但是通过此过程，云迁移只是组织的数字转换(DX)之旅的开始。如果正确使用云计算，云计算将成为数字转换(DX)创新的支柱，可以成为新业务模式和用例的驱动力，而在几年前想实现这些是不可能的。没有人比devops(开发运营)团队更了解这一点，这些团队在持续交付和部署方面占据了一席之地，因此，devops在组织的数字化转型之旅中发挥着至关重要的作用。然而，在实践中，负责云计算策略的决策者不能闭门造车。
因此，对于成功的数字转换(DX)来说，企业需要一个敏捷、高效并且能够以更高的速度生产更高质量软件的开发团队，同时在具有质量保证(QA)、安全性、开发和IT操作团队的协作环境中工作。
Devops像数字转换(DX)中的其他角色一样成长
在更高层次上，开发人员在任何公司中的角色都在任何限制条件下，以非常高的速度和最高的质量，根据业务需求生产新软件。这里高速与连续交付管道相关联，在极端情况下可能意味着每天有几个新的版本，在部署之前需要构建、测试和集成几个代码周期。高质量在这里通过提供基于响应性和可靠性服务的优秀客户体验发挥其作用，在可能的情况下，几乎为零停机时间。
这些开发团队在企业内部面临的主要挑战是devops成熟度。与软件能力成熟度模型(SW-CMM)和由卡内基梅隆大学软件工程研究所引入的IDEAL模型的原理类似，devops成熟度受两个主要原则的影响。第一个是文化层面，它表明需要有效协作，并拥有使命而不是满足以功能为中心的目标，例如特定于运营或质量保证的遥测。其次，整体可见性和态势感知水平基于遥测和与所有职能团队的整个组织相关的KPI。这种整体可见性和态势感知的质量将取决于仪器技术和其部署的普遍性。
当团队掌握了第一个成熟要素时，例如能见度、遥测、反馈循环、态势感知等所有因素都变得很重要。但是，在此之前，开发人员倾向于关注主要与其特定功能相关的KPI，例如开发团队每天发布的新版本数量。质量保证(QA)将具有用例并将基于它们进行测试，而操作需要监视生产环境中的应用程序和服务性能。简而言之，每个人都专注于他们自己的领地，往往是彼此孤立的。一个不成熟的组织专注于利用各种技术加速和优化自己的领域，而不是建立有效的反馈循环、端到端的可见性，以及最重要的常见态势感知。正是这种态势感知在成熟的devops团队中绝对至关重要，并且是将小麦与谷壳分开的重要因素。
智能数据为devops团队开辟了道路
通过演示，一个典型的开发周期就会发生：开发人员将开发代码并构建它。然后它将被发送给将要测试它的质量保证(QA)，然后再发送给负责监督主线及其部署集成的管理人员。此时，操作可以标记仅在规模上表现出来的软件问题。这将意味着开发团队必须非常迅速地识别问题，开发新代码来解决此问题，并在产品环境中正确运行。所有这些区域都是孤立的，只能看到自己的空间。
可视性是整个过程的关键部分，为了使事情更加简化，在现代开发环境中，所有团队的可见性的共同态势感知至关重要。例如，他们可以自己查看系统，查看相同的情况，并了解他们需要在哪些参数中工作，而不是开发团队依赖于运营(Ops)解决问题。这不仅节省了时间，而且使反馈循环明显更有效。
可见性的核心是智能数据——元数据，将基于处理和组织收集点的线数据并以最高质量和速度优化分析，这种智能数据对于这种可见性至关重要。使用智能数据进行持续监控的基础是对实时通过网络传输的每个IP数据包进行分析，并使用该信息提供可操作且有意义的见解，同时为所有团队创建共同的态势感知。通过比较，在记录事件之后分析日志数据，并且从中央位置的多个服务器收集日志文件，这是一种不同的监视方法。借助智能数据，基于实时IP流量分析提供精简、可操作和智能的数据集，从质量保证(QA)到运营(Ops)和开发(Dev)的所有团队可以通过持续监控不断发展的领先业务指标，更好地协同工作，避免反馈循环中的任何瓶颈，并实时解决问题。这是devops的梦想。
智能安全
作为完全成熟的DevSecOps组织的一部分，这种可视性在安全性方面更加突出，安全工程师与开发人员并肩工作，以确保应用程序的安全性。与日志数据一样，建议在事实之后分析违规行为，并且进行关键活动，但实时了解哪些应用程序缺陷已被利用，这是更好的做法，输入从运营(Ops)到开发(Dev)和安全(Sec)的反馈循环。这样，可以在源头更有效地处理安全问题。如果与自动化相结合，这个过程将有助于创建更安全的应用程序，并有助于减轻对企业声誉的任何潜在损害。
尤其是数字转换(DX)和云计算，是创新和更广泛业务转型的组成部分。然而，他们确实带来了许多新的未知挑战。然而，通过打破部门的工作孤岛，提供完整的共同态势感知以及支持协作的文化，数字转换(DX)可以为组织带来超出他们预期的成功。通过这种做法，在不断受到干扰的市场中保持竞争优势将比以往更容易、更富有成效。对于处于最佳状态的DevSecOps团队来说，这将是一个永无止境的快速生成安全和高质量代码的过程，同时通过智能数据的使用不断改进组织中DevOps实践的成熟度。成熟的DevSecOps组织将依赖于相关的遥测和常见的态势感知，并且只有通过其持续使用才能使企业业务更加顺畅地开展。
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