從我們認爲DevOps只是一個流行語開始，它已經發展了很長的一段時間。現在，DevOps已經成爲了一個主要焦點，並在過去幾年一直在塑造着軟件世界。專家表示，DevOps將成爲主流，它的流行程度將在2019年達到頂峯。
根據2018年的《DevOps現狀報告》，DevOps精英級執行團隊代碼部署頻率和發佈速度更高，變更故障率更少，事故恢復時間更短，同時高效能團隊的比例逐年增長，採用DevOps的團隊越來越多。
而Stack Overflow2018年的薪資計算器報告顯示，全球DevOps專家的收入最高，美國DevOps專家的年薪中位數接近10萬美元。
以下是“DevOps”一詞的Google Trends以及2019年的預計增長假設。
從統計數據來看，DevOps的採用率從2015年到2016年增加了約8％，預計這一數字將在2019年大幅增長。
根據Statista的報告，很多商業組織正在採用DevOps，2018年增長率高達17％，而2017年則爲10％左右。
你可以在RightScale上查看完整的報告（https://www.rightscale.com/blog/cloud-industry-insights/new-devops-trends-2016-state-cloud-survey）。Forrester的報告中也明確提到了2018年將是DevOps年。
我們看到了將影響來年DevOps發展的八個事實。
1.焦點從CI管道轉移到DevOps裝配線
管道爲應用程序提供了從源碼控制到生產環境的一套完整的可視化視圖。你可以在某個地方看到所有的內容。現在不僅要做CI（持續集成），還要做CD（持續交付）。企業正投入時間和精力，以便更多地瞭解如何自動化完整的軟件開發過程。
在2019年，將會發生從CI管道到DevOps裝配線的轉變。DevOps裝配線專注於自動化和連接多個團隊執行的活動，例如開發人員的CI，運維人員的基礎架構配置和配置管理，測試人員的測試自動化，SecOps的安全補丁，發佈負責人的語義版本控制和部署到多種環境，等等。
下圖展示了單個應用程序或服務的典型裝配線：
2.自動化將成爲主要焦點
關於DevOps，我們談論了很多自動化方面的內容。如果可能的話，零接觸（zero-touch）自動化就是未來的發展方向。這並不是說你一定要自動化一切，只是說如果有必要，你就應該能夠做到。瞭解DevOps週期的六個“C”，並確保在這些階段之間應用自動化，這纔是關鍵，這將是2019年的主要目標。
3.測試人員要學習編碼
DevOps對知道如何編寫代碼並通過自動化腳本來測試各種案例的測試人員的需求將大幅增長。如果你是測試人員並且在是否學習編碼方面處於兩難境地，我們建議你還是學習編碼吧。瞭解不同的DevOps工具和自動化腳本在當今的軟件開發中起着至關重要的作用，並且將在2019年佔據主導地位。
如果測試人員不學習編寫代碼和自動化測試腳本，就有可能被淘汰。手動測試將在2019年過時，因爲它們需要耗費大量的時間。測試自動化不僅可以提高效率，還可以確保更快地將功能交付給市場。
4.微服務架構採用率增加
DevOps和微服務將齊頭並進。微服務是獨立的實體，因此在出現問題時不會給其他系統造成破壞。微服務架構可以幫助公司輕鬆部署和添加新功能。預計更多的企業將會轉向微服務架構，以改進他們的在線運行時間和有效交付。不要只是因爲別人採用了微服務就跟着學，一定要了解自己的需求，並知道爲什麼要採用微服務架構。
5.更多公司預計會選擇企業版軟件
很多公司仍處於是自己開發還是購買企業版軟件的兩難境地。我們建議你做自己最擅長的事情，並按照自己的要求購買相應的工具。這樣不僅可以幫助你專注於你的目標，還可以完全依賴第三方平臺來提高工作效率。很多公司現在都在通過企業版軟件來構建自己的基礎設施，並確保安全性儘可能得到最好的控制。
6. Kubernetes將進一步演化
Kubernetes因爲易用性而成爲增長最快的容器技術。Kubernetes還建立了一個壯大的開源社區。在世界各地，很多CIO和技術專家已經在使用Kubernetes，並預計在2019年會有重大的發展。
最近，雲原生計算基金會（CNCF）進行了一項調查，分享了容器編排領域所發生的變化以及轉向Kubernetes的趨勢。
7.安全性將成爲主要焦點——DevSecOps
CI/CD管道讓通過快速變更來滿足客戶的日常需求成爲可能。CI/CD管道也可以進行自動化，而安全性現在已經成爲了一個設計約束。從一開始就要考慮安全性，將安全性構建到軟件中，而不是作爲插件，因爲安全性不再是附加功能。
最近，我們看到了DevSecOps的上升趨勢，DevSecOps是指先在應用程序開發生命週期中注入安全性，從而減少漏洞，並讓安全性更接近IT和業務目標。這個模型假設每個人都需要對安全性負責，因此減少了職責歸咎方面的噪音和困境。
8. AI和ML將促進DevOps增長
AI和ML非常適用於DevOps。它們可以處理大量信息，幫助執行瑣碎的任務，從而讓IT人員能夠完成更有針對性的工作。它們可以學習模式、預測問題並提出解決方案。如果DevOps的目標是統一開發和運營，AI和ML可以消除過去二者之間的一些“對抗”狀態。
英文原文：https://hackernoon.com/8-devops-trends-to-be-aware-of-in-2019-b4232ac8f351