人工智能、数字孪生技术、平台工程和混沌工程正在改变软件开发，并为 DevOps 带来更高的自动化、生产力和弹性。

软件开发目前正在经历一场深刻的变革，其标志是高级自动化的悄无声息但显着的激增。这种即将到来的转变有望以前所未有的规模简化高质量应用程序的创建和部署。

它不是引领这一演变的单一技术，而是创新的融合。从人工智能 （AI） 和数字孪生技术，到植根于 DevOps 原则的平台工程，再到增强弹性的混沌工程技术，再到提高生产力的内部开发人员门户的广泛使用，创新正在结合在一起，彻底改变软件工程的各个方面。

挑战和机遇在于有效地利用这些能力，使组织能够培养其DevOps文化。这种转变将简化软件交付，从基于云的系统到边缘计算平台。

AI 和数字孪生实现 DevOps 自动化

各种形式的人工智能正在稳步渗透到应用程序开发工具和DevOps平台中。然而，到目前为止，人工智能集成到开发工具中的速度比集成到DevOps平台中的速度要快，这可能会导致不平衡。代码库的增长超出了DevOps团队跟上步伐的能力。

然而，注入 AI 并在云中运行的下一代 DevOps 平台即将到来。到 2024 年初，DevOps 团队将能够使用自然语言界面部署应用程序，以使用大型语言模型 （LLM）。这些 LLM 将接受培训，以自动执行各种手动任务，利用 AI for IT 运营 （AIOps） 来消除目前困扰应用程序开发的瓶颈。

除了人工智能的这些突破性进步外，数字孪生技术也被应用于应用程序部署。DevOps团队将很快通过简化DevOps工作流管理的可视化界面从更高层次的抽象中受益。这一推动的核心是使用数字孪生技术创建并与自动化框架无缝集成的 IT 环境模型。不久之后，这些模型将被嵌入到持续集成和持续交付 （CI/CD） 平台中。

当与人工智能相结合时，这些数字孪生技术将自主推断模型之间的关系。他们将生成代码并根据需要动态配置应用程序和基础设施。此外，实时反馈循环将提供对配置可行性的洞察，使部署更加透明。

最终目标是为 DevOps 环境提供一定程度的抽象，从而消除大部分复杂性。这将使更广泛的组织能够采用DevOps最佳实践。从本质上讲，DevOps正处于数字化转型的风口浪尖，就像我们在许多其他流程中目睹的现代化一样。

平台工程可提高开发人员的工作效率

DevOps 既依赖于工具和平台，也依赖于文化。平台工程已成为一种集中 DevOps 流程和工作流管理的方法。平台工程的倡导者主张消除冗余的DevOps平台，转而使用统一的CI/CD平台作为企业标准。这种方法有望大规模管理 DevOps 工作流，同时降低总体 IT 成本。

平台工程在提高开发人员生产力方面也起着关键作用。由精通 DevOps 最佳实践的平台工程团队提供的开发人员门户使开发人员能够在明确定义的边界内自助满足他们的需求，从而提高代码质量和安全性。平台工程师作为这些门户的管理者，消除了开发人员在构建和维护应用程序开发环境时经常遇到的摩擦。

投资平台工程的主要动机是提高开发人员的生产力，这在当前充满挑战的经济环境中是一个至关重要的考虑因素，因为吸引和留住开发人员变得越来越困难。

混沌工程与 CI/CD 集成

除非整个 IT 环境变得更有弹性，否则这些技术或文化进步都不会取得实质性成果。混沌工程已成为一门DevOps学科，它严格测试分布式计算系统承受不可预见的中断的能力。这是通过故意破坏组件来实现的。通过系统地揭示弱点，混沌工程使DevOps团队能够深入了解其应用程序环境，从而可以利用它来增强从网络安全到成本效率的方方面面。

挑战在于将混沌工程工具和平台无缝集成到现有的 DevOps 工作流程中，而不会导致组织停机。实现此目标的最自然渠道是用于构建、部署和测试应用程序的 CI/CD 平台。

未来已来

正如专家所观察到的那样，“未来已经到来——只是分布不均。在接下来的几个月里，随着这些功能变得更容易获得，我们可以期待一系列惊人的软件工程进步。

总的来说，人工智能、数字孪生、平台工程、内部开发人员门户和混沌工程有望极大地改变软件工程。这是DevOps的转型，反映了无数其他流程的数字化转型。

一如既往，挑战将是适应DevOps文化中技术和流程创新的加速步伐。