爱可可先生明日视野,IT领导指南

原标题:10种了解开源软件和趋势的途径

摘要:DevOps如何改变IT领导地位?我们的综合指南分享了CIO和专家关于DevOps文化变化、DevOps指标、DevOps工作展望等的建议。

取有法,舍有道,坚持必有收获
AI – 人工智能;CV – 机器视觉;DL – 深度学习;DM – 数据挖掘;DS –
数据科学;DV – 数据可视化;IOT – 物联网;ML – 机器学习;NLP –
自然语言处理

当Forrester发布其2016年报告《Open Source Powers Enterprise Digital
Transformation》时,开源社区的一些人对结果感到惊讶。不过,他们感到惊讶的并不是41%的企业决策者将开源视为高优先级并计划在其企业中增加开源的使用。他们奇怪的是其他59%的人似乎还不了解开源将在企业未来所发挥的作用。

目录:

  • [AI]Artificial intelligence “could be good news” for lawyers and
    clients
    alike
  • [AI]Biotech Startup Hopes to Cure Cancer with Artificial
    Intelligence
  • [AI]Fujitsu begins field trials of AI app to alleviate congestion
    following major
    events
  • [AI]Google Just Made Its Artificial Intelligence Software
    Available to the
    Public
  • [AI]Google Tries an Android for Machine Learning, Releasing Open
    Source AI
    System
  • [AI]Google will open-source artificial intelligence, making
    TensorFlow internal AI software available
    free
  • [AI]Kodak Alaris launches AI Foundry—Accelerates delivery of
    artificial intelligence-based
    solutions…
  • [AI]TensorFlow: Open source machine
    learning
  • [AI]Toyota Research Institute to further AI and robotics
    research
  • [AI]We Need These Three International Treaties to Govern “Killer
    Robots”
  • [AI]What Google’s New Open-Source Software Means for
    Artificial-Intelligence Research – Wired
    Campus
  • [AI]Why Google is Giving Away Its Artificial Intelligence
    Secrets
  • [DL]A Wider Net is Cast for Deep Learning on
    GPUs
  • [DL]Mesosphere and NVIDIA deliver GPU support to
    Mesos
  • [DL]New Lasagne feature: arbitrary expressions as layer
    parameters
  • [DL]NVIDIA Launches New GPUs For Deep Learning Applications,
    Partners With
    Mesosphere
  • [DL]Veles – deep learning platform from
    Samsung
  • [DL]Why Google Is Willing to Give Away Its Latest
    Machine-Learning
    Software
  • [DM]Bringing Business Talent
    Onboard
  • [DS]A tale of two clusters: Mesos and
    YARN
  • [DS]Analytics Challenge Celebrates Top College Data Analytics
    Talent
  • [DS]Becoming A Data
    Scientist
  • [DS]Blue Coat acquires data science powered SaaS cloud security
    firm Elastica for
    $280m
  • [DS]Can you learn data science on the
    job?
  • [DS]Commerce Data Service – Department of
    Commerce
  • [DS]Data Scientist – Clinical Analysis Department at Kaiser
    Permanente in Pasadena, California 91188 |
    AnalyticTalent.com
  • [DS]EMC – How to think like a data
    scientist
  • [DS]H2O lands $20 million to drive its open-source data science
    platform
  • [DS]How I start my journey to data science and some great
    resources to get
    started.
  • [DS]Listening to Caltrain: analyzing train whistles with data
    science – Silicon Valley Data
    Science
  • [DS]Mapping Twitter’s Python and Data Science Communities « Gilad
    Lotan
  • [DS]New flu tracker uses Google search data better than
    Google
  • [DS]Open Postdoctoral Research Positions in Biomedical Data
    Science
  • [DS]The Art of Data Science Part
    1
  • [DS]The Science of Data Management: An Inside
    Look
  • [DS]UCSD Will Co-Lead Data Innovation
    Center
  • [IoT]5 insights & predictions on disruptive tech from KPMG’s 2015
    Global Innovation Survey – Thoughts On
    Cloud
  • [IoT]A Closer Look At IoT Security Threats And Breaches –
    FashNerd
  • [IoT]Additional Considerations Regarding the Internet of Things –
    DZone
    IoT
  • [IoT]ARM reveals the Internet of Things security defenses hackers
    will inevitably learn to
    evade
  • [IoT]Big Data technology and services market will grow to $48.6
    billion in 2019:
    IDC
  • [IoT]Brain-Computer Interface Lets You Control IoT
    Devices
  • [IoT]Build an Internet-connected Bluetooth wearable with Arduino
    and Cordova, part
    one
  • [IoT]Embedded Software at the Heart of Industrial Internet of
    Things
  • [IoT]Ergon Energy Uses Inmarsat BGAN M2M for Smart Grid
    Solution
  • [IoT]Gartner: 21 Billion IoT Devices To Invade By 2020 –
    InformationWeek
  • [IoT]Healthcare and Consumer Electronics Industries to Drive
    IoT
  • [IoT]HG #48 – Hardware Startup Crowdfunding: Post Funding Tips –
    PiTop
  • [IoT]IBM conference explains how data can create a better
    customer experience – Thoughts On
    Cloud
  • [IoT]Intel Gets Cozier In The Internet Of Things (IoT)
    Market
  • [IoT]Internet of Things Herald New Manufacturing
    Era
  • [IoT]Internet of Things home appliances leaving users vulnerable
    to cyber attacks, warns
    Kaspersky
  • [IoT]Introducing the first SoC evaluation solution based on the
    ARM mbed IoT Platform – Internet of Things | Wearables | Smart Home
    |
    M2M
  • [IoT]Is an Internet Without Wifi the
    Future?
  • [IoT]Join our IoT System Security
    Webinar
  • [IoT]Libelium Launches Global IoT Spartans Challenge to Promote
    Developer
    Training
  • [IoT]Local Data Storage Key to Unlocking Internet of Things
    Potential
  • [IoT]Marketing to Machines – Smarter With
    Gartner
  • [IoT]Microbot Push Is A Smart Button For Dumb
    Devices
  • [IoT]Online lenders harvest big data to extend loans where banks
    cannot
  • [IoT]Oracle’s Amazon-killer might really be six months
    away
  • [IoT]Samsung SmartThings Hub – PC
    Mag
  • [IoT]Shift 2020 Brain Food Newsletter (Rudy de
    Waele)
  • [IoT]TAG Heuer Connected Proves Luxury Smartwatches Are
    DOA
  • [IoT]Tag Heuer’s Carrera Connected luxury smartwatch will be
    available for
    $1,500
  • [IoT]The Internet of Things: Creating water stability with
    streaming
    data
  • [IoT]The world’s smartest cities: What IoT and smart governments
    will mean for you –
    TechRepublic
  • [IoT]Why IoT Predictions Are All
    Wrong
  • [IoT]Will the next age be the Human Internet of Things? – All The
    Internet Of
    Things
  • [IoT]Will the next age be the Human Internet of
    Things?
  • [ML]6 machine learning resources for getting
    started
  • [ML]7 Free Machine Learning
    Courses
  • [ML]Evaluating Machine Learning Models – O’Reilly
    Media
  • [ML]Google just released powerful new artificial intelligence
    software — and it’s open
    source
  • [ML]Google open sources its TensorFlow machine learning system |
    ZDNet
  • [ML]Google Open Sources Machine Learning Library TensorFlow –
    InformationWeek
  • [ML]Google open-sources its TensorFlow machine learning
    system
  • [ML]Google Open-Sources Machine Learning Library, TensorFlow –
    DATAVERSITY
  • [ML]H2O – Fast Scalable Machine Learning For Smart
    Applications
  • [ML]H2O.ai Raises $20M For Its Open Source Machine Learning
    Platform •
    /r/MachineLearning
  • [ML]Machine Learning Could Help Video Game Water Look Better Than
    Ever
  • [ML]Microsoft Dynamics CRM Ventures Into Machine
    Learning
  • [ML]Open source machine learning platform H2O
    scores
  • [ML]Pinterest Upgrades Its Search Engine, Enters Machine-Learning
    Space
  • [ML]Predict Store Sales with ML
    Pipelines
  • [ML]TensorFlow: Google Open Sources Their Machine Learning
    Tool

参与报告的一个分析师Paul
Miller写道,“开源软件是由孤独而奇怪的个人极客所编写——这样的偏见仍然普遍存在。这几乎是完全错误的。我们一次又一次地碰到那些不了解其组织已经依赖开源的高管。更重要的是,他们没有看到开源技术和思想在他们努力转变为真正能赢得、服务好和留住客户的高用户黏性企业的过程中所发挥的关键作用。”

为什么DevOps在企业中很流行?

到今天,开源技能是最受欢迎的:在2018年开源就业报告中,83%的参与调查的招聘经理表示,招聘开源人才是今年的优先事项,高于去年的76%。招聘经理正在宣传他们的企业对开源项目的贡献,作为招募顶尖人才的策略。企业IT的一些最重要的趋势,如容器和混合云,依赖于Linux和Kubernetes等开源技术。

DevOps最佳实践:什么造就一支伟大的团队?

围绕开源的思维模式和叙事方式已经发生了变化。企业IT和业务领导者应该能够跟上使用开源技术进行创新工作的IT组织。以下是一些可以帮助加快进度的资源。

DevOps如何改变IT的领导地位?

报告

DevOps面临的最大挑战是什么?

《What Every CIO Must Know About Open-Source
Software》(
——
如果你的知识有限,这可能一个很好的起点。Gartner的2017年报告回答了有关开源技术的基本问题,然后再深入探讨更复杂的CIO问题,例如风险是什么,以及如何利用开源的优势。

我如何处理DevOps文化的变化?

《The BOSS Index: Tracking the Explosive Growth of Open-Source
Software》(
——开源技术的前景广阔,但是
由一些听起来很奇怪的名字组成。这就是为什么Battery
Ventures创建了这个详细的索引来分类和跟踪一些最流行的开源软件项目。查看此列表,了解开源世界。

DevOps指标:我如何衡量成功?

Open Source Jobs
Report**
》(
该报告为招聘经理和求职者提供了宝贵的背景知识。

DevOps是否意味着你不需要项目经理?

会议

DevOps安全:如何避免风险?

Open Source Leadership
Summit(
——这个年度Linux基金会活动面向负责推动组织内开源战略和实施的领导者。尽管2018年的活动已经结束,但你可以浏览关于Kubernetes、区块链、安全、AI等会议的主题演讲,以便更好地了解其他领导者如何考虑开源。

DevOps趋势:接下来会发生什么?

All Things
Open(
——将于10月21日至23日在北卡罗来纳州罗利举行,All
Things
Open有200个分会议、14个研讨会,主题包括云、区块链、大数据等。为了帮助与会者更好地完成他们的工作,本次会议重点关注开源内容的教育和ROI价值。

DevOps工作:招聘前景如何?

简讯

我在哪里可以学到更多关于DevOps的信息?

The Architect’s
Newsletter

Architects的简讯是软件架构师和IT领导者的月度指南,其中包含精选的链接、评论、新闻和案例研究。最近探讨了混沌工程和构建弹性分布式系统。

能提现的棋牌游戏排行 1

Opensource.com
——
Opensource.com每周发送一份简讯,重点介绍从业者、专家和爱好者的故事,这些故事可以帮助你了解开源世界中有趣的项目和趋势。该网站还提供了广泛的资源库,包括开源技术备忘单和流行专有解决方案的替代开源方案的指南。

DevOps,一个10岁左右的IT方法和文化,仍然给很多人带来了新的挑战。这是因为DevOps的方法论、工具和文化原则不断地改变和改进。“DevOps是一个过程,一个算法,”Robert
Reeves,CTO,最近告诉我们。“它的全部目的是随着时间的推移而改变和发展。”

其他

如何能够跟上这些变化并保持对DevOps从业人员的最新经验的了解?我们的DevOps指南为IT领导提供了最新的和最好的信息,我们正在进行的报道,你可以在这里深度学习。让我们从DevOps专家和顶级CIO那里深入研究专家建议和分析。

Changelog(——Changelog是开发人员的另一个简讯选项,它还为喜欢在早上通勤中学习的人提供了一些播客。Changelog播客提供与软件开发领域的领导者、工程师和创新者的对话。最新一集的内容是微服务编程语言Ballerina。

为什么DevOps在企业中很流行?

How Arduino is open-sourcing
imagination(
——如果你正在寻找灵感,Arduino的联合创始人Massimo
Banzi进行了很棒的TED演讲。他的观点是:开源技术使任何人都可以在任何地方做任何他们能想象到的事情。

由于一些重要原因,DevOps继续在企业中赢得粉丝。DevOps工作方式,在跨职能团队中奖励速度、实验和协作的方式。它打破了IT组织内部开发人员和运维团队之间的传统壁垒,加速了软件发布的节奏。

Fundamentals of Professional Open Source
Management(
如果你已准备好卷起袖子干,Linux基金会将提供一个课程,涵盖开发开源管理程序的关键阶段。该课程解决的最大挑战是,让企业高管、法律、开发和其他主要利益相关者走到了一起。

所有这些因素都适合当前的商业目标:改变业务,以便能够迅速改变以满足客户需求或新的竞争环境。加快步伐,这样一家制造公司就能更像一个初创公司,而不像一个官僚机构。实验和创新,这些目标是数字化转型的核心,这是目前许多CEO的首要任务。

)

在过去的几年里,DevOps在规模小企业推动了成功,并将它们从传统的组织规则中解放出来时。这种工作方式改变了许多行业的企业IT工作方式(以及关键业务流程),比如先锋、目标和麦格理银行(Macquarie
Bank)。

责任编辑:

对于Vanguard CIO John
Marcante来说,DevOps在其团队的共同目标中扮演着关键的角色:即使是在全球金融服务巨头,也要“以创业的速度传递商业价值”。他的团队正在“接受DevOps原则,以便在将代码检查到我们的版本管理系统中,以及当我们的客户可以使用某个特性时,最小化时间。”他说。

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Vanguard CIO John Marcante

为了最大限度地提高速度,他的团队使用了与敏捷云基础设施、微服务方法、自动化和新的测试方法结合使用的DevOps方法。

数据观点:根据Forrester的数据,2018年将是企业DevOps的一年,目前有50%的组织正在实施,另外27%的公司计划在未来12个月内完成。来源:Forrester的第一季度全球DevOps基准在线调查。

DevOps最佳实践:什么造就一支伟大的团队?

能提现的棋牌游戏排行,伟大的DevOps实施有三个特点是速度、协作和自动化(因为自动化的日常工作使人们可以自由地处理更具挑战性的问题)。

您还将看到对文化的强烈关注:DevOps风格的工作,快速和跨组织的边界,要求人们引入流动的角色,并接受失败作为学习经验。

当然,DevOps的意义远不止于速度,真正伟大的DevOps实施将成功与商业成果联系在一起。“DevOps并不仅仅是随意地走得更快,而是更快地传递价值,”红帽公司的马特·米恩说,他经常发表关于DevOps文化的著作和发言。

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是否应该有一个专门的“DevOps团队”?这个问题在DevOps社区中引起了极大的争论。有人说,是的,有些人甚至提倡创建一个优秀的DevOps中心。

其他人说DevOps是一种必须跨越整个IT团队的工作方式,DevOps团队是不成熟的DevOps组织的标志。

DevOps如何改变IT领导地位?

DevOps不仅改变了IT领导们运行软件项目的方式,“毫无疑问,DevOps代表着一种不同的思考方式,需要一个不同的领导模式,”美国公民和移民服务部门的前首席信息官马克•施瓦茨(Mark
Schwartz)写道。

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他说,DevOps改变了IT领导原则的基本原则,比如如何看待需求、治理和风险。他说:“这种想法认为,它只负责‘交付’业务所要求或需要的东西是过时的。”“相反,CIO必须挺身而出,勇敢地承担起推动企业业绩的责任。”

你应该准备好离开你的舒适区,有一段时间了。“混合或分担责任的概念,无可指责的事后分析,以及速度与稳定性往往与你所教授的原则背道而驰,”Red
Hat的产品策略总监布赖恩•格雷斯利(Brian Gracely)在相关文章中写道。

即使把DevOps的目标与团队的目标清晰地结合起来也很困难。“你知道未来的业务将会非常影响你更快地交付软件的能力(通过新功能、新产品和新路径到市场),但很难找到和你的团队交流的语言或框架,如何实现DevOps和这些结果。

DevOps面临的最大挑战是什么?

与IT领导对话,一个事实很快就会明白:DevOps最困难的部分是相关的文化变化。你正在拆除已经存在多年的界限,重新分配控制,挑战专业知识。这等于给IT人带来痛苦和压力。

其他最主要的挑战包括中层管理者,他们经常会设置一些巨大的障碍,并且处理大量的IT组织中存在的技术债务。

正如红帽公司CIO Mike
Kelly所指出的,“当他们的团队变得更具包容性和协作性时,领导者必须改变他们的策略和策略,以利用这种新的工作方式产生的能量。”他们需要完善他们的方法来吸引多方参加对话,并确保每个人都有被倾听的感觉。他们需要磨练自己的能力,将团队所做的工作与组织的价值观、目标和目标联系起来——以确保部门中的每个人都明白,他们是比他们自己(以及他们的自我)更大的东西的一部分。

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许多公司成功地为一个特定的问题开发了DevOps项目,但后来在整个组织中挣扎着扩展DevOps。Target
CIO迈克·麦克纳马拉说,聪明的启动是关键:“目标过程的一个重要部分是创建一个加速学习环境,我们的团队称之为‘Dojo’,”他说。

“这是一个沉浸式的、为期六周的会议,团队在网站上执行他们的常规工作,让敏捷教练支持他们,并从DevOps的角度提供他们需要的任何东西。”Dojo在让团队参与敏捷和DevOps、消除自然阻力和对变更的恐惧方面非常出色,然后在保持生产力的同时支持团队的变化。这是目标的巨大成功,在我们的旅程中,我们继续使用Dojo来完善、加强和增强我们的工程能力。

数据观点:DevOps团队需要变革型领导,团队最少的变革性领导1⁄2可能是高级别的执行者。来源:DORA
2017DevOps报告。

我如何处理DevOps文化变化?

正如Matson CIO Peter
Weis所指出的,任何变革中最揪心的部分是人民。有了诚实和透明,以及商业领袖的明确支持,你就可以培育变革文化。但这需要极大的耐心,Ellucian
CIO Lee
Congdon说,也许是一种共有的主人翁意识,他认为这是团队文化变革的关键因素。

你可能需要重新思考标题和奖励,“如果你需要实验和速度,你需要改变领导者的测量方式,以及他们汇报进展的方式和频率,”布鲁诺·古伊卡迪说,他是CI&T公司的总裁兼联合创始人。“如果你衡量成功的方式是要求可预测性(玛丽必须在日期前交付X项目),你就不会获得速度和实验。”

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一些CIO,像Adobe
CIO辛西娅·斯托达德,说一个新的物理环境可以鼓励合作,而Ellucian的Congdon也强调通讯工具的价值,比如Slack。

最重要的是,你需要每个人的参与,让DevOps文化改变工作,Richard
Li说,他是Datawire公司的联合创始人。你需要一个有机的、自下而上的方法。

建议你从小处着手,用DevOps的工作方式解决具体的具体问题。他说:“也许是一位工程师太频繁地被呼叫了。”“也许工程师正试图让数据库在巨大负荷下变得更有弹性。”经理们,问你的工程师最令人烦恼或最痛苦的问题是什么:你通常会得到一份工作。从这里开始。”

您还希望创建论坛来共享团队的成功,并鼓励工程师与其他DevOps专家一起在您的组织之外进行活动。

DevOps指标:我如何衡量成功?

最好的DevOps团队以冷酷的数字显示他们的成功,与商业目标一致。美国国土安全部(Department
of Homeland Security)的首席技术官迈克尔•赫慕斯(Michael
Hermus)最近写道:“让一个团队高效地生产软件,但不给企业增加实际价值是完全可能的。”出于这个原因,他的团队正在寻求一套度量标准,包括威胁检测的准确性,这是他团队任务的关键。

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实际上,许多团队将开始DevOps度量工作,通过收集关于效率和速度度量的数据,例如运行时间、每秒事务数和修复错误。但是,红帽技术的传道者戈登·哈夫说,这并不能使他们成为标准。他指出:“度量标准被认为是数据的关键绩效指标,对你来说,这是一种重要的测量方法。”

他说,为你的组织找出不超过10个这样的指标,最好是减少。“考虑可以发现更广泛的组织或过程健康问题的度量标准,以及可以从计算机系统收集的更明显的操作和开发数据。”

例如,业务可能寻求提高客户体验和操作效率,对于客户体验来说,像Net启动子评分这样的度量可能是合适的。客户工单(作为总体客户满意度的指标)和开发商的工作满意度评分(考虑到吸引和保留DevOps明星的难度)是另外两个值得考虑的评分。

DevOps是否意味着你不需要项目经理?

简而言之:没有,DevOps的讨论往往集中在开发人员和运维团队上,但是项目经理将会在DevOps的时代中生存并经历巨大的变化。

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DevOps从根本上改变IT团队如何处理项目,从整体转移,数月(或多年,在某些情况下)计划在追求更大的速度和敏捷的软件开发生命周期。这意味着项目经理的变更,但别搞错了:项目经理在DevOps时代仍然很有价值。

“传统上,项目管理一直都是单一的和瀑布式的方法,”CYBRIC联合创始人兼首席技术官迈克·凯尔(Mike
Kail)说。“随着DevOps的转变,PMO的功能需要采用“微服务”的方法,因为较小的子项目可以实现更高的速度。”

“随着交付速度的增加,聚焦对依赖关系的重要性增加了,”位于里约热内卢数字的技术架构师乔希·科林斯(Josh
Collins)说。“现在部署的时间更短,从上游团队集成一些东西,或者更少的时间来从利益相关者那里得到完整的需求。”他说,“敏捷方法和看板等工具可以在这里起到帮助作用。”

DevOps安全:如何避免风险?

在引入速度时,DevOps团队当然必须避免引入不必要的安全风险。因此,越来越多的企业强调“DevSecOps”,即团队在整个软件开发生命周期中构建安全性,从早期就开始。

“DevSecOps不仅是工具,它还将安全思维融入到早期的开发实践中,”Sonatype的副总裁和DevOps的倡导者Derek
Weeks说。

红帽公司的安全策略师柯尔斯顿说,这又带来了另一种文化挑战。

“从历史上看,安全团队一直与开发团队隔离,每个团队都在不同领域发展了深厚的专业技能,”新来者说。“不需要这样做。那些深切关注安全的企业,也非常关心他们通过软件快速交付业务价值的能力,他们正在寻找方法,将安全留在他们的应用程序开发的生命周期中。他们通过在CI
/ CD管道中集成安全实践、工具和自动化来采用DevSecOps。

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CIO安全“要做到这一点,他们正在整合他们的团队,安全专业人员与应用开发团队一起从初始(设计)到生产部署,”她说。双方都看到了价值,每个团队扩大了他们的技能和知识库,使他们成为更有价值的技术专家。DevOps做对了,或者DevSecOps,提高了它的安全性。

DevOps趋势:接下来会发生什么?

DevOps在企业中处于什么位置?我们最近与DevOps领导人的谈话浮现出几个趋势。

首先,企业使用DevOps与云服务(根据需求计算和存储能力)、容器和微服务结合使用。

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“CIO”容器生态系统“容器、DevOps和微服务都能协同工作,以帮助CIO实现敏捷的目标,”Red
Hat的副总裁兼总经理Ashesh
Badani表示。简而言之,容器将应用程序打包成一个整齐的包,与它们运行的主机系统隔离。开发人员可以在试验期间轻松地移动它们,这是DevOps的一个基本部分。当您快速地从开发环境转移到生产环境时,容器也会有帮助。

因此,团队需要理解容器、微服务和云服务之间日益增加的相互依赖关系,这一组合有助于DevOps的专业实验,并快速而安全地运行。DevOps团队将需要管理和扩展一个微服务体系结构,这是像Kubernetes这样的编制工具能够获得它们的保留。

其次,可以期望DevOps的工作方式可以扩展到数据库团队、QA,甚至完全不存在于数据库团队、QA等领域。

“这是一个非常DevOps要做的事情:确定摩擦的区域并解决它们,”dUNK的Reeves说。“目前,安全与数据库是那些曾经采用DevOps的公司的一大瓶颈。”

另外,寻找ROI度量和成功指标,以便更好地发展。“我相信DevOps文化的两个核心原则,自动化和测量,从来没有‘完成’,”CYBRIC的CTO说。“总是有机会自动完成任务或改进已经自动化的解决方案,而重要的是度量可能会随时间而变化和扩展。”这个成熟过程是一个持续的过程,而不是终点或完成的任务。

数据观点:$104,508,美国DevOps工程师的平均工资(DevOps工程师的国家工资中值为11万美元)。来源:招聘网站Glassdoor网站。

DevOps工作:招聘前景如何?

一个字:竞争,寻求聘用DevOps人才的公司将发现自己与许多追求者的竞争。根据《2017开源工作报告》(2017
Open Source Jobs
Report),有60%的招聘经理正在寻求填补DevOps工程师职位的空缺,该报告是由Linux基金会和技术工作网站Dice进行的。这一排名仅次于“开发者”(73%),是今年报告中最受欢迎的角色。

由于这一水平的竞争,大多数公司自己培养人才,教热情的人采用这种新的工作方式,变得强制性,对人才保留的新关注也是如此。

虽然你会发现很多“DevOps工程师”的招聘广告,但是现在有更多的人在DevOps环境中工作,而没有DevOps的头衔。

展望未来,DevOps团队可能需要更多的专家角色。“正如最初设想的那样,DevOps经常被认为(有时是执行的)是关于消除专家角色的,”Red
Hat技术布道者Gordon
Haff说。每个人都做,每个人都做。每个人都有一个寻呼机。”

“但是,尤其是在大型组织中,这并不正确,”他解释道。“筒仓必须被打破。”而且很难反对多学科的团队。但在安全、大型基础设施等领域,对专家的需求总是存在的。关键是要让这些专家有效地与他人沟通,并提供工具供他人使用。

Sumo Logic公司的分析主管本•牛顿(Ben
Newton)说,特别是当DevOps团队成熟时,他们开发的角色和过程更具体地解决了他们组织的需求和业务策略。“我认为这一趋势是为了让DevOps成为现代组织的一员,而关注的焦点是要弄清楚在核心开发者/
scrum团队之外需要什么专业化的东西,这些团队实际上是在构建和支持他们自己的代码。”

他期望角色像站点可靠性工程师、安全架构师和专家,以及QA
/测试工程师在DevOps环境中增加的各种迭代。

他补充道:“我们也看到了更多的数据科学工程师推动了开发,因为分析是当今竞争的关键。

还有,看看我们的DevOps招聘经理和招聘经理的系列,了解如何过渡到DevOps,调整你的简历,等等。

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