Stéphane Estevez, EMEA Product Marketing Director chez Splunk.
Un objectif d’agilité
L'économie numérique avance à la vitesse d’internet. Les entreprises ont tout intérêt à livrer et améliorer leurs logiciels et leurs services plus vite que jamais, en appliquant des méthodes agiles et itératives de développement et de livraison des logiciels. Les organisations doivent pouvoir réagir plus rapidement aux menaces et aux évolutions des entreprises.
Les DevOps introduisent des méthodes de développement agile dans les infrastructures et les opérations orientées logiciel. Elles reposent sur un principe d’itération constante. Le code est défini, testé, déployé, surveillé et mesuré. En cas de problème, le code est modifié et le processus recommence. Autant de fois qu'il le faut. L’ensemble du processus exige de la vitesse, de l’agilité et une culture d’organisation favorable à des améliorations incrémentielles et au principe d'échec rapide, plutôt qu’à la publication de grandes mises à jour révolutionnaires.
Une culture de la collaboration
Les cycles de publication courts sont monnaie courante dans les secteurs numériques, où les entreprises sont constamment remodelées. Les DevOps, qui abordent le cycle de vie des applications dans sa globalité et reposent sur une culture de la collaboration, s'annoncent comme le meilleur moyen de développer, livrer et maintenir des applications. Les entreprises qui adoptent les DevOps sont plus rapides, elles restent à la page des demandes des clients dans un monde numérique en évolution constante. Mais créer une culture agile, réactive, orientée données, et les processus qui la soutiennent, est plus facile à dire qu’à faire. Si les défis sont nombreux, la collecte et l'analyse des données machine sont des obstacles courants sur la voie de l’excellence des DevOps.
La mesure des données est incontournable
Si l'on avance à l’aveuglette dans le monde des DevOps, il devient impossible de savoir si les « correctifs » résolvent la cause profonde du problème ou ne font qu'apporter une solution temporaire. Sans une visibilité totale sur l’ensemble du cycle de développement et de publication et sur les données d’utilisation, on ne peut pas valider la qualité, les performances et la sécurité d'une application. Par exemple, un logiciel de surveillance de la sécurité peut identifier une vulnérabilité, mais sans moyen de retracer le module dont elle est originaire, le problème ne sera pas résolu.
Sans une plateforme délivrant une rétroaction basée sur les données, les DevOps n’ont aucune chance d'atteindre leur but. La seule manière pour les organisations d'éviter cet écueil consiste à utiliser les données pour mesurer, rendre compte et démontrer la réussite des DevOps, tout en utilisant les renseignements pour optimiser et améliorer leur pratique.
Une plateforme de données commune indispensable
Les données machine de toute la chaîne d’outils DevOps fournissent des informations qui permettent d'apporter une réponse proactive aux problèmes, le plus tôt possible dans le cycle de développement et de test. Avec les données machine, les développeurs et les équipes d'exploitation sont en mesure de voir et de corriger les problèmes avant que les clients et les utilisateurs ne soient confrontés à des dysfonctionnements frustrants. Pour apporter ce type de réponse, il faut une plateforme de données commune que les équipes DevOps puissent utiliser comme version unique de la vérité, tout comme les systèmes de contrôle du code permettent aux développeurs de rassembler et partager leur travail. En mesurant et en analysant l’intégralité du processus DevOps, on peut présenter les données réelles de performance, d’utilisation et d’erreur qui sont essentielles pour améliorer à la fois le produit final et le processus global. Une plateforme de données commune permet de corréler les informations de différents outils sur toute l’infrastructure, et signaler les problèmes au plus tôt.
Pour harmoniser les données de tout le cycle de livraison DevOps, il faut une plateforme capable d’assimiler en temps réel les données de tous les outils utilisés. Les outils de développement changent constamment, et les données aussi.
Les bénéfices d’une plateforme complète d’analyse de données
Les avantages d’une approche DevOps axée sur les données se répercutent directement sur les revenus : amélioration de l’efficacité des activités et de la productivité des développeurs, accélération de la livraison des applications, réduction des coûts, augmentation de la satisfaction des clients et croissance des revenus. Les entreprises qui élargissent aux DevOps l’utilisation d'une plateforme complète d'analyse des données comme Splunk, allant ainsi au-delà de son rôle traditionnel pour les opérations IT, en retirent des bénéfices multiples. Les DevOps basées sur les faits améliorent l’expérience client en produisant du code plus performant et plus utile. Avec un meilleur code, les clients sont plus satisfaits, et des clients satisfaits sont fidèles.
« On n’améliore pas ce qu’on ne mesure pas »
Il faut être agile pour réussir dans le monde numérique. Pour y parvenir, il faut un processus de publication DevOps efficace et des analyses pour exploiter tout le potentiel d'un programme DevOps. Les professionnels DevOps doivent constamment améliorer la réactivité, la collaboration, la sécurité et la conformité qui, en permettant le développement rapide de produits innovants, améliorent directement la réputation de l’entreprise et la satisfaction des clients. Pourtant, l’adoption des DevOps présente de nombreux défis, qui sont souvent le fruit de processus et de chaînes d'outils complexes. Les dirigeants de l’entreprise, les décideurs informatiques et les équipes de développement doivent comprendre non seulement les avantages des DevOps mais aussi comment les concrétiser.
Le secret de la réussite des DevOps réside dans une validation quantifiée. L'adage « on n'améliore pas ce qu'on ne mesure pas » est toujours aussi pertinent, et une plateforme d’analyse centralisée des données est idéale pour réaliser des mesures et des évaluations.
[1] https://www.gartner.com/en/documents/3975927/predicts-2020-agile-and-devops-are-key-to-digital-transf
L'économie numérique avance à la vitesse d’internet. Les entreprises ont tout intérêt à livrer et améliorer leurs logiciels et leurs services plus vite que jamais, en appliquant des méthodes agiles et itératives de développement et de livraison des logiciels. Les organisations doivent pouvoir réagir plus rapidement aux menaces et aux évolutions des entreprises.
Les DevOps introduisent des méthodes de développement agile dans les infrastructures et les opérations orientées logiciel. Elles reposent sur un principe d’itération constante. Le code est défini, testé, déployé, surveillé et mesuré. En cas de problème, le code est modifié et le processus recommence. Autant de fois qu'il le faut. L’ensemble du processus exige de la vitesse, de l’agilité et une culture d’organisation favorable à des améliorations incrémentielles et au principe d'échec rapide, plutôt qu’à la publication de grandes mises à jour révolutionnaires.
Une culture de la collaboration
Les cycles de publication courts sont monnaie courante dans les secteurs numériques, où les entreprises sont constamment remodelées. Les DevOps, qui abordent le cycle de vie des applications dans sa globalité et reposent sur une culture de la collaboration, s'annoncent comme le meilleur moyen de développer, livrer et maintenir des applications. Les entreprises qui adoptent les DevOps sont plus rapides, elles restent à la page des demandes des clients dans un monde numérique en évolution constante. Mais créer une culture agile, réactive, orientée données, et les processus qui la soutiennent, est plus facile à dire qu’à faire. Si les défis sont nombreux, la collecte et l'analyse des données machine sont des obstacles courants sur la voie de l’excellence des DevOps.
La mesure des données est incontournable
Si l'on avance à l’aveuglette dans le monde des DevOps, il devient impossible de savoir si les « correctifs » résolvent la cause profonde du problème ou ne font qu'apporter une solution temporaire. Sans une visibilité totale sur l’ensemble du cycle de développement et de publication et sur les données d’utilisation, on ne peut pas valider la qualité, les performances et la sécurité d'une application. Par exemple, un logiciel de surveillance de la sécurité peut identifier une vulnérabilité, mais sans moyen de retracer le module dont elle est originaire, le problème ne sera pas résolu.
Sans une plateforme délivrant une rétroaction basée sur les données, les DevOps n’ont aucune chance d'atteindre leur but. La seule manière pour les organisations d'éviter cet écueil consiste à utiliser les données pour mesurer, rendre compte et démontrer la réussite des DevOps, tout en utilisant les renseignements pour optimiser et améliorer leur pratique.
Une plateforme de données commune indispensable
Les données machine de toute la chaîne d’outils DevOps fournissent des informations qui permettent d'apporter une réponse proactive aux problèmes, le plus tôt possible dans le cycle de développement et de test. Avec les données machine, les développeurs et les équipes d'exploitation sont en mesure de voir et de corriger les problèmes avant que les clients et les utilisateurs ne soient confrontés à des dysfonctionnements frustrants. Pour apporter ce type de réponse, il faut une plateforme de données commune que les équipes DevOps puissent utiliser comme version unique de la vérité, tout comme les systèmes de contrôle du code permettent aux développeurs de rassembler et partager leur travail. En mesurant et en analysant l’intégralité du processus DevOps, on peut présenter les données réelles de performance, d’utilisation et d’erreur qui sont essentielles pour améliorer à la fois le produit final et le processus global. Une plateforme de données commune permet de corréler les informations de différents outils sur toute l’infrastructure, et signaler les problèmes au plus tôt.
Pour harmoniser les données de tout le cycle de livraison DevOps, il faut une plateforme capable d’assimiler en temps réel les données de tous les outils utilisés. Les outils de développement changent constamment, et les données aussi.
Les bénéfices d’une plateforme complète d’analyse de données
Les avantages d’une approche DevOps axée sur les données se répercutent directement sur les revenus : amélioration de l’efficacité des activités et de la productivité des développeurs, accélération de la livraison des applications, réduction des coûts, augmentation de la satisfaction des clients et croissance des revenus. Les entreprises qui élargissent aux DevOps l’utilisation d'une plateforme complète d'analyse des données comme Splunk, allant ainsi au-delà de son rôle traditionnel pour les opérations IT, en retirent des bénéfices multiples. Les DevOps basées sur les faits améliorent l’expérience client en produisant du code plus performant et plus utile. Avec un meilleur code, les clients sont plus satisfaits, et des clients satisfaits sont fidèles.
« On n’améliore pas ce qu’on ne mesure pas »
Il faut être agile pour réussir dans le monde numérique. Pour y parvenir, il faut un processus de publication DevOps efficace et des analyses pour exploiter tout le potentiel d'un programme DevOps. Les professionnels DevOps doivent constamment améliorer la réactivité, la collaboration, la sécurité et la conformité qui, en permettant le développement rapide de produits innovants, améliorent directement la réputation de l’entreprise et la satisfaction des clients. Pourtant, l’adoption des DevOps présente de nombreux défis, qui sont souvent le fruit de processus et de chaînes d'outils complexes. Les dirigeants de l’entreprise, les décideurs informatiques et les équipes de développement doivent comprendre non seulement les avantages des DevOps mais aussi comment les concrétiser.
Le secret de la réussite des DevOps réside dans une validation quantifiée. L'adage « on n'améliore pas ce qu'on ne mesure pas » est toujours aussi pertinent, et une plateforme d’analyse centralisée des données est idéale pour réaliser des mesures et des évaluations.
[1] https://www.gartner.com/en/documents/3975927/predicts-2020-agile-and-devops-are-key-to-digital-transf