一种新方法:EveryOps可以转变软件开发

颠覆认知!未来软件开发新范式:EveryOps横空出世!它整合DevOps、DevSecOps、MLOps,构建可信软件供应链。通过API驱动的开放系统,实现AI、ML等复杂场景下的自动化和可观测性,提升效率和安全性,加速CI/CD,实现端到端责任,速来get!

译自:A New Approach: EveryOps Can Transform Software Development

作者:Yoav Landman

随着软件开发随着先进技术的发展而不断演变,“EveryOps”的概念作为一种变革力量在 2025 年出现,涵盖 DevOpsDevSecOpsMLOps 等。EveryOps 重新定义了软件开发流程,同时解决了当前的局限性和未来的需求。

软件开发的现状

软件开发是非线性的,从基本应用程序发展到高级应用程序,并包含可观测性和 CI/CD 等工具。虽然一些公司保持着简化的方法,但较大的企业可能会发现自己面临挑战,臃肿的软件堆栈会造成重叠和孤岛,并且软件发布的交付方式没有清晰可见的沿袭。

这种碎片化凸显了需要一种新方法,将 DevOps 的开发人员、DevSecOps 的安全专业人员和 MLOps 的机器学习 (ML) 专家聚集在一起。在这种情况下,EveryOps 为组织提供了一个整体框架,以理解运营环境的复杂性。

EveryOps:一种新方法

EveryOps 专注于通过镜像软件供应链的工厂模型来构建可信软件。组织必须确保其软件组件对于合规经理、CISO 和客户而言是值得信赖的。该模型强调自动化、可信赖的强大策略以及对软件开发生命周期的全面控制。

有效的 EveryOps 实施建立在开放的、API 驱动的系统之上,允许组织采用和集成软件供应链中各个方面的质量和控制关口。

EveryOps 的重要性

DevSecOps 方法通过在整个软件开发生命周期 (SDLC) 中集成安全实践来提高开发人员的生产力,从而减少漏洞并加速高质量软件的交付。然而,软件开发日益增长的复杂性——尤其是在 AI、ML 和生成式 AI 方面——凸显了需要像 EveryOps 这样更广泛、更统一的框架。

传统上,MLOps 是独立运行的,主要服务于数据科学家和工程师。随着 DevSecOps 和 MLOps 之间界限的模糊,集成这些领域对于有效管理复杂性至关重要。

通过 EveryOps 构建统一性

EveryOps 代表着一种范式转变,并强调了弥合 DevSecOps 和 MLOps 团队之间差距的需求。这种整体方法将安全性、责任性和协作集成到所有工作流程中,从而培养持续改进和端到端责任的文化。成功实施 EveryOps 需要专为跨协作而设计的工具,从而使数据科学家和工程师能够无缝地协同工作。模型训练、数据预处理和 CI/CD 管道等关键方面必须保持一致,以创建透明、自动化的 ML 生命周期。

采用 EveryOps 的好处

采用 EveryOps 的组织可以期望获得以下几个关键好处:

  1. 增强信任:统一的可观测性 ML 工作流程使利益相关者能够自信地依赖 AI 系统输出。
  2. 提高效率:简化的自动化流程减少了摩擦,从而加快了周期和协作。
  3. 可扩展性和弹性:有效的实践可确保具有强大安全性的可扩展软件和 ML 系统。
  4. 文化统一:打破孤岛可培养端到端责任并推动创新。

战略必需品

EveryOps 不仅仅是一种趋势;它通过将各种运营框架统一在一个有凝聚力的战略下,从而重塑软件开发。通过优先考虑信任、可见性和自动化控制,组织可以交付安全、可靠且可扩展的解决方案。

对于寻求保持竞争力的组织而言,采用 EveryOps 势在必行。通过弥合差距并促进统一,团队能够蓬勃发展在现代软件和新的 ML 工作流程的复杂性中。对于旨在实现敏捷性、安全性和在快速发展的环境中取得成功的面向未来的组织而言,过渡到 EveryOps 至关重要。

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