Efterfrågan på digitala tjänster ökar parallellt med användarnas förväntningar.
Konsumenter vill ha sömlösa online-upplevelser.
Organisationer förväntas investera 1,78 biljoner dollar på digital transformation under 2022, jämfört med 1,31 biljoner dollar under 2020, för att hålla jämna steg med konsumenternas krav.
Den här snabba förändringstakten har ytterligare ökat pressen på DevOps-teamen att agera snabbare, utan att tumma på kvaliteten. De förväntas nu skapa och lansera mindre, inkrementella applikationsuppdateringar – flera gånger per dag. För bara några år sedan var det mer sannolikt att team levererade en enda stor uppdatering per kvartal.
Med denna ökande press lyckas inte ens stora företag, som ska stå för de bästa digitala upplevelserna, hela tiden göra rätt.
Ett exempel är Facebooks avbrott i oktober, som resulterade i att användarna inte kunde komma åt tjänsten under sex timmar. Avbrottet belyste hur endast en liten förändring i den digitala infrastrukturen kan skapa kaos. För att organisationer ska kunna förnya sig, utan att undergräva användarupplevelsen, krävs moderna och intelligenta metoder för utveckling och leverans, vilket kan reducera riskerna för oväntade fel, förbättra kodkvaliteten och minska pressen på DevOps-teamen.
Hastighet på bekostnad av kvalitet
Innovationscyklerna har blivit allt snabbare. Ny forskning från Dynatrace visar att organisationer förväntar sig att frekvensen av deras mjukvarulanseringar kommer att öka med 58 % till 2023. Men många kommer att ha svårt att hålla jämna steg, eftersom DevOps-teamen redan idag pressas av en hög arbetsbelastning. Oräkneliga timmar har investerats i att utveckla uppdateringar för hundratals varianter av enheter, applikationer och operativsystem. I takt med att komplexiteten växer, ökar även tidskraven på DevOps-team.
Att skriva kod är dock bara en del av arbetet. Tidskrävande manuell testning, alltmer splittrade verktygskedjor och explosionen av data, som en konsekvens av övergången till molnet, bromsar upp utvecklingsarbetet.
Med så mycket att göra och utan ökade resurser kan pressen på DevOps-team tvinga dem att tumma på kodkvaliteten. Därav ökar även sannolikheten för att felaktiga koder slinker igenom, vilket i sin tur äventyrar såväl digitala tjänster som användarupplevelser.
Även små förändringar innebär risker
En faktor som ytterligare spär på utmaningen är svårigheten att förstå den faktiska effekten av en ny mjukvaruversion, innan den har lanserats. Att häva en lansering i efterhand på grund av att ett problem har uppstått och återgå till en tidigare betrodd, pålitlig mjukvaruversion, är ofta komplicerat.
En stor del av denna utmaning skapas av komplexiteten i dagens multimolnmiljöer. Digitala tjänster består av hundratals miljoner kodrader och miljarder beroenden som spänner över flera plattformar och olika sorters infrastrukturer.
Dessa kopplingar gör det svårt för DevOps-team att förstå konsekvenserna av de ändringar de gör – hur obetydliga de än må vara.
Komplexiteten har också skapat en överbelastning av larm och varningar i systemen, då molnövervakningsverktyg hanterar data på ett sätt som ingen människa klarar av. Det är ofta omöjligt för DevOps-team att snabbt lokalisera den enskilda kodrad som har utlöst ett problem.
Ett mer automatiserat och intelligent tillvägagångssätt
För att förhindra att kod av dålig kvalitet når produktionfasen och för att säkerställa sömlösa användarupplevelser behöver organisationer ett mer intelligent förhållningssätt till mjukvaruutveckling.
Detta börjar med att tillämpa kontinuerlig automatisering av återkommande uppgifter, vilket frigör tid för DevOps-team att arbeta med mer betydelsefulla aktiviteter. För det första bör organisationer upprätta automatiserade kvalitetsportar som mäter av förhållandet mellan nya lösningar och servicenivåmål (SLOs) för avgörande prestandaindikatorer, såsom svarstid eller genomströmning. Detta innebär att nya kodändringar inte kan aktiveras om de inte uppfyller användarupplevelsens miniminivå, vilket förhindrar oväntad negativ påverkan.
I händelse av att något går snett kan organisationer korta ner tiden det tar att åtgärda problemet, genom att utnyttja de sammankopplade funktionerna för end-to-end-observerbarhet. Denna nivå av observerbarhet ger DevOps-team insikter på kodnivå när det kommer till mjukvaruutveckling, appar och tjänster över alla molnplattformar, oavsett om de är under utveckling eller redan distribueras.
Genom att kombinera denna observerbarhet med AIOps – AI-användningar inom verksamheten – kan dessa insikter tas ytterligare ett steg längre, genom att automatiskt prioritera problem utefter dess affärspåverkan. Detta möjliggör för DevOps-team att snabbt identifiera de mest akuta varningarna och åtgärda problem innan användarna påverkas.
Att minska pressen och leverera framgång
Förbättrade utvecklingsmetoder genom AIOps, automatisering och observerbarhet kan avsevärt minska pressen på DevOps-teamen och hjälpa dem att hålla takten med den digitala transformationen. Eftersom organisationer fortsätter att lansera mjukvara i allt snabbare takt, är det allt viktigare att integrera kontinuerliga och automatiska insikter i hela dess digitala tjänstemiljö, för att påskynda transformationen och leverera mer sömlösa mjukvaruupplevelser.Jan B Fredriksson | Managing Director
