Cloud Native DevOps und Feedbackschleifen verstehen

Wir haben oft darüber gesprochen, wie DevOps Veränderungen auf der operativen und funktionalen Ebene der Softwareentwicklung bewirkt hat. Das Aufkommen von Cloud Computing und jetzt Cloud-Native hat jedoch zu einer weiteren marginalen Verschiebung in den Prozessen der Entwicklung und Bereitstellung geführt. Da Daten eine wichtige Rolle im Mechanismus der Abläufe spielen, sollte man den Feedback-Loop im Auge behalten. 

Unternehmen suchen jetzt nach Lösungen, um Cloud-Native erfolgreich anzugehen und die Auswirkungen auf ihre Geschäftsziele einzuschätzen.   

In diesem Blog werden wir aufzeigen, wie die Verschmelzung von Cloud-Native und DevOps einen schnelleren Feedback-Loop für Ihr Ökosystem ermöglicht. 

Cloud-Native im Fokus

Es scheint wie gestern, als wir in das Cloud-Zeitalter für Anwendungen eingeführt wurden, die als Services laufen. In kürzester Zeit machte die Technologie mit Cloud-Native einen größeren Sprung. 

Da es sich um ein neues Schlagwort handelt, herrscht viel Verwirrung über die eigentliche Funktionalität der Cloud-Native-Systeme. Durch die Nutzung moderner Technologiepraktiken können Unternehmen ihre letztendlichen Ziele und Erwartungen nun mit Cloud-Native in Einklang bringen. Sie können die Anwendungen und die bereitgestellten Umgebungen optimieren, um die transformatorischen Veränderungen und digitalen Ergebnisse zu beschleunigen.

Diese Eigenschaften einer Cloud-Native-Anwendung helfen ihnen dabei, sich zu behaupten, indem sie: 

• Bessere Beziehungen zu Kunden fördern und deren Erfahrung verbessern
• Die Effizienz der Abläufe maximieren und somit Kosten senken 
• Das Risiko von Fehlern reduzieren und das Ökosystem widerstandsfähiger machen 
• Die Arbeitslast die Dynamik der Infrastruktur verändert und den Umsatzströmen einen Mehrwert verleiht 

Drei Kernkompetenzen von Cloud-Native

Damit ein Unternehmen den Lebenszyklus von Cloud-Native beherrschen kann, gibt es drei Kernkompetenzen, die es erfolgreich implementieren sollte: 

Transparenz

Der Schritt zur Einführung neuer Technologien spiegelt sich oft in den schwachen Überwachungsprozessen in komplexen Umgebungen wider. Um die Tools und ihre Abhängigkeiten zu verstehen, sollten die Teams korrelieren, um sichtbare Daten zu sammeln und diese systematisch zu kanalisieren. Eine bessere Transparenz kann auch die traditionellen Silos aufbrechen und die Feedback-Loops beschleunigen. 

Experimentieren 

Neue Tools lösen die Experimentierphase aus, in der sich die Entwickler erst an die Umgebung gewöhnen müssen. In der Anfangsphase kann die Suche nach der Fehlerquelle zu einer Aufgabe werden, die wiederum den Schwierigkeitsgrad zu erhöhen scheint. Diese Phase zu überwinden und das Verständnis der Infrastruktur zu stärken, ist hier wichtig. 

Optimierung

Die Einführung von Cloud-Native über verteilte Stacks eines Unternehmens hinweg kann ein zeitaufwändiger Prozess sein. Den Erfolg der neuen Umgebung zu skalieren und gleichzeitig die Nachhaltigkeit des Geschäfts zu optimierten Kosten aufrechtzuerhalten, kann ebenfalls eine Herausforderung sein. 

Sobald diese Kernkompetenzen gemeistert sind, gewährt Ihnen Cloud-Native: 

• Die Kompetenz der kontinuierlichen Transformation
• Die Agilität, in komplexen Umgebungen zu agieren 
• Das Potenzial, anspruchsvolle Unternehmen zu skalieren und zu erhalten

Cloud-Native + DevOps

Die Interdependenz zwischen DevOps-Praktiken und den Cloud-Native-Architekturen ist ein völlig neues Gebiet, das es zu erforschen gilt. 

Cloud-Native-Technologien wie Microservices, Serverless und Container sind ein aufstrebender Bereich. Da Multi-Cloud-Umgebungen gründlich durch CI/CD-Pipelines verwaltet werden, sind sie eng mit der DevOps-Kultur verbunden. Somit bilden diese Muster in den aufkommenden Bereichen ein neues Ökosystem zur Unterstützung von Tools und Services im Gegenzug. 

Cloud-Native DevOps ist an sich ein kultureller Wandel, der das Potenzial birgt, Teams in die Lage zu versetzen, Software agil und skalierbar zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen. 

Korrelierte und kuratierte Daten befeuern das Experimentieren, was eine schnellere Akzeptanz ermöglicht, die Kultur eines Unternehmens stärkt, eine enge Ausrichtung der Geschäftsziele anstrebt und einen Trend von Innovationen auslöst, die rein durch Erkenntnisse getrieben werden. 

Sie sollten jedoch auf Herausforderungen wie Datenüberlastung für Entwickler, Kommunikationsprobleme zwischen den Teams und fehlende Quellen zur performanten Kanalisierung der Daten achten. Mit der Zeit schafft Data eine gemeinsame Sprache über alle Abteilungen hinweg und wird zum Dreh- und Angelpunkt des Wachstums. 

Was sind Feedback-Loops?

Angesichts der riesigen Datenmengen, die in Cloud-Native generiert werden, ist es menschlich unmöglich, dieses schiere Volumen zu analysieren und sinnvoll zu kontextualisieren. 

Daher kommen Feedback-Loops ins Spiel, bei denen der Output in einen Input für zukünftige Bemühungen, d. h. Operationen, umgewandelt wird. Beispielsweise werden die Erkenntnisse aus den Daten, die aus einer Reihe von Operationen gesammelt wurden, dann verwendet, um eine weitere Reihe von Daten gezielter zu generieren. Mit Cloud-Native hat sich der Feedback-Loop von Jahren oder Monaten auf Stunden und Minuten verkürzt. 

Dies hat auch die Zeit reduziert, die benötigt wird, um Lösungen zur Behebung von Fehlern zu generieren, und die Art und Weise verändert, wie moderne Software-Designentwicklung heute funktioniert. 

Wenn Software bereitgestellt wird, wird das Feedback über Abfragen, Aktionen, Standorte, Sensoren und Geräte gesendet. Diese Statistiken werden zur Richtschnur, um wertvollere Möglichkeiten zur Bedienung der Kunden zu schaffen. Der Akt der kollektiven Datenfreigabe macht Ihr Unternehmen zu einem datengesteuerten Unternehmen, das mit seinen eigenen Data Scientists wächst. 

Verbesserungsmetriken berücksichtigen

Von der Straffung der Feedback-Loops bis zur Überwachung der Daten gibt es bestimmte Metriken, auf die man sich bei den Verbesserungen konzentrieren sollte.  

Eine stabile Plattform

Die Stärkung der DevOps-Praktiken steht in direktem Verhältnis zur gewonnenen Stabilität. Ein System lebt von einem stabil funktionierenden Mechanismus. Um die gewünschte Stufe der Stabilität zu erreichen, sind die beiden Metriken Time to Repair (MTTR) und Change Failure Rate verantwortlich und sollten überprüft werden. Es gibt auch andere Faktoren wie ein fehlerhaftes Netzwerk oder unzuverlässiger Code, die die Umgebung ebenfalls erschüttern können. Warnmeldungen, die aktiviert werden können, und Maßnahmen zur Behebung der Probleme können im Voraus geplant werden, um solche Fälle zu bewältigen. 

Zweitens kann die Sicherstellung, dass die CI/CD-Pipelines einen zuverlässigen Produktionspfad haben, und die Validierung der Produktionsbereitschaft ebenfalls die Stabilitätsgrundlage für Ihre Bereitstellung stärken.

Dauer und Häufigkeit

Wenn Cloud-Native mit der Bereitstellung von Software beginnt, ist die Geschwindigkeit und Effizienz der Plattform bei der Reaktion auf die Kunden ein wichtiger Parameter, der berücksichtigt werden muss. Zeitschätzungen wie die Bereitstellungshäufigkeit, die Vorlaufzeit für die Änderung und die Zeit, die der Code benötigt, um sich für den Produktionslauf zu committen, werden entscheidend.

Zu Beginn können Unternehmen dies erreichen, indem sie einen einfachen Zugriff auf die Bibliotheken und Services ermöglichen, die Entwicklern helfen, ihren Build- und Testprozess zu automatisieren. In Fortsetzung dessen ermöglicht eine sichtbare End-to-End-Automatisierungspipeline des Produktionszyklus, dass der Code ebenfalls besser funktioniert. 

Zugriff 

Die Verfügbarkeit der Anwendung und die Aufrechterhaltung verschiedener Prozesse ist eine neue Messgröße und die Basis aller Fähigkeiten.

Die wertvollen Erkenntnisse aus jeder Produktion sollten bei Verfügbarkeit zur Verbesserung des Kundenerlebnisses genutzt werden.

Die Anwendungen sollten jedoch bereit sein, Fehler auf Ebenen wie Verfügbarkeitszone, VM und Prozessebene zu beheben. Die Unterbrechungen an den verkehrsreichsten Stellen sollten mit Quantifizierern wie Überwachung und Transparenz auf ein Minimum reduziert werden. Dies erhöht wiederum die Verfügbarkeit und den Zugriff auf die Anwendung. 

Den Feedback-Loop sichern

Da der Feedback-Loop immer kürzer und die Entwicklungszyklen immer schneller werden, hat sich die Fähigkeit zur Bereitstellung auf etwa Tausende Male pro Tag erhöht. Zahlen sind jedoch nicht der einzige Parameter, um die Ergebnisse zu beurteilen. Die Verstärkung des Feedback-Loops in einer Weise, die ein End-to-End-DevOps-Team schafft, führt zu einem progressiven Ergebnis. 

Ein Blick darauf, wie das Mobius Framework Messungen verwendet, um Einblicke zu geben, zeigt, dass die Ergebnisse die DevOps-Teams in die Lage versetzen, die gewünschten Geschäftsziele zu erreichen. 

Der Schlüssel liegt darin, eine beträchtliche Datenmenge zu generieren, die über das Fachwissen der DevOps gestellt und somit auf die Umgebungen verteilt werden kann. 

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