Neue Herausforderungen für DevOps und Prognosen zur Zukunft der Softwarearchitektur

Im letzten Artikel unserer Serie über die Entwicklung der Softwarearchitektur befassen wir uns mit den neuen Herausforderungen für DevOps und werfen einen Blick in die Zukunft der IT-Branche – insbesondere im Hinblick auf die zunehmende Verbreitung neuester Technologien wie Künstliche Intelligenz, Quantencomputing, Edge Computing und mehr.

Herausforderungen für DevOps

1. Wachsende Systemkomplexität

Mit dem Wachstum von Unternehmen und der Einführung von Microservice-Architekturen steigt auch die Komplexität der Systeme. Die Verwaltung der Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Diensten sowie die gleichzeitige Gewährleistung von Skalierbarkeit, Transparenz und Kontrolle werden zunehmend schwieriger. Daher empfehlen wir den Einsatz fortschrittlicher Monitoring-Praktiken in Kombination mit Service-Mesh-Technologien. So lassen sich Automatisierungen bei der Bereitstellung und Skalierung optimal nutzen.

II Sicherheit im DevOps

Mit dem Anstieg von Cyberbedrohungen und der zunehmenden Vernetzung von Systemen ist Sicherheit ein zentrales Anliegen für DevOps-Teams. Die Hauptprobleme drehen sich um den Schutz von CI/CD-Pipelines, die Verwaltung von Zugriffskontrollen und die Gewährleistung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Die derzeit effektivste Strategie besteht darin, Sicherheit direkt in die DevOps-Pipeline zu integrieren (DevSecOps). Dies lässt sich durch den Einsatz von Sicherheitsscantechnologien und die Förderung eines Sicherheitsbewusstseins innerhalb des Teams erreichen.

III Effektives Datenmanagement

Die Verbreitung datengesteuerter Anwendungen und Technologien wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen hat den Fokus auf korrektes Datenmanagement, Datenqualität sowie Datenschutz und Compliance gelenkt. Daher ist die Umsetzung datenorientierter DevOps-Praktiken zu einem wichtigen Bestandteil der Datenstrategie vieler Unternehmen geworden. Nach unserer Erfahrung ist der Einsatz von Automatisierung zur Datenbereitstellung und zum Testen mit verschiedenen Tools sowie die enge Zusammenarbeit zwischen Data-Engineering- und DevOps-Teams ein erfolgreicher Ansatz, um sich im aktuellen Markt zu behaupten.

IV Cloud-native Technologien

Neue Herausforderungen entstehen, wenn Unternehmen cloud-native Technologien wie Container, serverloses Computing und Kubernetes einführen. Dazu gehören das Management der Container-Orchestrierung, die Optimierung der Ressourcennutzung sowie die Umsetzung von Strategien für Resilienz und Fehlertoleranz.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, reicht es nicht aus, lediglich cloud-native Architekturen zu übernehmen und die Managed Services der Cloud-Anbieter zu nutzen. Der Fokus muss auch auf Sicherheit liegen – durch die Anwendung bewährter Verfahren zur Container-Sicherheit und zum Container-Management.

Wie sieht die Zukunft der Softwarearchitektur aus?

Angesichts all dessen lässt sich mit Sicherheit sagen: Uns steht eine vielversprechende Zukunft bevor – mit weiteren technologischen Fortschritten am Horizont. Im Folgenden stellen wir Technologien vor, die unsere Zukunft prägen werden, und teilen unsere Erfahrungen bei der Umsetzung von Lösungen, die unseren Kunden geholfen haben, die Leistung ihrer Systeme zu verbessern und sich auf dem Markt abzuheben.

Integration von KI und maschinellem Lernen

DevOps-Teams werden voraussichtlich zunehmend KI- und ML-Tools in ihre Arbeitsabläufe integrieren, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, Entscheidungsprozesse zu beschleunigen und Softwareentwicklungs- sowie Bereitstellungspipelines zu optimieren.

Durch die Kombination neuester Fortschritte im Bereich der KI ermöglicht die NLU-Technologie (Natural Language Understanding) Maschinen, natürliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Sie ist eine Schlüsseltechnologie hinter konversationellen IVR-Lösungen und KI-gestützten virtuellen Assistenten, die weitreichende Auswirkungen auf den Kundenservice haben. Solange der virtuelle Assistent die Absicht des Sprechers versteht, eine Vielzahl von Antworten erkennt und den Kontext des Gesprächs einordnen kann, ist er in der Lage, eine Interaktion mit einem menschlichen Agenten zu übernehmen.

Da unser Team bereits mehrfach erfolgreich DevOps-Praktiken implementiert hat, wurden wir bei einem unserer Projekte gebeten, ein bestehendes System zu modernisieren. Nach einer ausführlichen Systemanalyse und der Besprechung aller Kundenanforderungen sowie der Empfehlungen unserer Ingenieure startete der Prozess.

Wir haben uns auf mehrere zentrale Schritte konzentriert, um die Plattform aufzurüsten und sie effizienter sowie produktiver zu gestalten:

• Schritt 1: System-Containerisierung/Dockerisierung – Dies diente der besseren Skalierbarkeit und optimierten Migrationsprozessen.
• Schritt 2: Übergang in die Cloud – Alle Server befanden sich ursprünglich in den Büroräumen unseres Kunden, was den Betrieb erschwerte. Daher wurde beschlossen, Cloud-Dienste wie AWS und Azure zu nutzen, um die Leistungsfähigkeit der Plattform zu steigern.
• Schritt 3: Einsatz von Terraform-Infrastruktur – Da Terraform es ermöglicht, Infrastruktur per Code zu erstellen, zu verändern und zu erweitern, erwies sich dieses Tool als ideale Lösung, um als Vermittler zwischen externen und internen Ressourcen zu fungieren. Mit Terraform lassen sich komplette Rechenzentren über Konfigurationsdateien steuern – ein äußerst effektives Werkzeug.
• Schritt 4: Automatisierung von Prozessen – Durch die Integration aller Komponenten konnten sämtliche Prozesse automatisiert werden. Das sparte nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern schuf auch eine effizientere und produktivere Umgebung. Das gesamte System wurde so aufgerüstet, dass nur noch ein Minimum an manuellen Eingriffen erforderlich ist.

Dies ist ein gutes Beispiel dafür, wie DevOps in eine KI-basierte Lösung integriert werden kann und das gesamte System deutlich verbessert.

Umstieg auf GitOps

GitOps, ein Paradigma, das Git-Repositories als zentrale Quelle für Infrastruktur- und Bereitstellungsautomatisierung nutzt, dürfte weiter an Bedeutung gewinnen. Dieser Ansatz ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit, Versionskontrolle und Nachverfolgbarkeit in DevOps-Prozessen.

Containerisierung

Containerisierungstechnologien wie Docker und Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes bleiben weiterhin zentrale Bestandteile von DevOps-Praktiken. Immer mehr Unternehmen setzen auf diese Technologien, um eine höhere Skalierbarkeit, Portabilität und Effizienz bei der Bereitstellung und Verwaltung ihrer Anwendungen zu erreichen.

Integration von DevSecOps

Da Sicherheit zunehmend ein wesentlicher Bestandteil von DevOps wird, rückt auch der Aufstieg von DevSecOps stärker in den Fokus. Dabei werden Sicherheitsmaßnahmen und -praktiken von Anfang an in den gesamten Softwareentwicklungszyklus integriert, sodass sicherheitsrelevante Aspekte bereits in den frühen Phasen der Projektumsetzung berücksichtigt werden.

Fokus auf Monitoring

Mit der zunehmenden Komplexität moderner Softwaresysteme werden Beobachtbarkeit und Monitoring-Tools zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Arbeit von DevOps-Teams. So erhalten sie Einblicke in die Anwendungsleistung, erkennen Probleme und können Fehler in Echtzeit beheben.

Hybride und Multi-Cloud-Umgebungen

Mit der zunehmenden Einführung hybrider und Multi-Cloud-Strategien müssen DevOps-Teams ihre Methoden anpassen, um Infrastruktur und Anwendungen über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg effektiv zu verwalten – und dabei Konsistenz und Sicherheit zu gewährleisten.

Weiterentwicklung von Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)

CI/CD-Pipelines entwickeln sich stetig weiter. Neue Ansätze wie Progressive Delivery und Feature Flags ermöglichen kontrolliertere und effizientere Software-Updates bei minimalem Risiko.

Ereignisgesteuerte und reaktive Architekturen

Reaktives Programmieren und ereignisgesteuerte Architekturen – etwa mit Apache Kafka – gewinnen zunehmend an Bedeutung, wenn es um den Aufbau skalierbarer und besonders reaktionsschneller Systeme geht. Diese Konzepte eignen sich hervorragend für die Echtzeit-Datenverarbeitung und sorgen für hohe Reaktionsfähigkeit in modernen Anwendungen.

Low-Code- und No-Code-Entwicklung

Low-Code- und No-Code-Plattformen ermöglichen es auch Nicht-Entwicklern, Softwarelösungen zu erstellen. Architekt:innen müssen diese Plattformen in ihre Gesamtarchitektur integrieren, um sicherzustellen, dass die Lösungen skalierbar und wartungsfreundlich bleiben.

Quantencomputing

Beim Quantencomputing werden die Prinzipien der Quantenmechanik genutzt, um komplexe Berechnungen mit Geschwindigkeiten durchzuführen, die herkömmlichen Computern nicht möglich sind. Der Einsatz von Quantencomputing im DevOps-Bereich kann die Softwareentwicklung, -bereitstellung und das Infrastrukturmanagement grundlegend verändern, indem rechenintensive Prozesse wie Kryptografie, Optimierungsprobleme und großflächige Datenverarbeitung vereinfacht werden.

Edge Computing

Edge Computing vereinfacht Rechenvorgänge und Datenspeicherung, indem Daten näher an ihrer Quelle verarbeitet werden – anstatt sich ausschließlich auf zentrale Cloud-Server zu verlassen. Der Einsatz von Edge Computing im DevOps-Umfeld ermöglicht schnellere Reaktionszeiten, geringere Latenzen und eine höhere Zuverlässigkeit für verteilte Anwendungen. So können Dienste zeitnah an Edge-Geräte wie IoT-Sensoren, mobile Endgeräte oder abgelegene Standorte ausgeliefert werden.

Fokus auf kulturellen Wandel

Technologien und Tools sind wichtig, doch die kulturellen Komponenten von DevOps – etwa Teamarbeit, Kommunikation und ein kontinuierlicher Verbesserungswille – bleiben entscheidend. Unternehmen werden weiterhin in den Aufbau einer DevOps-Kultur investieren, um Kreativität und Anpassungsfähigkeit zu fördern.

Insgesamt wird sich DevOps auch im Jahr 2024 weiterentwickeln, um den Anforderungen moderner Softwareentwicklung und -bereitstellung gerecht zu werden – mit mehr Automatisierung, der Integration fortschrittlicher Technologien sowie einem stärkeren Fokus auf Sicherheit und Beobachtbarkeit.

Fazit

Von Monolithen bis hin zur serverlosen Architektur zeigt sich, dass unterschiedliche Projekte unterschiedliche Architekturen erfordern. Dennoch ist der Trend zur Einführung von DevOps aktuell sehr stark. Angesichts der zahlreichen Vorteile, die DevOps mit sich bringt, lässt sich der Einfluss dieser Methodik nicht ignorieren – nicht nur auf die Struktur der Lösungen, sondern auch auf die Sicherheit der Daten sowie deren Flexibilität und Skalierbarkeit.

In den kommenden Jahren wird der Einsatz von KI, maschinellem Lernen, Quantencomputing und Edge Computing weiter zunehmen. Diese Technologien eröffnen neue Horizonte für die Softwarearchitektur, und es bleibt abzuwarten, welche Veränderungen sie in der Branche mit sich bringen.