- Adoption accrue de l’IA et du machine learning
- Ces deux technologies renforcent aussi l’automatisation de l’écriture de code, de l’analyse, des tests, du déploiement, du monitoring, ainsi que la sécurité et la conformité
- Lorsque l’IA et le machine learning fonctionnent ensemble dans le DevOps, ils automatisent une partie des tâches du processus de développement logiciel, ce qui améliore la productivité et l’efficacité
- Selon Market Research, sur le marché du DevOps, la taille du marché mondial de l’IA générative passera de 1,3025 milliard de dollars en 2023 à 22,1 milliards de dollars en 2032, avec une croissance annuelle moyenne de 38,2 %
- Facteurs de croissance :
- À mesure que de plus en plus d’entreprises migrent vers le cloud, le développement logiciel est soumis à une demande croissante d’automatisation et d’efficacité
- L’IA générative étant une technologie d’automatisation, elle devrait devenir un outil clé pour atteindre cet objectif
- Facteurs de frein :
- Il manque encore de professionnels capables de créer et de mettre en œuvre des solutions d’IA générative
- Les modèles d’IA générative peuvent introduire des biais et soulever des questions éthiques et juridiques
- L’intégration de l’IA générative dans les méthodes actuelles de développement logiciel reste difficile
- En automatisant certaines étapes du processus de développement logiciel, l’IA générative peut aussi créer de nouvelles vulnérabilités et de nouveaux vecteurs d’attaque
- Généralisation de la containerisation
- La containerisation (Containerization) consiste à empaqueter le code logiciel avec les éléments essentiels comme les bibliothèques, frameworks et autres dépendances, puis à les isoler dans leurs propres conteneurs
- Dans le cadre des initiatives de transformation numérique, de nombreuses entreprises remplacent les tâches IT manuelles traditionnelles par des logiciels qui automatisent les tests, la configuration et les processus d’exécution. Les conteneurs s’imposent comme une technologie clé pour accompagner cette évolution
- Selon Reportlinker.com, la taille du marché des conteneurs applicatifs passera de 4,23 milliards de dollars en 2023 à 15,006 milliards de dollars en 2028, avec une croissance annuelle moyenne de 28,9 %
- Facteurs de croissance :
- Les conteneurs permettent des cycles de release plus rapides et plus cohérents, ce qui aide à accélérer la mise sur le marché des applications
- À mesure qu’elles basculent vers le cloud, les entreprises adoptent des stratégies container-first en raison de la flexibilité des conteneurs et des économies de coûts qu’ils permettent, ce qui peut favoriser la généralisation de la containerisation
- Facteurs de frein :
- La rapidité de déploiement des conteneurs applicatifs peut exposer l’entreprise à des risques de sécurité tels que des bugs ou des erreurs de configuration
- À mesure que les déploiements de conteneurs diversifient davantage l’infrastructure IT, les entreprises peuvent perdre en visibilité sur l’emplacement des données critiques et devenir plus vulnérables aux pertes de données
- Les conteneurs peuvent être plus exposés à certains risques de sécurité, comme les exploits du noyau ou les vulnérabilités liées aux ressources partagées
- Des erreurs de configuration ou des pratiques de sécurité insuffisamment supervisées peuvent entraîner de graves failles de sécurité
- Diffusion accrue de l’IaC
- L’Infrastructure as Code (IaC) est une pratique DevOps qui consiste à gérer et provisionner l’infrastructure par le code plutôt que par des processus manuels
- Les organisations peuvent utiliser l’IaC pour réduire le temps nécessaire au provisionnement et à la maintenance de l’infrastructure, tout en améliorant la précision et la cohérence de la configuration
- Selon Fortune Business Insights, la taille du marché mondial de l’IaC passera de 908,7 millions de dollars en 2023 à 3,3049 milliards de dollars en 2030, avec une croissance annuelle moyenne de 20,3 %
- Facteurs de croissance :
- Les architectures modernes sont composées de services et d’API faiblement couplés mais interdépendants
- L’utilisation de ressources cloud gérées par des humains augmente donc, et l’IaC permet de gérer cette complexité
- Les plateformes IaC offrent aux développeurs toute la puissance des langages de programmation
- Elles permettent ainsi de gérer plus simplement les dépendances des applications cloud modernes
- Facteurs de frein :
- L’IaC exige un niveau élevé de compétences techniques
- Certaines entreprises peuvent hésiter à l’adopter en raison des changements culturels et procéduraux qu’elle implique, des risques liés à la migration des applications existantes ou du manque de compétences essentielles dans les équipes
- Les organisations rencontrent des difficultés lorsqu’elles passent de processus manuels de gestion de l’infrastructure à des processus automatisés basés sur le code
- Cela peut avoir un impact majeur sur les workflows existants et réduire la productivité des opérations métier
- Le manque de connaissances pour gérer les architectures complexes et multicouches des grandes entreprises peut créer une résistance à l’intégration de nouvelles technologies
- Ce problème peut générer des risques lors de la gestion d’infrastructures configurées par le code et créer des vulnérabilités
- La complexité de la gestion d’architectures pilotées par le code pourrait, au final, freiner la croissance du marché de l’IaC
- Importance croissante de l’observability
- L’observability (Observability) est une mesure de la capacité à déduire l’état interne d’un système à partir de ses sorties externes. Elle consiste à collecter, visualiser et analyser des métriques, événements, logs et traces
- Les outils d’observability fournissent une visibilité en temps réel et des insights granulaires sur les performances applicatives dans des environnements complexes et distribués
- Selon Future Market Insights, ce marché devrait passer de 2,1737 milliards de dollars en 2022 à 5,5532 milliards de dollars en 2032, avec une croissance annuelle moyenne de 8,2 %
- Facteurs de croissance :
- La demande du marché évolue rapidement, et pour y répondre avec flexibilité et agilité, les entreprises doivent disposer de technologies d’observability
- Celles-ci peuvent favoriser la communication et la collaboration entre parties prenantes et clients, réduire les barrières entre opérations IT, conception et activités métier, et jouer un rôle important dans l’entreprise
- Le secteur se concentre aujourd’hui sur la compréhension et l’analyse des performances applicatives, ainsi que sur l’amélioration de la stabilité, de la scalabilité et de la disponibilité des applications
- Cela renforcera le consensus en faveur de l’observability et l’usage des plateformes associées
- Facteurs de frein :
- La mise en œuvre des technologies de plateforme d’observability est coûteuse
- Le manque de personnel qualifié pourrait aussi freiner l’adoption de nouveaux outils et technologies dans diverses organisations
- Montée du NoOps
- Concept selon lequel « l’environnement logiciel est entièrement automatisé, au point qu’une équipe d’exploitation n’a plus besoin de le gérer »
- L’objectif est de pousser l’efficacité opérationnelle à son maximum, jusqu’à rendre inutile une équipe d’exploitation dédiée
- L’IA, l’IaC et le serverless computing sont cités comme technologies de base du NoOps
- Le NoOps vise à libérer les développeurs des problèmes d’exploitation afin qu’ils puissent se concentrer sur le code
- De plus en plus d’organisations adoptent le NoOps en raison des plateformes AIOps, qui automatisent les processus d’exploitation IT en combinant big data et machine learning
- Les organisations doivent explorer avec prudence une transition vers le NoOps
- Même si cela améliore encore l’efficacité opérationnelle, il faut veiller à ne pas perdre les capacités humaines essentielles d’analyse et de prise de décision
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