasını amaçlar
- Büyük veri ve makine öğrenimini birleştirerek BT operasyon süreçlerini otomatikleştiren AIOps platformları nedeniyle giderek daha fazla kurum NoOps'u benimsiyor
- Kurumlar NoOps'a geçişi dikkatle değerlendirmeli
- Operasyon verimliliği daha da artırılırken, insanların vazgeçilmez içgörülerinin ve karar verme yeteneğinin kaybolmamasına dikkat edilmeli
Henüz yorum yok.