” image-credit=”Image : Maskot/Getty” image-alt-text=”Deux collègues se parlent devant un ordinateur affichant divers graphiques et codes.” image-filename=”programmers-coding-at-desk- homme-femme-bureau-formation.jpg” image-date-created=”2022/05/20″ image-width=”2120″ image-height=”1193″ image-do-not-crop=”false” image- do-not-resize=”false” image-watermark=”false” lightbox=”false” preload=”true” class=”c-shortcodeImage u-clearfix c-shortcodeImage-large”>
DevOps est plus que le dernier mot à la mode de l’industrie pour une informatique plus agile – c’est le seul moyen de publier des versions logicielles aussi rapidement que l’exige l’entreprise, tout en maintenant la qualité et la sécurité. De plus en plus, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont utilisés pour aider au processus. Compte tenu du rythme des versions, le processus est tout simplement trop difficile à superviser manuellement. Et cela fonctionne bien pour de nombreux magasins informatiques.
C’est le mot de GitLab, qui a publié un enquête de 5 001 responsables et professionnels de la technologie qui constate une croissance significative des pratiques DevOps au cours des 12 derniers mois seulement. En 2022, une tranche importante de répondants (47 %) ont indiqué que DevOps ou DevSecOps était leur méthodologie de choix, une augmentation de cinq points de pourcentage par rapport à 2021.
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Cette augmentation de DevOps s’accompagne d’une cadence accrue dans la livraison de logiciels, selon l’enquête. 7 équipes DevOps sur 10 (70 %) publient du code en continu, c’est-à-dire une fois par jour ou tous les quelques jours, en hausse de 63 % par rapport à l’année dernière. Au moins 60 % des développeurs publient du code plus rapidement qu’auparavant. 35 % ont déclaré publier du code deux fois plus rapidement, tandis que 15 % publient du code entre trois et cinq fois plus rapidement. 8% ont déclaré que le code volait plus de cinq fois plus vite.
Pour faciliter cela, une automatisation de plus haut niveau est appliquée à la livraison de logiciels – l’enquête révèle que 62 % des équipes DevOps pratiquent ModelOps, ou la gouvernance et la gestion du cycle de vie des modèles d’intelligence artificielle. Au moins 31 % des équipes utilisent activement des algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour la révision du code, soit plus du double du nombre de l’année dernière. L’enquête révèle également que 37 % des équipes utilisent l’IA/ML dans les tests de logiciels (contre 25 %), et 20 % supplémentaires prévoient de l’introduire cette année. 19 % supplémentaires prévoient de déployer des tests basés sur l’IA/ML dans les deux à trois prochaines années.
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Paradoxalement, la méthode de publication de code en cascade – dans laquelle le logiciel est conçu puis jeté par-dessus le mur aux équipes d’assurance qualité ou aux utilisateurs – prévaut toujours dans de nombreux magasins. Le pourcentage d’équipes utilisant la cascade a augmenté de 16% cette année par rapport à l’année dernière, rapportent les auteurs de l’enquête. Les praticiens “Water/Scrum/Fall” ont vu un bond de 23 % par rapport à l’année dernière, ajoutent-ils.
Les rôles DevOps continuent d’évoluer, comme le montre également l’enquête. Les développeurs assument des tâches opérationnelles, les opérations sont axées sur le cloud ou l’ingénierie de plate-forme, et les professionnels de la sécurité sont plus actifs au sein des équipes de développement.
L’étalement de la chaîne d’outils et la sécurité sont cités comme les défis les plus pressants pour les déploiements de logiciels basés sur DevOps, selon l’enquête. La consolidation de la chaîne d’outils est un objectif prioritaire, 69 % des gestionnaires ou des professionnels cherchant à consolider leurs chaînes d’outils pour relever les défis liés à la surveillance, aux retards de développement et à l’impact négatif sur l’expérience des développeurs. Près de 40 % des développeurs consacrent entre un quart et la moitié de leur temps à la maintenance ou à l’intégration de chaînes d’outils complexes, soit plus du double du pourcentage par rapport à 2021.
La sécurité a dépassé le cloud computing en tant que domaine d’investissement numéro un pour les équipes DevOps. Cependant, malgré un appétit pour déplacer la sécurité vers la gauche, de nombreuses entreprises sont encore naissantes dans leur approche et leurs résultats – seulement 10 % des répondants ont déclaré avoir reçu un budget supplémentaire pour la sécurité. En outre, 50 % des professionnels de la sécurité interrogés dans l’enquête indiquent que les développeurs ne parviennent pas à identifier les problèmes de sécurité, à hauteur de 75 % des vulnérabilités.
Lorsqu’on leur a demandé ce qu’ils pourraient utiliser pour mieux faire leur travail, les développeurs de l’étude recherchent davantage et une meilleure révision du code, des tests automatisés et une meilleure planification (tous à 31 %). L’IA/ML pour l’écriture et la révision de code (27 %), suivie de la réutilisation de code (26 %), arrive en deuxième position. “Ces réponses ne représentent aucun écart significatif par rapport à ce que les développeurs ont dit l’année dernière, soulignant peut-être à quel point il est difficile d’apporter des changements systémiques aux processus et à la technologie”, concluent les auteurs de l’enquête.
