Les investissements dans l'automatisation DevOps apportent des avantages significatifs, notamment une amélioration de 61 % de la qualité des logiciels, une réduction de 57 % des échecs de déploiement et une diminution de 55 % des coûts informatiques. Cependant, une nouvelle étude de Dynatrace montre que seulement 38 % des organisations ont une stratégie d'automatisation DevOps clairement définie."Alors que de plus en plus d'organisations adoptent la livraison de logiciels cloud-native, l'automatisation DevOps a évolué pour devenir un impératif stratégique", déclare Bernd Greifeneder, directeur de la technologie chez Dynatrace. "La prévalence des architectures Kubernetes et des piles technologiques qui ont dépassé la capacité humaine à gérer entraîne la nécessité d'une orchestration automatisée de l'écosystème. Les organisations tentent de répondre à ce besoin en construisant et en gérant des scripts d'automatisation à l'aide d'un éventail croissant d'outils open source, boulonnés avec des approches de bricolage et des efforts manuels. Cependant, cette approche fragmentée commence à se fissurer. Les équipes sont retranchées dans des silos de données, des poches isolées d'automatisation et des opérations réactives et manuelles intensives. Elles ont un besoin urgent d'une approche unifiée et soutenue par l'IA pour l'automatisation DevOps, ou il sera impossible d'accélérer l'innovation tout en maintenant la qualité et la sécurité des logiciels."
Parmi les autres conclusions du rapport, 71 % des organisations utilisent des données d'observabilité et des insights pour piloter les décisions d'automatisation et les améliorations des workflows DevOps. Mais 85 % des organisations sont confrontées à des défis dans l'utilisation de ces données.
Les trois principaux défis auxquels sont confrontés les organisations sont l'inaccessibilité des données (51 %), le cloisonnement des données (43 %) et la nécessité pour les données de passer par de nombreux systèmes pour être analysées (41 %). 54 % des entreprises investissent dans des plateformes pour faciliter l'intégration des outils et la collaboration entre les équipes impliquées dans les projets d'automatisation.
L'étude montre également que 59 % des entreprises s'attendent à ce que les grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT et Bard aient un impact significatif sur leurs capacités d'automatisation DevOps, les trois principaux avantages étant l'augmentation de la productivité et la réduction des efforts manuels (57 %), l'amélioration de la collaboration en matière de développement, de sécurité et d'opérations (56 %) et la possibilité pour les équipes de générer du code automatiquement (48 %).
Source : Dynatrace
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