DevOps adalah pendekatan kolaboratif yang menggabungkan pengembangan dan operasi perangkat lunak untuk menyederhanakan proses pengiriman perangkat lunak. Dengan menghilangkan silo dan memupuk budaya kolaborasi, DevOps bertujuan untuk mencapai rilis perangkat lunak yang lebih cepat, lebih andal, dan berkualitas lebih tinggi.
Otomatisasi adalah pilar utama DevOps, yang memungkinkan tim mengotomatisasi berbagai tugas dan proses sepanjang siklus pengembangan perangkat lunak. Melalui otomatisasi, DevOps memanfaatkan AI untuk mengurangi kesalahan manusia, mempercepat waktu pemasaran, dan meningkatkan kualitas perangkat lunak secara keseluruhan.
Pertanyaannya sekarang adalah bagaimana Anda menerapkan otomatisasi di DevOps. Seluruh atau proses DevOps mana yang dapat diotomatisasi? Dan alat serta teknologi apa yang harus kita gunakan?
Dalam artikel ini, kita akan melangkah lebih jauh untuk mengeksplorasi pentingnya otomatisasi di DevOps. Kami akan mempelajari berbagai aspek otomatisasi dan mendiskusikan manfaat otomatisasi di DevOps.
Otomatisasi DevOps menggunakan berbagai alat, proses, dan teknologi untuk menyederhanakan dan mengotomatisasi tugas-tugas yang terlibat dalam pengembangan perangkat lunak, operasi TI, dan penerapan aplikasi.
Tujuan utama otomatisasi DevOps adalah untuk meningkatkan efisiensi, keandalan, dan konsistensi proses pengembangan dan penerapan perangkat lunak sekaligus mengurangi intervensi manual dan kesalahan.
Apa Manfaat Otomatisasi DevOps?
Tim DevOps dapat memperoleh manfaat otomatisasi untuk merevolusi cara pengembangan dan pengoperasian perangkat lunak dilakukan. Anda dapat mencapai pengiriman perangkat lunak yang lebih cepat, efisien, dan bebas kesalahan.
Time-to-Market Lebih Cepat
Otomatisasi mempercepat seluruh siklus pengembangan perangkat lunak, mulai dari pengkodean hingga penerapan. Setelah terbebas dari tugas yang berulang, tim dapat merilis fitur baru dan memperbarui lebih sering, mengurangi waktu pemasaran dan tetap berada di depan pesaing.
Konsistensi dan Keandalan
Proses otomatis memastikan hasil yang konsisten dan dapat diandalkan. Intervensi manual sering kali menimbulkan kesalahan, sedangkan otomatisasi adalah penerapan praktik standar, sehingga menghasilkan lebih sedikit kesalahan dan lingkungan yang lebih dapat diprediksi.
Mengurangi Kesalahan Manual
Kesalahan manusia sering terjadi dalam tugas manual. Berkat praktik otomatisasi, tim DevOps akan meminimalkan risiko kesalahan yang disebabkan oleh pengawasan manusia, meningkatkan kualitas perangkat lunak, dan menciptakan lingkungan produksi yang lebih stabil.
Pemanfaatan Sumber Daya yang Efisien
Tim pengembangan Anda dapat memanfaatkan sumber daya secara lebih efisien dengan bantuan alat otomatisasi. Penyediaan dan penskalaan infrastruktur dapat diotomatisasi berdasarkan permintaan, mengoptimalkan alokasi sumber daya dan efektivitas biaya.
Skalabilitas
Lebih mudah untuk meningkatkan atau menurunkan skala aplikasi dan infrastruktur sesuai kebutuhan. Penyediaan dan konfigurasi otomatis memungkinkan penskalaan cepat untuk menangani peningkatan beban kerja tanpa intervensi manual.
Kolaborasi yang Lebih Baik
Otomatisasi DevOps mendorong kolaborasi antara tim pengembangan dan operasi. Alat otomatisasi menyediakan platform umum bagi kedua tim untuk bekerja sama, mengurangi kesenjangan komunikasi dan menumbuhkan budaya tanggung jawab bersama.
Pemulihan dan Kembalikan Lebih Cepat
Proses otomatis memungkinkan pemulihan cepat dari kegagalan. Jika terjadi masalah, prosedur pencadangan dan pemulihan otomatis dapat dipicu, sehingga mengurangi waktu henti dan meminimalkan dampak terhadap pengguna. Demikian pula, rollback otomatis memastikan bahwa penerapan yang salah dapat dikembalikan dengan cepat.
Penerapan yang Dapat Diprediksi
Otomatisasi memastikan penerapan konsisten di berbagai lingkungan, sehingga mengurangi masalah “berfungsi pada mesin saya”. Tim Anda akan mengalami transisi yang lebih lancar dari lingkungan pengembangan ke produksi.
Infrastruktur sebagai Kode (IaC)
Mengotomatiskan penyediaan infrastruktur menggunakan alat IaC menyederhanakan pengelolaan lingkungan yang kompleks. Membuat versi, melacak, dan mereplikasi Infrastruktur di berbagai tahapan menjadi sangat mudah, mengurangi penyimpangan konfigurasi dan kesalahan penyiapan manual.
Optimalisasi Biaya Sumber Daya
Otomatisasi membantu mengoptimalkan alokasi sumber daya dengan memungkinkan sumber daya dinaikkan atau diturunkan sesuai kebutuhan. Hal ini mencegah penyediaan berlebihan dan pemborosan sumber daya, sehingga menghasilkan penghematan biaya.
Kepatuhan dan Keamanan
Otomatisasi memungkinkan penegakan keamanan dan kebijakan kepatuhan di seluruh jalur pengembangan dan penerapan. Anda harus mengurangi pekerjaan manual dalam pemeriksaan keamanan, pemindaian kerentanan, dan kontrol akses untuk meminimalkan risiko pelanggaran keamanan.
Continuous Improvement
Otomatisasi mendorong budaya perbaikan berkelanjutan dengan memungkinkan tim mengumpulkan data dan wawasan tentang kinerja, hambatan, dan tren. Data ini dapat digunakan untuk menyempurnakan proses secara berulang dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan.
Proses DevOps Apa yang Dapat Diotomatisasi?
Dalam lingkungan DevOps, otomatisasi diterapkan di seluruh siklus pengembangan perangkat lunak, mulai dari pengkodean dan pembuatan hingga pengujian, penerapan, dan pemantauan.
- Integrasi Berkelanjutan (CI) - Secara otomatis mengintegrasikan perubahan kode dari beberapa pengembang ke dalam repositori bersama. Alat otomatisasi seperti Jenkins, Travis CI, dan CircleCI dapat digunakan untuk memicu pembuatan otomatis, menjalankan pengujian, dan memberikan masukan awal mengenai perubahan kode.
- Pengiriman/Penerapan Berkelanjutan (CD) – Mengotomatiskan penerapan perubahan kode ke lingkungan produksi atau pementasan. Alat seperti Docker, Kubernetes, dan Ansible akan mendukung penerapan aplikasi, penyediaan infrastruktur, dan manajemen konfigurasi.
- Infrastruktur sebagai Kode (IaC) – Mengelola dan menyediakan infrastruktur menggunakan kode. Alat Terraform dan CloudFormation memungkinkan tim untuk menentukan sumber daya infrastruktur, seperti server dan jaringan, sebagai kode, yang kemudian dapat dibuat versinya, diuji, dan diotomatisasi.
- Pengujian otomatis – Jalankan pengujian secara otomatis, pastikan bahwa perubahan kode tidak menimbulkan regresi atau cacat. Hal ini mencakup pengujian unit, integrasi, dan end-to-end yang dapat dipicu sebagai bagian dari pipeline CI/CD.
- Pemantauan dan Peringatan – Memantau kesehatan dan kinerja aplikasi dan infrastruktur. Ketika ambang batas yang telah ditentukan dilanggar, peringatan otomatis dapat dipicu untuk memberi tahu tim operasi tentang potensi masalah.
- Analisis Log – Alat otomatisasi dapat menyaring log yang dihasilkan oleh aplikasi dan infrastruktur untuk mengidentifikasi pola, anomali, dan potensi masalah, membantu dalam pemecahan masalah dan pemeliharaan proaktif.
- Manajemen Rilis – Mengotomatiskan proses rilis memastikan konsistensi dan mengurangi risiko kesalahan manusia selama penerapan fitur baru atau perbaikan bug.
- Keamanan dan Kepatuhan – Menegakkan kebijakan keamanan, memindai kode untuk mencari kerentanan, dan memastikan kepatuhan terhadap standar peraturan.
Siap Memulai Otomatisasi DevOps?
Otomatisasi DevOps menawarkan pendekatan holistik terhadap pengembangan dan pengoperasian perangkat lunak, memberikan manfaat yang mencakup pengiriman lebih cepat, kualitas lebih tinggi, kolaborasi lebih baik, pengurangan risiko, dan manajemen sumber daya lebih baik.
Namun, penting untuk melakukan pendekatan otomatisasi dengan bijaksana, memastikan bahwa otomatisasi selaras dengan tujuan organisasi dan diterapkan dengan cara yang mempertimbangkan faktor teknologi dan budaya.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.iotforall.com/harnessing-automation-in-devops-for-successful-ai-models
