Dynatrace: l'automazione DevOps aiuta davvero

L'approccio DevOps, con la relativa automazione? Non è proprio semplicissimo da implementare ma per chi supera le prime difficoltà i risultati positivi non mancano. Lo spiega Dynatrace, sulla base dei risultati di una indagine che ha condotto su un campione di 450 professionisti IT responsabili dell’automazione DevOps e della sicurezza nelle grandi organizzazioni.

Secondo la ricerca, le aziende che investono per implementare un modello DevOps registrano, tra i benefici principali, una riduzione del 57% di fallimento dei rilasci e del 55% dei costi IT. Nella gran parte delle imprese, però, l'adozione di un modello DevOps automatizzato è solo in una fase iniziale. Tanto che, in media, le aziende sono riuscite ad automatizzare poco più della metà (56%) del loro ciclo DevOps.

Questo accade a causa di tre fattori frenanti principali: l’assenza di una strategia chiaramente definita per l’automazione DevOps (solo il 38% delle aziende ne ha una chiaramente definita), la complessità della toolchain DevOps (in media si usano più di sette strumenti diversi per l’automazione), le preoccupazioni per la sicurezza dei processi.

La spinta verso l'automazione però si fa sempre più forte, proporzionalmente alla complessità della nuova IT. Le architetture Kubernetes e lo sviluppo cloud-native da tempo vanno oltre la capacità di gestione manuale, sostiene Dynatrace, e rendono necessarie funzioni di orchestrazione automatiche.

Molte aziende cercano di fare da sole con script di automazione, tool open source mirati e altri strumenti simili, che però complicano ulteriormente le cose perché impediscono di avere un approccio unificato all’automazione DevOps. Meglio investire in tal senso e infatti, secondo la ricerca Dynatrace, nei prossimi 12 mesi le aziende investiranno in automazione DevOps per supportare la gestione della sicurezza e della conformità (citata dal 55% del campione), il provisioning e la gestione dell’infrastruttura (52%), l’ottimizzazione delle prestazioni (51%).

Dynatrace sottolinea l'importanza di una gestione unificata dell'automazione DevOps, perché le aziende intervistate per la ricerca segnalano che una vera automazione viene, nelle loro esperienze, frenata dalla indisponibilità dei dati necessari (51% di citazioni) e dalla necessità che questi fluiscano attraverso molti sistemi per essere analizzati (41%).

Il 54% delle aziende sta quindi investendo in piattaforme per una più semplice integrazione degli strumenti e dei team coinvolti in progetti di automazione. E in questo senso l'AI può aiutare, ritengono gli utenti: il 59% del campione si aspetta che gli LLM come ChatGPT possano avere un impatto positivo sui processi incrementando la produttività (lo indica il 57% degli "ottimisti"), la collaborazione lungo la catena DevOps (56%), la generazione automatica di codice (48%).