Automatisierung und Integration im Cloud-Zeitalter beherrschen 3 DevOps-Ansätze im Überblick

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Die DevOps-Idee entwickelt sich stetig weiter und wird gestützt von einem Ökosystem an Tools, die verschiedenste Funktionen abdecken. Aktuell geht der Trend hin zu einer ganzheitlichen Sicht auf DevOps-Automatisierung, wobei die Branche ihren Fokus auf End-to-End-Plattform-basierte Lösungen verlagert.

Im DevOps- und Cloud-Umfeld tut sich Unternehmen derzeit ein riesiges Spektrum an Möglichkeiten auf. Einige starten ihre Reise mit wenigen containerisierten Anwendungen und nutzen grundlegende Datenspeicherlösungen wie SQL-Server und S3-Objektspeicher. Andere hingegen tauchen tief in die Dienstleistungsangebote der Cloud-Anbieter ein.

Man stelle sich nur eine vollständig Cloud-native Anwendungsinfrastruktur innerhalb von AWS vor. Dies ist mit Amazon Simple Queue Service, Simple Notification Service, DynamoDB, AWS Lambda, den Elastic-Services und anderen Diensten ohne Weiteres möglich. Gleiches lässt sich auch mit Microsoft Azure und GCP (Google Cloud Platform) realisieren – mit variierenden Eigenheiten, da alle drei Player jeweils einzigartige proprietäre Dienste anbieten.

Was die Compliance betrifft, so sind viele mit grundlegenden Best Practices zufrieden, während einige die strengen Vorgaben von SOC2, HIPAA, PCI und NIST einhalten müssen. So vielfältig wie die Tools, Cloud-Plattformen und Dienste sind also auch die Anforderungen der Unternehmen selbst.

In diesem sich entwickelnden Ökosystem stechen drei Ansätze zur DevOps-Automatisierung hervor:

• 1. Der Do-It-Yourself-Weg mit Infrastructure-as-Code

• 2. Plattform-as-a-Service-Abstraktion

• 3. Plattform-Engineering-Innovation

1. Den eigenen Weg mit Infrastructure-as-Code gestalten

Der klassische Weg verfolgt einen eher manuellen Ansatz, bei dem Teams mit Werkzeugen wie Terraform und Pulumi detaillierte Skripte erstellen. Hier verbindet eine engagierte Gruppe von DevOps-Ingenieuren eine Vielzahl von Lösungen – von der Kubernetes-Orchestrierung bis hin zu Zugriffspolicies und Audit-Trails. Hier wird bei Entwicklern und Entwicklerinnen die Fähigkeit vorausgesetzt, Anwendungscode durch CI/CD-Pipelines zu aktualisieren.

Wesentliche Nachteile bilden in diesem Fall potenziell hohe Betriebskosten und das Risiko menschlicher Fehler. Die fehlende Flexibilität dieses Ansatzes kann oft die Autonomie der Entwickler einschränken und Agilität sowie Reaktionszeiten behindern.

2. Die PaaS-Perspektive

Platform-as-a-Service- oder kurz PaaS-Lösungen wie Heroku und Aptible fügen eine dicke Abstraktionsschicht über AWS, Azure und GCP hinzu. Diese Plattformen machen die Cloud-Anbieter zu einem Grundversorger für pure Rechenleistung, Speicher und Netzwerke. Mit PaaS können Teams auf eine fertige Orchestrierung für Kubernetes, CI/CD und Observability sowie eine maßgeschneiderte Auswahl an Standardanwendungen zugreifen.

Es gibt unterschiedliche PaaS-Varianten: eine operiert innerhalb des Cloud-Kontos des Nutzers, während die andere, wie Heroku, unabhängig gehostet wird und das Unternehmen von der direkten Interaktion mit dem Cloud-Konto freispricht. PaaS bietet einen einfachen Start für einfache Anwendungen und ein gewisses Maß an Developer Self Services innerhalb der unterstützten Dienste. Allerdings bleibt oft ein erheblicher Teil der DevOps-Operationen und des Sicherheitsmanagements außerhalb seines Zuständigkeitsbereichs, was eine Herausforderung für die Compliance darstellt und zu höheren Kosten führt.

3. Der Aufstieg des Platform Engineering

Das neueste Kapitel in der DevOps-Saga handelt vom Aufstieg des Plattform-Engineering oder interner Entwicklerplattformen (IDP). Damit erhalten Entwicklerinnen und Entwickler Werkzeuge, um ihre Cloud-Infrastruktur vollständig zu verwalten. Dies ist eine noch recht junge Disziplin und keinesfalls der Standard. Grundsätzlich haben Unternehmen zwei Möglichkeiten, diese Thema anzugehen.

In-House Aufbau

Wenn Teams eine IDP von Grund auf neu erstellen, müssen sie oft die in Variante eins genannten Do-It-Yourself-Schritte nachvollziehen, wenn auch mit einer begrenzten Anzahl von Self-Service-Optionen. Sie könnten Plattformen wie Backstage.io verwenden, um Entwicklerportale zu errichten und standardisierte Vorlagen für die Bereitstellung anzubieten.

Trotz dieser Bemühungen widerspricht die statische Natur der Vorlagen-basierten Bereitstellung dem dynamischen Hintergrund der Cloud. Bei nuancierten Änderungen sind Entwickler und Entwicklerinnen dementsprechend weiterhin auf klassische DevOps-Methoden angewiesen.

Eine fertige Lösung wählen

Der Kauf einer Plattform-Engineering-Lösung kann ein ganz neues Maß an Effizienz hervorbringen. Continuous-Integration-fokussierte DevOps-Anbieter wie Harness.io und GitLab erweitern ihr Angebot um IDPs. Nischenlösungen wie unsere DuploCloud versuchen derweil, eine breitere Palette an Cloud-nativen Funktionen abzudecken, um Continuous Delivery, Provisioning und Sicherheit zu stärken. Denkbar ist aber auch ein kombinierter Ansatz, um die Stärken der Lösungen zu vereinen.

Die Geschichte von DevOps ist geprägt von einem stetigen Wandel. Dabei suchen Unternehmen aktuell nach einem Gleichgewicht zwischen maßgeschneiderten Lösungen und benutzerfreundlichen Plattformen, Kosteneffizienz und Compliance. Der Horizont der DevOps-Automatisierung erweitert sich hin zu Lösungen, die nicht nur Cloud-Operationen vereinfachen, sondern auch mit den strategischen Erfordernissen und realen Anforderungen moderner Unternehmen harmonieren. Während wir dieses Feld reifen sehen, erwarten wir eine Suite integrierter Lösungen, die darauf ausgelegt sind, das komplizierte Geflecht des Cloud-Betriebs zu durchdringen und zu steuern.

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