Hoe intelligente software digitale transformatie kan versnellen

26 januari 2022

De vraag naar online services groeit nog steeds, net als de verwach­tingen van gebrui­kers. Consu­menten willen naadloos aanslui­tende erva­ringen tijdens hun gehele customer journey. Om deze trends te kunnen bijhouden gaan orga­ni­sa­ties naar verwach­ting $1,78 biljoen dollar inves­teren in digitale trans­for­matie in 2022, verge­leken met 1,31 biljoen dollar in 2020. 

Het hoge tempo van digitale trans­for­matie legt een toene­mende druk op DevOps-teams om sneller te werken, zonder afbreuk te doen aan de kwaliteit. Er wordt tegen­woordig van hen verwacht dat ze meerdere keren per dag kleine, incre­men­tele updates van appli­ca­ties bouwen en lanceren. Nog maar enkele jaren geleden leverden diezelfde teams eerder één grote update per kwartaal. Door de toene­mende druk krijgen zelfs grote bedrijven met de hoogste eisen op gebied van digitale ervaring het niet altijd goed voor elkaar. 

De storing bij Facebook begin oktober 2021, waardoor gebrui­kers zes uur lang geen toegang hadden tot hun diensten, is een voorbeeld van hoe zelfs een kleine confi­gu­ra­tie­ver­an­de­ring binnen de digitale infra­struc­tuur tot chaos leidt. Als orga­ni­sa­ties willen innoveren zonder de gebrui­ker­s­er­va­ring te onder­mijnen, hebben ze de meest moderne en intel­li­gente ontwik­ke­lings- en imple­men­ta­tie­tech­nieken nodig. Die verkleinen namelijk het risico op onver­wachte fouten, helpen de code­k­wa­li­teit te verbe­teren en DevOps-teams te ontlasten.

Kwaliteit versus snelheid

Inno­va­tie­cycli worden korter. Uit onderzoek van Dynatrace blijkt dat orga­ni­sa­ties verwachten dat de frequentie van hun soft­wa­re­re­leases met 58% zal toenemen tegen 2023. Voor velen wordt het moei­lijker dat tempo bij te houden, omdat DevOps-teams nu al worstelen met de bestaande werkdruk. Ze moeten talloze uren inves­teren in het ontwik­kelen van updates voor honderden variaties in apparaten, appli­ca­ties en bestu­rings­sys­temen. Als de IT-complexi­teit verder toeneemt, komt de beschik­bare tijd van DevOps-teams nog meer onder druk te staan.

Toch is het schrijven van soft­wa­re­code maar de helft van al het benodigde werk. Tijd­ro­vend handmatig testen, gefrag­men­teerde tool­chains en de data-explosie die het gevolg is van migraties naar de cloud, vergroten de span­ningen tijdens het ontwik­ke­lingstra­ject. Met meer werk en amper extra middelen, kan de druk op DevOps- teams leiden tot minder aandacht voor de kwaliteit. Als gevolg daarvan is de kans groter dat code­rings­fouten door de mazen van het net glippen, waardoor digitale services en gebrui­ker­s­er­va­ringen in gevaar komen.

Risico’s van kleine veranderingen 

Het wordt ook moei­lijker om de impact van nieuwe code te overzien totdat deze live gaat en een wijziging terug te draaien naar de stabiele appli­ca­tie­versie, als er een probleem ontstaat. Dat is het gevolg van de complexi­teit van multi­clouds. Digitale services bestaan uit honderden miljoenen regels code en miljarden afhan­ke­lijk­heden, verspreid over meerdere platforms en infra­struc­turen. Deze verbon­den­heid maakt het voor DevOps-teams moei­lijker om alle gevolgen te begrijpen van de veran­de­ringen die ze aanbrengen, hoe klein ze ook lijken.

De tech­ni­sche ontwik­ke­lingen hebben ook geleid tot over­be­las­ting met waar­schu­wingen, omdat moni­to­ring­tools voor de cloud een volume, snelheid en verschei­den­heid aan data vast­leggen die de mense­lijke capa­ci­teit te boven gaan om nog handmatig te kunnen managen. Daardoor is het voor DevOps-teams vaak onmo­ge­lijk om binnen een korte tijd de coderegel te vinden die een probleem veroorzaakt.

Geautomatiseerde intelligente aanpak

Om zowel te voorkomen dat slechte kwaliteit soft­wa­re­code de productie bereikt, als de gewenste naadloze gebrui­ker­s­er­va­ringen te garan­deren, hebben orga­ni­sa­ties een intel­li­gen­tere aanpak van soft­wa­re­ont­wik­ke­ling en ‑bevei­li­ging nodig. Dit begint met het auto­ma­ti­seren van alle repe­te­rende taken, waardoor DevOps-teams meer tijd over­houden om te werken aan acti­vi­teiten met een hogere toege­voegde waarde. 

Een intel­li­gen­tere aanpak is verder te reali­seren met geau­to­ma­ti­seerde kwali­teits­con­troles die nieuwe software beoor­deelt op basis van service-level objec­tives (SLO’s) voor de belang­rijkste prestatie-indi­ca­toren, zoals de respons­tijd of verwer­kings­ca­pa­ci­teit. Dit betekent dat code­wij­zi­gingen pas live kunnen gaan als ze voldoen aan minimale eisen voor de gebrui­ker­s­er­va­ring, waarmee onver­wachte negatieve gevolgen te voorkomen zijn.

Wanneer er toch iets misgaat, kunnen orga­ni­sa­ties de benodigde tijd voor het vinden van een oplossing flink verkorten door gebruik te maken van uniforme ‘end-to-end’ moni­to­ring­tools. De nieuwste generatie cloud- geba­seerde moni­to­ring­tools bieden DevOps-teams inzicht op code­ni­veau in alle soft­wa­re­ver­sies, apps en services en op elk cloud­plat­form. Daarbij maakt het niet uit of ze nog in ontwik­ke­ling zijn, of al gereleased.

Als de betere moni­to­ring wordt gecom­bi­neerd met AIOps – oftewel het gebruik van AI in opera­tions – zijn de mogelijke inzichten nog een stap verder te brengen. Dan wordt het tevens mogelijk problemen auto­ma­tisch te prio­ri­teren op basis van hun zakelijke impact. Dit stelt DevOps-teams in staat om sneller de meest urgente waar­schu­wingen te iden­ti­fi­ceren en deze op te lossen, voordat de gebrui­kers een probleem ervaren.

Druk verlichten en digitale transformatie versnellen

Het verbe­teren van soft­wa­re­ont­wik­ke­lingen met AIOps, auto­ma­ti­se­ring en moni­to­ring­tools kan de druk op DevOps-teams aanzien­lijk verlichten en ze helpen om de gewenste digitale trans­for­matie bij te houden. Nu orga­ni­sa­ties steeds sneller software uitbrengen, wordt het belang­rijker om continu en auto­ma­tisch inzicht te inte­greren in de gehele digitale services-omgeving. Daarmee is de digitale trans­for­matie te versnellen en kan men betere software-erva­ringen leveren.

Pin It on Pinterest

Share This