Automatisierung in DevOps: Warum und wie man DevOps-Praktiken automatisiert

Mit dem rasanten Wachstum der Software im Technologiesektor stehen Entwicklungsteams unter ständigem Druck, die gestiegenen Kundenerwartungen an Geschäftsanwendungen zu erfüllen. Diese Erwartungen umfassen in der Regel:

• Leistungsverbesserung
• Erweiterung der Funktionalität
• Bereitstellung von garantierter Verfügbarkeit und Verfügbarkeit

Der traditionelle Softwareentwicklungsprozess hat sich mit dem Aufkommen cloudbasierter Anwendungen verändert. Das aktuelle Paradigma sieht darin, die Entwicklung der Software als fortlaufenden Service zu betrachten, anstatt einfach Software für eine spezifische Anforderung eines Kunden zu erstellen. Die Softwareentwicklung hat sich von einer monolithischen Struktur zu einer agilen Struktur entwickelt, in der Entwickler die Software kontinuierlich verbessern, um den sich wandelnden Kundenanforderungen gerecht zu werden. Softwareentwicklungsunternehmen haben auf diesen neuen Ansatz reagiert, indem sie moderne Software Development Lifecycle (SDLC)-Methoden wie Agile, Scrum und Kanban übernommen haben, um Produktfunktionen, Verbesserungen und Fehlerbehebungen bereitzustellen. DevOps und Automatisierung sind zwei Schlüsselkomponenten, die Organisationen helfen, den Entwicklungsprozess zu optimieren. Dies führt zu zwei bedeutenden Veränderungen:

• Erhöhung der abteilungsübergreifenden und teamübergreifenden Zusammenarbeit
• Automatisierung manueller und repetitiver Aufgaben im Entwicklungsprozess

Die Kombination von DevOps und Automatisierung führt zu einem effizienteren SDLC.

Was ist DevOps-Automatisierung?

DevOps-Automatisierung ist die Praxis, wiederholte und manuelle DevOps-Aufgaben zu automatisieren , die ohne menschliche Interaktion ausgeführt werden. Automatisierung kann im gesamten DevOps-Lebenszyklus angewendet werden, der folgende Bereiche umfasst:

• Entwurf und Entwicklung
• Software-Bereitstellung und -veröffentlichung
• Überwachung

Das Ziel der DevOps-Automatisierung ist es, den DevOps-Lebenszyklus durch Reduzierung der manuellen Arbeitsbelastung zu optimieren. Diese Automatisierung führt zu mehreren wesentlichen Verbesserungen:

• Macht große Teams überflüssig
• Menschliche Fehler reduzieren drastisch
• Steigert die Produktivität im Team
• Schafft einen schnelllebigen DevOps-Lebenszyklus

Automatisierung basiert hauptsächlich auf Softwaretools und voreingestellten Konfigurationen, um notwendige Prozesse und Aufgaben zu automatisieren.

Automatisierung in DevOps ermöglicht Standardisierung

Wir wissen bereits, dass ein monolithischer SDLC-Ansatz nicht die Flexibilität und Reaktionsfähigkeit bieten kann, die Sie benötigen, um die Anforderungen von:

• Unterschiedliche Kundenbedürfnisse
• Sich entwickelnde technologische Landschaft
• Markttrends
• Compliance-Anforderungen
• Interne Geschäftsziele

Sicherlich bringt jede Einschränkung ihre eigenen technischen und geschäftlichen Abhängigkeiten mit sich. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen DevOps-Teams standardisierte Workflows, Prozesse, Technologien, Protokolle und Kennzahlen übernehmen. All diese Tools unterstützen eine Umgebung, die:

• Minimiert Duplikationen
• Gibt angemessene Richtlinien
• Verringert Risiken

Die Verwendung standardisierter Praktiken erhöht auch das Potenzial für die Automatisierung anderer manueller Prozesse – also vom Automatisierungs- zur Orchestrierungsoption. Wir können also sagen:

Standardisierung ist ein Schlüsselbestandteil der erfolgreichen und präzisen Erfassung des Automatisierungsumfangs und der Implementierung einer angemessenen Automatisierungsstrategie für DevOps.

Anpassungsfähigkeit vs. Standardisierung

Obwohl Standardisierung in vielen Fällen vorzuziehen ist, sollte sie der Anpassungsfähigkeit nicht im Weg stehen, insbesondere nicht im Bereich der Tooling. DevOps entwickelt sich ständig weiter, und jede Organisation hat unterschiedliche Arbeitsabläufe, Strategien und Implementierungen. Die Standardisierung von Tools ohne jegliche Anpassungsfähigkeit wird zu Konflikten mit sich entwickelnden Technologien und Praktiken in der Branche führen. Das Konzept der Automatisierung in DevOps – einschließlich Standardisierung – gilt auch für die Governance-Modelle. Jede Standardisierung sollte flexibel genug sein, um sich leicht anpassen zu lassen:

• Neue Anforderungen
• Technologische Verbesserungen

Dies kann erreicht werden, indem ein Mechanismus bereitgestellt wird, der die Einführung neuer Technologien erleichtert, die die im DevOps-Prozess verwendeten Technologien optimieren. Zum Beispiel muss eine standardisierte Bibliothek von Werkzeugen, die von einem Teammitglied für Entwicklung, Test, Bereitstellung oder Überwachung angefordert wird, von der Organisation erstellt und geprüft werden. Wenn ein neues Tool in der DevOps-Pipeline benötigt wird, sollte ein geeigneter Workflow vorhanden sein, um das Tool oder die Technologie schnell zu prüfen und der Standardbibliothek hinzuzufügen. Automatisierung bedeutet nicht nur, Aufgaben und Prozesse zu automatisieren. Im weiteren DevOps-Umfeld hilft Automatisierung dabei:

• Leistungsengpässe beseitigen
• Minimieren Sie Kommunikationsunterschiede zwischen den Entwicklungs-, Betriebs- und Qualitätssicherungsteams
• Einführung von Mechanismen, die Agilität durch standardisierte Prozesse erleichtern

Weitere Vorteile automatisierter DevOps

Die Vorteile der Automatisierung beschränken sich nicht nur auf Leistungsverbesserungen. Hier ein Blick auf weitere Vorteile:

Konsistenz

Automatisierung ist sehr hilfreich, um Fehler und Verhaltensprobleme in Softwareanwendungen zu erkennen. In jedem hochautomatisierten Prozess oder jeder Aufgabe ist das Endergebnis stets konsistent und vorhersehbar. Dank der zugrundeliegenden statischen Softwarekonfiguration und dem Fehlen menschlicher Interaktion haben Sie Benutzerfehler im Wesentlichen eliminiert.

Skalierbarkeit

Automatisierte Prozesse lassen sich viel leichter skalieren als manuelle Prozesse. Skalieren Sie Automatisierungsprozesse einfach, indem zusätzliche Prozesse erstellt werden, um den gestiegenen Anforderungen gerecht zu werden. In einer manuellen Umgebung ist jegliche Skalierung stark durch die Verfügbarkeit der Teammitglieder eingeschränkt. In einer automatisierten Umgebung ist die Skalierung jedoch nur durch die Verfügbarkeit der zugrundeliegenden Software und Hardware eingeschränkt, was in cloudbasierten Umgebungen, in denen Ressourcen je nach Arbeitsbelastung automatisch skaliert werden, kein Problem darstellt. Ein gutes Beispiel hierfür sind die automatischen Funktionen Scale In/Out und Up/Down.

Geschwindigkeit

Einer der wichtigsten Faktoren bei DevOps ist, dass die Fähigkeit, die Lebenszyklusphasen schnell zu durchlaufen, einen erheblichen Einfluss auf die Lieferfähigkeit des Projekts hat. Ein automatisierter Prozess wird unabhängig von der Zeit oder Verfügbarkeit der Teammitglieder ausgeführt, um die Aufgabe manuell auszulösen, sodass wir jeden Prozess ohne Verzögerungen durchlaufen können. Außerdem ist es fast immer schneller, wenn ein Prozess mit einer Standardvorlage automatisiert wird, als wenn man ihn manuell ausführt.

Flexibilität

Automatisierung ermöglicht es uns, sowohl im Umfang als auch in der Funktionalität des automatisierten Prozesses flexibel zu sein. Meistens ist die einzige Einschränkung der Funktionalität und des Umfangs die Konfiguration des Automatisierungsprozesses, die leicht angepasst werden kann, um die Anforderungen zu erfüllen. Sie ist flexibler, als ein Teammitglied darin zu schulen, sich an Veränderungen im Prozess anzupassen.

Welche DevOps-Prozesse sollten automatisiert werden?

Die einfache Antwort: Fast alles, was automatisiert werden kann. In der Praxis hängt jedoch die Prozesse zur Automatisierung von externen Faktoren ab, wie zum Beispiel:

• Organisatorische Bedürfnisse
• Technologische Machbarkeit

Ein gutes DevOps-Team kann die Prozesse auswählen, die im DevOps-Lebenszyklus automatisiert werden sollten. Hier sind einige gängige Prozesse, die ideal für Automatisierung sind.

Kontinuierliche Integration/kontinuierliche Lieferung (CI/CD)

Laut den Kernkonzepten und Werkzeugen der agilen Softwareentwicklung ist CI/CD die Hauptkomponente, die in jeder Organisation automatisiert werden muss. Automatisierung kann alle Aspekte davon abdecken:

• Code-Commits
• Builds
• Bereitstellung von verpackten Anwendungen in relevanten Test-/Produktionsumgebungen

(Siehe die vielen Vorteile der Deployment-Automatisierung.)

Infrastrukturmanagement

Das Management von Infrastrukturen wie Netzwerken und Servern erfordert einen erheblichen Zeitaufwand von der initialen Einrichtung, Konfiguration und Wartung. Automatisieren Sie das Infrastrukturmanagement, indem Sie eine softwaredefinierte Infrastruktur erstellen, die die Infrastruktur mit minimalen oder keinen menschlichen Interaktionen verwaltet.

Softwaretests

Dies ist der beste Ort, um Automatisierung in allen Bereichen anzuwenden. Die Nutzung von Testautomatisierungstools wie Selenium und Puppeteer ist einfacher denn je, um Tests jeglicher Art zu automatisieren. Dazu kann gehören:

• Einfache Einheitstests
• UI-Tests
• Rauchtests
• User Interaction Tests

(Erfahren Sie mehr über Testautomatisierung.)

Überwachung

Schnelle Veränderungen machen es nahezu unmöglich, Komponenten und Änderungen im Blick zu behalten. Automatisierung hilft, indem sie es dem DevOps-Team ermöglicht, automatisierte Überwachungsregeln zu erstellen und Warnungen zu generieren, um Folgendes zu verfolgen:

• Verfügbarkeit der Infrastruktur
• Leistung
• Sicherheitsfragen
• Und so weiter.

Baumstammverwaltung

Logs sind von größter Bedeutung, um Probleme in einer Anwendung zu identifizieren. Eine Anwendung kann eine große Anzahl von Logs generieren. Durch Automatisierung sowie die Aggregation und Analyse dieser Logs mit Log-Management-Tools können Sie Probleme in Software leicht identifizieren.

Beispiele für Automatisierung in DevOps

Lassen Sie uns einige reale Beispiele für Automatisierung in DevOps durchgehen

• Mit Infrastructure-as-Code-Tools wie AWS CloudFormation und Terraform, um Softwareumgebungen mit vordefinierten Vorlagen zu erstellen, die verpackte Anwendungen sofort bereitstellen.
• Aufbau einer Jenkins-Pipeline, um den Bauprozess einer Softwareanwendung zu automatisieren oder automatisierte Tests durchzuführen.
• Dienste wie Snort und Suricata wurden so konfiguriert, dass sie das Netzwerk überwachen und sowohl als automatisches Mechanismus zur Eindringlingserkennung als auch zur Prävention fungieren.
• Nutzung von Automatisierungsframeworks zur Simulation von Nutzerinteraktionen und so die Nutzererfahrung in der Testphase zu testen.
• Erstellung eines Elastic-Stacks mit Elasticsearch, Kibana, Beats und Logstash, um die Anwendung und Logs automatisch zu überwachen, während die Informationen visualisiert und Benachrichtigungen bereitgestellt werden.

Software für DevOps-Automatisierung

Was die Automatisierung betrifft, stehen zahlreiche Softwareoptionen zur Verfügung. Sowohl Open-Source- als auch lizenzierte Tools unterstützen die End-to-End-Automatisierung einer DevOps-Pipeline. Unter ihnen sind CI/CD-Tools die gebräuchlichste Art von DevOps-Automatisierungstools. Puppet und Chef sind solide plattformübergreifende Konfigurationsmanagement-Tools. Diese Tools beschäftigen sich mit Infrastrukturmanagement, Automatisierung der Konfiguration, Bereitstellung und Verwaltung der Infrastruktur. Jenkins, TeamCity und Bamboo sind CI/CD-Software, die Aufgaben von der Entwicklungspipeline bis zur Bereitstellung automatisiert. Darüber hinaus konzentrieren sich spezialisierte Software und Tools auf eine einzelne Funktion, die ein entscheidender Teil der DevOps-Pipeline ist, zum Beispiel:

• Containerisierte Anwendungen: Docker, Kubernetes
• Infrastrukturbereitstellung: Ansible, Terraform, Vagrant
• Quellcode-Management: Git, CVS, Subversion
• Infrastruktur-/Anwendungsüberwachung: Nagios, QuerySurge, OverOps
• Sicherheitsüberwachung: Snort, Splunk, Suricata
• Logverwaltung: Splunk, Datadog, SolarWinds Log Analyzer

Sie können all diese Werkzeuge kombinieren, um einen umfassenden automatisierten DevOps-Lebenszyklus zu schaffen. Ein weiterer wachsender Trend ist die Migration von DevOps- und Automatisierungsaufgaben auf Cloud-Plattformen, wobei Cloud-Automatisierungs-DevOps genutzt wird, um deren Leistungsfähigkeit zu nutzen. Die beiden Marktführer AWS und Azure bieten beide ein vollständiges Set an DevOps-Dienstleistungen an, das alle Aspekte des DevOps-Lebenszyklus abdeckt.

• Amazon Web Services: AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, AWS CodeDeploy & AWS CodeStar
• Microsoft Azure: Azure Pipelines, Azure Repos, Azure Test Plans, Azure Artifacts & Azure Boards

Automatisierungsunterstützung DevOps

Automatisierung besteht nicht nur darin, menschliche Interaktionen zu ersetzen. Stattdessen sollten Sie Automatisierung als Werkzeug betrachten, um einen effizienteren Arbeitsablauf im DevOps-Lebenszyklus zu ermöglichen. Automatisierung muss auf Aufgaben und Prozesse ausgerichtet sein, die eine deutliche Leistungs- oder Effizienzsteigerung erzielen. Andernfalls verschwenden Sie Automatisierung für eine langweilige Aufgabe, was zu geringeren Erträgen im Vergleich zu den für die Automatisierung bereitgestellten Ressourcen führt. Andererseits führt Automatisierung in Kombination mit einem guten DevOps-Workflow zu hochwertiger Software mit häufigen Releases, ohne negative Auswirkungen auf die Organisation oder die Endnutzer zu haben.

Verwandte Literatur

• BMC DevOps Blog
• Testing in DevOps: Einführung & Best Practices, Teil unseres DevOps-Leitfadens
• Bereitstellung vs. Veröffentlichung von Software: Was ist der Unterschied?
• Stand von DevOps im Jahr 2021: Eine Berichtsübersicht
• DevOps-Kultur und wie man DevOps erfolgreich erreicht

DevOps-Leitfaden

1. Was ist DevOps? Eine umfassende Einführung
2. Eine kurze Geschichte von DevOps
3. Einführung in die DevOps-Architektur
4. Automatisierung in DevOps: Warum und wie man DevOps-Praktiken automatisiert
5. Was ist CI/CD? Kontinuierliche Integration und kontinuierliche Lieferung erklärt
6. Wie man eine CI/CD-Pipeline mit Jenkins aufbaut
7. DevOps-Metriken zur Optimierung von CI/CD-Pipelines
8. Kontinuierliche Liefermetriken
9. Ist Continuous Integration in Continuous Deployment ein Fortschritt – oder nicht?
10. Unterschiede zwischen Continuous Integration (CI), Delivery (CD) und Deployment
11. Quellcode und Versionskontrolle in DevOps
12. Was ist kontinuierliche Testung?
13. Testautomatisierungs-Frameworks: Der ultimative Leitfaden
14. Release Management in DevOps
15. Erklärt: Monitoring & Telemetrie in DevOps
16. Anwendungs-Leistungsmanagement in DevOps
17. DevOps-Orchestrierung im SDLC
18. Einführung in Datenbank-DevOps
19. Die Rolle der Microservices in DevOps
20. Die Rolle der Virtualisierung in DevOps
21. Container & DevOps: Wie Container in DevOps-Lieferpipelines passen
22. Was ist eine Containerpipeline?
23. Was ist eine DevOps-Toolchain?
24. Verwaltung von Containern und Code für DevOps
25. Die Rolle von Agile in DevOps
26. Die Rolle der Cloud in DevOps
27. Was ist FinDevOps?
28. Top-DevOps-Trends im Jahr 2022
29. DevOps-Werte & Prinzipien
30. DevOps-Kennzahlen und KPIs
31. DevOps-Ratschläge für kleine, mittlere und große Organisationen
32. DevOps-Teamstruktur
33. Top-DevOps-Bücher, die man heute lesen sollte
34. Buchrezension von The Phoenix Project: DevOps For Everyone
35. DevOps-Influencer: 11 DevOps-Experten, denen Sie auf Twitter folgen können
36. GitHub, GitLab, Bitbucket & Azure DevOps: Was ist der Unterschied?
37. Best Practices: Wie man Anwendungen für Kubernetes architekt
38. Konfigurationsmanagement in DevOps
39. DevOps-Verzweigungsstrategien erklärt
40. DevOps-Jobbezeichnungen, Rollen und Verantwortlichkeiten
41. Testen in DevOps: Konzepte, Best Practices und mehr
42. Der vollständige DevOps-Zertifizierungsleitfaden für 2022
43. Was ist das Kubernetes-Operator-Muster?

Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.