DevOpsは、アジャイルソフトウェア開発の実践と普及から生まれました。アジャイル手法は開発プロセスとスループット速度を加速させるため、この新しい現実に対応するためにプロジェクトチームの構造を変更する必要がありました。アジャイル文化が定着するにつれ、ソフトウェア開発チームとIT運用チームが別々に作業することは、非生産的で非効率であることが明らかになりました。DevOpsのプラクティスは、デプロイメント・パイプラインを自動化し、効率性、予測可能性、保守性、およびセキュリティを向上させるためのフィードバックを迅速に生成します。開発者を本番環境に引き入れ、インフラをより深く理解させ、 アプリケーション・ライフサイクル管理により 深く関与させます。この進化は、 AIや 機械学習の 台頭とともに続いています。DevOpsは、AIモデルのライフサイクル全体を管理し、従来のアプリケーションと同じ厳密さで開発、テスト、デプロイされるようにする新しいプラクティスを取り入れるように拡大しました。これには以下が含まれます： AIOps ：AIを使用して、インシデント管理、異常検知、根本原因分析などのIT運用タスクを自動化します。MLOps：データ準備、モデルトレーニングからデプロイ、モニタリングに至るまで、機械学習ライフサイクルの合理化に焦点を当てたDevOpsの専門分野。

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DevOpsの定義

DevOpsとは、ソフトウェアの品質とスピードを向上させるために、技術運用チームとソフトウェア開発チーム間の統合、コラボレーション、コミュニケーション、自動化を促進する文化的哲学、技術的プラクティス、ツールの組み合わせである。

DevOpsは、コラボレーション、自動化、継続的改善の文化に基づいている。OpenText™ DevOps Cloudにより、チームは摩擦とリスクを削減し、安全で高品質なアプリケーションを迅速に提供できます。開発者と運用を共有オーナーシップ・モデルで一体化することで、DevOpsは最新の、AI主導の、クラウドネイティブなデリバリーの要求を満たす。

進化したDevOps

DevOpsは単なるツールのセットではなく、最新のクラウドネイティブなアーキテクチャとAI主導のワークフローの複雑性に対処する、ソフトウェアデリバリーへの統合的なアプローチである。

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DevOps

DevOpsはどのように生まれ、なぜ必要とされたのか？

DevOpsは、アジャイルソフトウェア開発の実践と普及から生まれた。アジャイル手法は開発プロセスとスループット速度を加速させるため、この新しい現実に対応するためにプロジェクトチームの構造を変える必要があった。アジャイル文化が根付くにつれ、ソフトウェア開発チームとIT運用チームが別々に働くことは、非生産的で非効率的であることが明らかになった。

DevOpsのプラクティスは、デプロイメント・パイプラインを自動化し、効率性、予測可能性、保守性、およびセキュリティを改善するために、より迅速なフィードバックを生み出す。開発者を本番環境に引き入れ、インフラをより深く理解させ、アプリケーションのライフサイクル管理により深く関与させる。

この進化は、AIと機械学習の台頭とともに続いている。DevOpsは、AIモデルのライフサイクル全体を管理し、従来のアプリケーションと同じ厳密さで開発、テスト、デプロイされるようにする新しいプラクティスを取り入れるように拡大した。これには以下が含まれる：

AIOps：AIを利用して、インシデント管理、異常検知、根本原因分析などのIT運用タスクを自動化する。
MLOps：データ準備、モデルトレーニングからデプロイ、モニタリングに至るまで、機械学習ライフサイクルの合理化に焦点を当てたDevOpsの専門分野。

DevOpsの基本原則

DevOpsの実装は様々であるが、いくつかの基本原則がその成功の中心であることに変わりはない：

DevSecOps：セキュリティは最初から共有責任である。この原則は、"shifting left," 、コード分析、脆弱性スキャン、コンプライアンスチェックなどのセキュリティ対策が、開発ライフサイクルの最終段階だけでなく、すべての段階に組み込まれていることを意味する。セキュリティ問題を早期に発見し修正することで、チームはより安全なアプリケーションを構築し、コストのかかる侵害を防止し、直前での遅れを回避することができる。
継続的インテグレーション（CI）：開発者は1日に何度もコードを共有メインラインにマージする。この実践は、AIを搭載したコード解析ツールによって強化され、潜在的なバグやセキュリティ脆弱性を、本番稼動前にリアルタイムで検出できるようになった。
継続的デリバリー（CD）：すべてのコード変更を本番環境へのリリースに向けて自動的に準備するプロセス。これは、カナリアデプロイメントやブルーグリーンデプロイメントのような自動化されたプログレッシブデリバリー技術を含むように進化してきた。これにより、チームはフルロールアウトの前に小規模なユーザーセグメントに機能をリリースし、リスクを最小限に抑えることができる。
継続的テスト（CT）：品質はもはや、開発後の独立した段階ではない。それは責任の共有だ。これには、CI/CDパイプラインに直接統合された自動化されたセキュリティテストとパフォーマンステストが含まれ、品質とセキュリティが最初から"、" 。
継続的モニタリング（CM）：最新の分散システムとマイクロサービスの複雑性を考えると、継続的モニタリングは譲れない。最新の観測可能性プラットフォームは、コード・パフォーマンスからユーザー・エクスペリエンスまで、アプリケーションの健全性の全体像を提供する。これらのツールはリアルタイムのフィードバックループを提供し、チームがエンドユーザーに影響を与える前に問題を特定し、解決するのに役立つ。

DevOpsのライフサイクル：フェーズとチーム

DevOpsのライフサイクルは直線的なものではなく、フィードバックと改善の継続的なループである。部門横断的なチームをまとめ、この継続的な流れを表現するために、しばしば無限大のシンボル（♾️）として視覚化される。

計画を立てる：この段階には、プロダクトマネージャーや開発者から運用やセキュリティに至るまで、すべての人が関与する。機能、ユーザーストーリー、要件の定義に重点を置く。チームは共同でソフトウェアのリリースを計画し、全員が最初から足並みを揃えるようにする。
コード：開発チームはアプリケーションのコードを書き、変更を共有リポジトリにコミットする。
ビルド：CIプロセスは、コードを自動的にコンパイルし、ユニットテストを実行し、成果物にパッケージする。この段階は、一貫性とスピードを確保するために高度に自動化されている。
テスト：チームは自動化ツールを使って、ユニットテスト、統合テスト、セキュリティテストなど、さまざまなテストを実施する。運用チームとセキュリティチームはテストデータとテスト環境を提供し、開発者はテストケースを書く。
リリースCD プロセスは、本番環境への配備のためにアプリケーションを自動的に準備します。チームはビジネスニーズに基づいてリリース頻度を決定する。
デプロイ：運用チームは、オンプレミスのデータセンター、パブリッククラウド、またはハイブリッドセットアップである可能性がある本番環境に、自動化を使用してアプリケーションをデプロイする。
運用する：運用チームは、運用中のアプリケーションを管理・保守する。このフェーズには、インフラの監視、インシデントの管理、アプリケーションの安定性の確保も含まれる。
モニター：この最後の、しかし継続的なフェーズでは、チームはモニタリングと観測可能性ツールを使用して、アプリケーションのパフォーマンス、ユーザー行動、セキュリティに関するリアルタイムのデータを収集する。このフェーズからのフィードバックは「計画」フェーズにフィードバックされ、DevOpsの心臓部である継続的なフィードバックループが形成される。

これらの原則を採用し、最新のツールを活用することで、企業はソフトウェア・デリバリーを変革し、混沌を明瞭に変え、具体的なビジネス成果を推進することができる。

すべての環境でDevOpsプラクティスを拡張する

OpenText™ DevOps Cloudは、ハイブリッドIT全体でDevOpsを拡張し、メインフレームからモバイルまでの継続的デリバリーパイプラインを自動化およびオーケストレーションし、実用的なインサイトを提供することで、高品質のソフトウェアを安全に迅速に提供します。デリバリーパイプラインを自動化し、AI主導のインサイトを組み込むことで、チームが安全で高品質なソフトウェアを迅速に提供できるよう支援します。

当社のプラットフォーム・ファーストのアプローチは、お客様が現在いる場所で、お客様のツールチェーンをエンドツーエンドで統合し、AI主導の洞察、250以上の統合、エンドツーエンドのライフサイクルの可視化により、最も複雑なツールチェーンも統合して、段階的に制約を取り除きます。OpenTextのDevOpsは、エンタープライズ・スケールで自信を持ってイノベーションを起こせることを意味します。

Smarter DevOps

OpenText™ DevOps Cloudにより、チームは摩擦とリスクを削減し、安全で高品質なアプリケーションを迅速に提供することができます。

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Resources

DevOps Digest: Agile and DevOps for continuous quality and software delivery