[By Prashanth Nanjundappa, VP, Product Management, Progress]
Son on yılda DevOps’un en iyi uygulamalarının kodlanması ve yayılması, dünya çapındaki işletmelerin günlük çalışmalarını dönüştürdü. Geliştirme ve operasyonlar bir zamanlar gereksiz yere ayrı tutulmuşken, artık büyük ölçüde daha uyumlu hale getirildi. Sonuç olarak, bir zamanlar yazılım geliştirmede standart olan gecikmeler, verimsizlikler ve iletişim hataları büyük ölçüde azaldı. Güvenlik de artık en başından itibaren sürece entegre ediliyor.
Ancak sorunların tamamen çözüldüğünü söylemek doğru olmaz. Geliştirme ve operasyon ekipleri, inovasyonun zararına olacak şekilde birbirlerine aşırı bağımlı olmaya devam ediyor. Sonuçta, azaltılmış bir gecikme hala bir gecikmedir.
Platform mühendisliğine girin. Ortaya çıkan bu disiplin ve tamamlayıcı organizasyon yapısı, dijital çözümleri hızlandırmak için gereken platform araçlarını oluşturmaya, oluşturmaya ve sürdürmeye adanmıştır. Yazılım geliştiricilerin geliştirme döngüsünü kolaylaştırmak için kullanabileceği, dahili geliştirici platformları (IDP) olarak da bilinen, ölçeklenebilir ve yeniden kullanılabilir self servis platformlar oluşturmaya odaklanır. Rol, modern yazılım geliştirme için giderek daha önemli hale gelen görevlerin bir sentezini temsil ediyor: platform mühendisleri artık sistem yönetimi, bulut teknolojileri ve otomasyon konularında akıcıdır.
ÜİYOK’lerin önemi, altyapı karmaşıklıklarını soyutlama yeteneklerinde yatmaktadır. Geliştiriciler, operasyon ekiplerinin yeni bir ortam oluşturmasını beklemek yerine doğrudan çalışmaya başlayabilir. Sonuç olarak giderek daha fazla kuruluş ürün ve platform ekiplerine ayrılıyor. Platform ekipleri DevOps uygulamalarını uygular ve ürün ekipleri, yeni özellikler aracılığıyla müşteri deneyimini geliştirmeye odaklanmak için bunlardan yararlanır.
Yakın tarihli bir habere göre IDC raporuDevOps’u ölçeklendirmeye çalışan kuruluşların %60’ı 2025 yılına kadar IDP’leri benimseyecek. Bu, ClickOps’un eski kod öncelikli yaklaşımın yerini hızla almasıyla birlikte platform mühendisliğinin modern yazılım geliştirme sürecinde üstlendiği kritik rolün altını çiziyor. Platform mühendisliğini benimseyen işletmelerde verimliliğin arttığı ve çalışanların tükenmişliğinin azaldığı görülüyor.
Sezgisel “İlk Tıklama” Araçlarının Yükselişi
Verimli geliştirme uygulamaları, bilgi işlemin başlangıcından bu yana kodlamaya dayanmaktadır. Ancak DevOps araçları daha kullanıcı dostu hale geldikçe bunun değişmeye başladığını görüyoruz. Az kodlu/kodsuz platformlar kullanıcının bariyer girişini önemli ölçüde azalttığından, “önce tıklama” araçları daha yaygındır. Aslında, Gartner’a göre2025 yılına kadar yeni iş uygulamalarının %70’i muhtemelen az kodlu/kodsuz teknolojiler kullanacak.
Bu paradigma değişimi büyük ölçüde iki şeye bağlanabilir. Birincisi, ClickOps artan otomasyon yoluyla yazılım geliştirme döngüsünü önemli ölçüde hızlandırır;bazen %90’a kadar. İkincisi, ClickOps, iş gücü daha yoğun kodlama odaklı yaklaşımlar için yeterli donanıma sahip olmayan işletmelere hitap ediyor.
Üretken yapay zeka burada önemli bir rol oynuyor. Görevleri otomatikleştirebilir, iş akışlarını optimize edebilir ve hatta potansiyel iyileştirmeler önermek için veri modellerini analiz edebilir. Sonuç olarak, işletmeler daha sıkı bir zaman çizelgesinde yenilik yapabilir. Yakın tarihli bir habere göre McKinsey raporuÜretken yapay zeka (GenAI), yazılım geliştiricilerin kodlama belgeleri, kodu yeniden düzenleme ve kod oluşturma gibi konularda iki kat daha hızlı çalışmasına olanak tanır.
İnsan Unsuru Hala Önemli
Ortalama bir işletmenin ürettiği büyük miktardaki verinin, en güçlü operasyon ekibinin bile bunu yönetme becerisini çok geride bıraktığına şüphe yok. Verimliliği artırabilecek analiz ve tahmin türlerini yapmak şöyle dursun, operasyonların bu bilgileri anlamlı bir şekilde ele almasına yetmeyecek kadar çok bilgi var.
Ancak bu ve diğer bağlamlarda yapay zekanın rolünün insan çalışanların yerini almak olmadığını belirtmek önemlidir. Daha ziyade, bu çalışanları tekrarlayan, teşvik edici olmayan görevlerin angaryasından kurtarmaktır. Yapay zekayı dağıtırken kendilerini daha karmaşık, yaratıcı görevlere uygulayabilirler. Zorlu kodlama sorunlarının üstesinden gelmek ve mevcut kodu hatalara karşı incelemek her zaman bir dereceye kadar insan gözetimi gerektirecektir. Yapay zeka da bunun doğrulanmasında yararlı bir rol oynuyor. İşletmeler, tutarsızlıkları daha yüksek hassasiyetle tespit etmek ve derhal önleyici tedbirler almak için yapay zeka araçlarını giderek daha fazla kullanıyor.
O halde, bir tür füzyondan bahsediyoruz: İnsanın yaratıcılığı ve GenAI’nin üretkenliği en üst düzeye çıkarmak için birlikte çalışan son teknoloji ürünü. Bu, yalnızca DevOps ve platform mühendisliği için değil, aynı zamanda teknolojik ortam için de önemli sonuçları olan heyecan verici bir yakınlaşmadır.
Reklam