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 DevOps、DevSecOps、MLOps 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 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。
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。
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 的组织可以期望获得以下几个关键好处：
- 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。
- 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。
- 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。
- 文化统一：打破孤岛可培养端到端责任并推动创新。
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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