Автор:
Евгений Боровиков, эксперт по инфраструктурному проектированию и руководитель DevOps‑команд
|
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
|
Будущее DevOps: автоматизация, нейросети, трансформация ролей
DevOps как культура совместной разработки и эксплуатации существует уже около 15 лет — первые DevOpsDays прошли в 2009 году. За это время подход пережил несколько волн эволюции, а сегодня, на фоне экспоненциального роста автоматизации и нейросетей, трансформируется особенно быстро.
Структура DevOps-команд: тренды 2025 года
Сейчас организации комбинируют три основные модели:
- Матричная структура. Dev, QA, аналитики, DevOps и специалисты из других областей работают в одной ячейке на всём жизненном цикле продукта. Инженеры в таких компаниях как правило имеют двух непосредственных руководителей: руководителя функционального подразделения и руководителя проекта.
- Выделенное DevOps-подразделение. Централизованная команда обслуживает множество внутренних продуктов, стандартизируя инфраструктуру. В случае отсутствия гибридного подхода часто бывает “бутылочным горлышком” в организациях, требующих быстрых изменений и трансформаций
- Децентрализованная структура. В такой структуре инженеры «вшиты» в каждую продуктовую команду и тесно погружены в доменную область.
Выбор зависит от целей компании: более гибкие стартапы предпочитают первую или третью модель, а масштабные корпоративные структуры с большим количеством подразделений — вторую модель или гибридный формат.
Кроме хард-скиллов сегодня важное значение приобретают софт-скиллы: умение взаимодействовать с командой, быть проактивным, брать на себя ответственность. DevOps-инженер больше не просто оператор скриптов, а полноценный участник бизнес-процесса. Он должен не только исполнять свои задачи, но и уметь отстаивать свои решения, подавать идеи, разрабатывать гипотезы.
Если потенциальный сотрудник не обладает проактивностью, но имеет ценные навыки, от него тоже не стоит отказываться. Следует подумать, получится ли выстроить для него такие бизнес-процессы, чтобы он минимально взаимодействовал с другими членами команды. Важно, чтобы в компании была возможность гибко управлять процессами, когда каждый ценный специалист может работать в комфортных условиях.
Автоматизация в DevOps
Автоматизация плотно проникает во все сферы, и DevOps не стал исключением. Компании все чаще заменяют ручные рутинные процессы — развертывание, мониторинг, управление инцидентами — автоматизированными. В результате задачи выполняются быстрее, нагрузка на инженеров снижается, а ошибки из-за человеческого фактора исключаются.
Автоматизация влечет за собой изменение роли DevOps-инженера — теперь от него требуются не столько навыки в конкретных инструментах, сколько умение видеть картину целиком и выстраивать автоматизированные решения для исполнения сложных процессов. Важными становятся знания CI/CD, IaC (Infrastructure as Code), observability-инструментов и средств оркестрации.
Нейросети как исполнители задач
Один из главных трендов — проникновение больших языковых моделей (LLM) в инфраструктурную инженерию. LLM уже умеют:
- писать и проверять скрипты автоматизации;
- анализировать логи и предлагать решения проблем;
- генерировать конфигурации и пайплайны на основе текстового запроса;
- прогнозировать сбои в системе и находить уязвимости.
Хард‑навыки и софт‑навыки были важны всегда, но с ростом автоматизации и LLM‑помощников акценты смещаются: часть рутинных действий «уходит в код», а роль инженера всё чаще заключается в том, чтобы понимать бизнес‑цели, формулировать требования и уметь договариваться с людьми.
- Технологическая глубина по‑прежнему обязательна: Linux, сети, контейнеры, IaC, мониторинг, безопасность.
- Human skills (коммуникация, проактивность, критическое мышление) становятся тем фактором, который отличает «инженера‑исполнителя» от «инженера‑партнёра» для продукта.
DevOps‑специалист сегодня — это переводчик между бизнесом и инфраструктурой: он не просто пишет скрипты, а аргументирует архитектурные решения, замечает узкие места и предлагает гипотезы оптимизации.
При этом ценность команды — в диверсификации сильных сторон. Если кандидат обладает редкой экспертизой, но менее активен, компания может:
- определить для него выделенную зону ответственности (kernel‑tuning, security‑hardening, performance‑R&D);
- организовать «буфер» в виде тим‑лида или тех‑писателя, который поможет упаковывать знания и доносить их до команды;
- использовать асинхронные процессы (docs‑first, PR/MR) и инструменты совместной работы, уменьшая нагрузку в виде “ненужных” встреч и позволяя работать удаленно.
Декларативные подходы
Тренд «опиши, что нужно, а не как» усиливается:
- Terraform / Pulumi — стандарт, который позволяет писать декларативный IaC на HCL, TypеScriрt, Python, Go для провижининга инфраструктуры.
- Nix/NixOS становится все более популярным вместе с ростом количества контрибьюторов, позволяя на достаточно простом функциональном языке описывать сборки и конфигурации для деплоя. При этом все еще нишевый инструмент.
- Yaml манифесты для helm/kustomize и т.д.
Декларативность в DevOps подразумевает следующий набор свойств у инструментов:
- работа с абстракциями;
- автоматическое разрешение зависимостей;
- идемпотентность;
- reconciliation loop. Автоматическое сравнение текущего состояния с желаемым, после чего вносим изменения;
- Immutable state. Любое изменение системы осуществляется не через модификацию существующего состояния, а через создание нового, чистого состояния, основанного на новой версии конфигурации или артефакта.
Трансформация роли DevOps: как остаться востребованным
Появление LLM-инструментов не отменяет работу инженеров, но меняет фокус: инженер становится куратором автоматизации, умеющим формулировать задачи, проверять результат и выстраивать целостные пайплайны с использованием ИИ в качестве помощника. Автоматизация базового ревью MR/PR реквестов с помощью LLM моделей — это то, с чем мы уже живем, и то, что помогает нам отлавливать многие простые ошибки.
Чтобы оставаться востребованным, важно развивать:
- системное мышление — видеть проект и инфраструктуру как единое целое;
- навыки автоматизации — не только руками, но и через грамотную оркестрацию инструментов и LLM;
- глубокую экспертизу в одной или нескольких областях.
При этом фундаментальные DevOps‑знания — сети, Linux, контейнеризация, CI/CD — по‑прежнему обязательны. Но вместо того, чтобы углубляться в детали ручной настройки, более ценно уметь строить платформу, которая работает сама и помогает другим командам быть эффективнее.
31.07.2025 г.
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
|
|