Yaklaşık on beş yıl önce, DevOps yazılım mühendisliği dünyasını kökten değiştirdi. Daha önce, geliştirme süreci bazen çıldırtıcı gecikmelerle tanımlanıyordu; geliştirme ekipleri operasyon ekiplerinin yeni uygulamaları dağıtmasını ve çalıştırmasını veya yeni bir sunucu eklemesini bekliyordu. Bu ekipleri etkili bir şekilde birleştirerek – geliştirme ve altta yatan altyapı sorumluluğunu eşit şekilde dağıtarak – DevOps paradigması sürece yeni bir esneklik düzeyi getirdi. Son on yılda gördüğümüz inanılmaz teknolojik sıçramaların çoğu, DevOps’un kolaylaştırdığı hızlandırılmış geliştirme döngülerine atfedilebilir.
Ancak bu paradigma kendi sorunlarını da beraberinde getirdi. Birincisi, geliştiricilerin yeni beceri setleri edinmesi gerekiyordu ve bu da bilişsel aşırı yüklenmeye yol açtı. İkincisi, DevOps uygulamaları belirli bir şirkette rahatsız edici bir standardizasyon eksikliğine yol açabilirdi: üç ekip uygulamalarını sunmak ve çalıştırmak için tamamen farklı platformlar kullanıyor olabilir. Ve sonra, DevOps’un endüstri standardı haline gelmesinden bu yana geçen on beş yıl içinde, yeni uygulamaların altında yatan altyapının karmaşıklığı çok daha karmaşık hale geldi ve DevOps ekiplerinin yeni ürünleri yinelemeye ve şirketleri için değer üretmeye çalışırken her birini akıllarında tutmaları gereken sayısız mikro hizmete bağımlı hale geldi.
Son yıllarda bu zorluklar, yazılım mühendisliği alanındaki en iyi uygulamaların geniş çaplı olarak yeniden düşünülmesine yol açtı; bu süreç, makine öğrenimi ve yapay zeka alanındaki gelişmelerle daha da hızlandı.
Platform mühendisliğinin yükselişi bu yeniden değerlendirmenin bir sonucudur. Platform mühendisliği etkili bir şekilde altta yatan altyapıyı standartlaştırır; bulut platformları, veritabanları ve geliştiricilerin yeni dijital çözümleri hızla yinelemeleri için ihtiyaç duydukları güvenlik önlemleri. Dahili geliştirici platformları (IDP) bu sürecin merkezindedir: yazılım geliştiricilerinin geliştirme döngüsünü kolaylaştırmak için kullanabilecekleri ölçeklenebilir, yeniden kullanılabilir self-servis platformlar. Bu IDP’ler daha önce çözülmesi zor olan altyapı karmaşıklıklarını soyutlayarak geliştiricilerin hızla işe koyulmalarını sağlar.
Bu IDP’ler hızla yayılıyor: Yakın tarihli bir Port raporuna göre, ankete katılanların %85’i IDP’leri uygulamaya başladıklarını veya 2025’e kadar uygulamaya başlayacaklarını belirtti. Bu gelişme, ClickOps’un yükselişiyle uyumlu bir şekilde örtüşüyor ve eski kod öncelikli yaklaşımın yerini hızla alıyor. Bu otomasyon ağırlıklı araçlar, işletmelerin daha fazlasını yapmasına yardımcı olurken çalışanların tükenmişlik seviyelerini de azaltıyor.
‘Tıklama Öncelikli’ Araçların Yükselişi
Tipik olarak, bir ev inşa etmek için işe alınan bir müteahhit ahşabı kendisi yapmaz; önceden üretilmiş malzemelerle çalışır. Aynı mantık ClickOps için de geçerlidir. Tekerleği her seferinde yeniden icat etmek yerine, ortaya çıkan düşük kodlu/kodsuz araçlar yazılım geliştiricilerinin değer katan şeylere daha fazla enerji odaklamalarına olanak tanır. Ayrıca mühendislik geçmişi olan kişiler için giriş engelini de azaltır. Dolayısıyla, Fortune Business Insights’a göre, 2021 ile 2028 arasında küresel düşük kodlu geliştirme platformu pazarının 14 milyar dolardan 95 milyon dolara çıkması şaşırtıcı değildir.
Buradaki faydalar iki yönlüdür. Birincisi, ClickOps’un izin verdiği otomasyon geliştirme pencerelerini önemli ölçüde kısaltır: kullanıcı dostu arayüzleri geliştirme süresini %90’a kadar azaltabilir. İkincisi, bazı kodlama süreçlerini basitleştirmek, kodlama merkezli yaklaşımlara aşina olmayan çalışanların geliştirme süreçlerine anlamlı bir şekilde katkıda bulunmalarını sağlar.
Üretken Yapay Zekanın Rolü
Platform mühendisliği ve ClickOps’un yükselişi, Generative AI’daki (GenAI) hızlı gelişmelerle birlikte geldi ve bu gelişmelere yardımcı oldu. GenAI görevleri otomatikleştirebildiği, iş akışlarını optimize edebildiği ve potansiyel iyileştirmeleri önermek için desen algılamayı kullanabildiği için geliştirmeyi hızla hızlandırabilir ve yeniliği hızlandırabilir. Yakın zamanda yapılan bir McKinsey araştırması, yazılım geliştiricilerinin GenAI araçlarını kullanarak önemli kodlama görevlerini (kod dokümantasyonu, kod üretimi ve kod yeniden düzenlemesi gibi) iki kata kadar daha hızlı tamamlayabileceğini gösteriyor.
Bu araçlar yalnızca “yararlı” değil. Küçük işletmelerin bile artık günlük olarak ürettiği benzeri görülmemiş büyüklükteki veri depoları göz önüne alındığında, bunlar gereklidir. En sağlam BT ekibi bile bu verileri verimli bir şekilde analiz edemez veya çağdaş yazılım mühendisliğinin gerektirdiği karmaşık iş akışlarını ve entegrasyonları takip edemez. ClickOps ve platform mühendisleri tarafından giderek daha fazla tanımlanan bu yeni yazılım paradigmasında, yapay zeka vazgeçilmez bir araçtır, dahili yayılmayı evcilleştirir ve geliştiricilerin en iyi işlerini yapmaları için koşullar yaratır.
Yani AI değildir yerine koyma geliştiriciler. Bunun yerine, burada tartıştığımız araçlar, yoğun işleri azaltmak ve geliştiricilerin yaratıcılıklarını daha karmaşık, yaratıcı görevlere uygulayabilmelerini sağlamak için tasarlanmıştır. İnsan ve yapay zeka yeteneklerinin bu şekilde bir araya gelmesi, DevOps manzarasında devrim yaratmayı ve genel teknolojik ilerlemenin hızını artırmayı vaat ediyor.
yazar hakkında
Prashanth Nanjundappa, Progress’te Ürün Yönetimi Başkan Yardımcısıdır. 20 yılı aşkın kariyerinin tamamını teknoloji dünyasında, çapraz işlevli yüksek performanslı ekipleri yöneterek, küresel olarak kurumsal ve tüketici ürünleri oluşturmaya ve piyasaya sürmeye odaklanarak geçirmiştir.
Prashanth kariyerinin ilk 12 yılında mobil, video yayıncılığı ve OTT, SaaS ve PaaS ürünleri için geliştirici, teknik lider ve mimar olarak çalıştı. Progress’e katılmadan önce Cisco ve Knowlarity gibi şirketlerde yüksek teknoloji B2B ve kurumsal ürünler için ürün yönetim ekiplerine liderlik etti. İtalya, Fransa ve Güney Kore’de çalışarak zaman geçirdi.
Prashanth, Bangalore Üniversitesi’nden Elektronik ve İletişim alanında mühendislik derecesine ve Hindistan İşletme Okulu’ndan (ISB) Haydarabad’dan MBA derecesine sahiptir. Progress hakkında daha fazla bilgi edinmek için buraya tıklayın https://www.progress.com/