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2020年已经到来，它的到来带来了信息和技术（IT）领域的诸多创新和变革，特别是对DevOps技术的创新和变革。美国领先的调查机构Grand View Research的专家进行的一项研究宣称，预计到2025年，DevOps的市场价值将达到128.5亿美元。
数据统计资源网站Statista的数据显示，2018年DevOps实践的采用率上升了17%，这个数字在2017年时为10%。我们已经看到，那些在软件开发周期中引入DevOps实践的顶级企业/组织已经将软件部署的质量提高了63%。同时由于敏捷开发的采用，软件新版本的发布频率也有了63%的提升！此外，在编码标准上的提高也有目共睹。
DevOps有哪些好处？
- 开发阶段的快速修改反应。
- 轻松适应敏捷开发。
- 团队间协作的完美渠道。
- 对错误识别和快速解决的迭代帮助。
- 开发团队更专注于开发，而不必担心部署问题。
- 团队提供的弹性服务。
- 团队技能共享和更好的自我改进
- 加速上市时间。
- 提高产品质量。
对敏捷方法、云技术、数字化和业务自动化日益增长的采用，推动了DevOps的市场的快速发展。在IT文化中采用DevOps已经成为良好团队协作的必要条件。
随着2020年的到来，你的企业已经准备好接受DevOps文化了吗？当前的市场上已经有各式各样的工具可以用于DevOps， 包括但不限于Docker、Jenkins、GIT、等等。你可以随时从Cloud DevOps Consultants或者DevOps服务提供商那里获得帮助。如果你想了解更多关于DevOps在2020年的趋势信息，请继续阅读。
持续集成管道(CI-Pipeline)热度消减，DevOps流水线取而代之
趋势表明，IT行业对持续集成（Continuous Integration，CI）这个唯一的部署工具的兴趣正在放缓。持续集成是一个过程，它可以自动构建并在每次推送代码时运行单元测试。持续集成管道（CI-Pipelines）仅能分段工作。
为了让所有团队更好地协作，有必要实现CI的自动化，以便将代码和二进制文件持续地交付和部署到目标环境中。这将是DevOps流水线能够大展拳脚的地方，它能够极大地改善计划、编码、自动化交付和部署的整个过程。
嵌入式安全性的要求高居榜首
网络安全是IT企业最关心的问题之一。DevOps将在安全上花费大量资源。DevOps安全现在有了一个专门术语DevSecOps。对安全性需求的不断增加使得在应用程序开发过程中集成安全性成为必要。通过采取这种安全性措施，软件漏洞将会减少，整体流程将是变得更加有效、安全和高效。
无服务器架构需求旺盛
使用无服务器架构，DevOps团队可以简化操作。老旧的遗留系统正在升级，纳入了诸如Google Functions、AWS Lambda 和微软Azure功能等解决方案之类的无服务器操作，这一改变在改善成本效益方面卓有成效，同时极大地提升了用户体验。这种无服务器体系结构将成为开发人员提高生产率的首选体系结构，并且将比以往更加需要实现DevOps的自动化。
零接触自动化是未来大势所趋
零接触自动化（Zero-touch automation）是DevOps自动化的未来。当机器学习被用来实现海量数据备份的完全自动化时，人工干预就不再需要了。在理解了DevOps周期和所有序列块之间的管理自动化后，那些实施或适应了DevOps技术的公司已经看到了生产力的显著提高和更快的部署速度。
向云本地DevOps的转变加速
由于所有企业都在转向使用基于云计算平台的企业级产品，因此向云本地DevOps的转变呈现出一种加速的趋势。对云计算平台的采用确保了灵活性，减少了宕机时间，降低了基础设施的投入。据Gartner预测，到2022年，转向云计算平台将会直接或间接地影响高达1.3万亿美元的IT行业支出。
谷歌、微软和亚马逊等许多公司都在提供云计算、存储设施和流畅的运营服务。这些公司正在看到其他企业为加快生产变化而寻求云计算服务的数量激增。
容器技术将受热捧
Kubernetes和Dockers容器技术，因为具备独立于平台或操作系统部署应用程序的能力而大受欢迎。在这些容器技术推出后，容器化管理已经成为IT部门的趋势。这些容器技术使分布式开发成为现实，并且进一步改进了交付。
这些是著名的DevOps自动化工具。很多公司都采用Docker和Kubernetes这样的容器在云端运行小型或大型应用程序。这将推动这些容器技术在2020年度的进一步发展。
对代码的需求将会增长
编码方面的知识将会大受欢迎。DevOps的自动化需要编写脚本，开发人员或测试人员需要了解编写自动化脚本的脚本语言。人工测试在未来将过时，自动化测试将成为必然。测试人员必须加紧学习不同的编码语言以确保自己不被淘汰。
人工智能将走向前列
人工智能技术和数据科学将在DevOps领域展示出巨大的潜力。人工智能驱动的应用将成为未来，这些开发团队们正转向DevOps，以实现应用程序周期的自动化。这个持续的过程将帮助人工智能应用程序更加频繁地得到测试，并帮助以更快的速度开发出更精确地算法。
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