Năng suất của DevOps: Chúng ta đã đạt đến giới hạn chưa?

Khi chúng ta nghĩ về DevOps, chúng ta nghĩ đến tốc độ, sự linh hoạt, cũng như là một phương pháp hoàn hảo và khả năng bắt kịp các xu hướng công nghệ. Bên cạnh đó, năng suất của các kỹ sư cũng là một trong những nguyên nhân tạo nên danh tiếng của DevOps. Các tổ chức IT đã quá mệt mỏi với những cuộc cạnh tranh sức ảnh hưởng (thậm chí là tranh giành) giữa mảng phát triển và mảng vận hành. Sau tất cả, hậu quả chính là sự lãng phí thời gian, thiếu hụt lượng lớn quyền sở hữu trí tuệ và các công nghệ phụ trợ.

Mặc dù các kỹ sư DevOps cải tiến quy trình làm việc trở nên trơn tru và ít gián đoạn hơn, nhưng vẫn còn 1 hàng rào cản trở các DevOps phát huy toàn bộ tiềm năng của năng suất họ. Và đó là quản lý việc vận hành đám mây.

Giờ đây, DevOps và đám mây đang dần trở thành từ đồng nghĩa. Điều đó cũng có nghĩa là DevOps đang phải đối mặt với những thách thức sẽ làm giảm năng suất và sự trì trệ tốc độ của họ. Chi tiết sẽ được phân tích bên dưới đây.

Những thách thức khi giám sát và tối ưu hóa đám mây

Nói một cách đơn giản, liên tục giám sát và tối ưu hóa môi trường đám mây là điều không thể đối với con người. DevOps được liên tục yêu cầu thực hiện các nhiệm vụ quan trọng và họ hầu như không đủ thời gian để trông nom hạ tầng đám mây, dự đoán quy mô trong tương lai, phân tích việc sử dụng trong thời gian thực và quản lý môi trường động. Một số vấn đề mà họ thường gặp chính là:

Quá nhiều dữ liệu cần để phân tích

Việc quản lý đám mây yêu cầu các kỹ sư DevOps phải sử dụng dữ liệu thời gian thực về dung lượng tiêu thụ hiện tại cũng như các dự đoán để tính toán quy mô trong tương lai. Những dự đoán này cần phải chính xác đến 100%. Không phải bàn rằng rằng khả năng dự đoán chính xác đến 100% là không thể khi đối diện với môi trường linh hoạt, lưu lượng khách hàng động và khả năng triển khai các công nghệ mới.

Ngoài ra, để phản ứng nhanh với thời gian thực, các kỹ sư DevOps cần liên tục theo dõi việc sử dụng đám mây trong hiện tại của họ để đáp ứng ngay lập tức các thay đổi về nhu cầu dung lượng. Điều này có nghĩa là họ cần phải túc trực 24/7 để nhận thông báo từ các công cụ giám sát. Sự mệt mỏi sẽ khiến họ vô thức bỏ qua một vài thông báo như vậy. Suy cho cùng, những dữ liệu này là quá tải và quá tẻ nhạt để có thể quản lý hay tính toán phân tích liên tục trên bảng tính.

Có quá nhiều quyết định phải đưa ra trong thời gian thực

Giả sử các kỹ sư DevOps có thể thu thập dữ liệu này một cách dễ dàng và chính xác. Bây giờ họ phải dựa trên khối lượng dữ liệu đó để đưa ra quyết định tối ưu nhất. Ví dụ: giả sử ứng dụng của bạn cần phải mở rộng quy mô lớn – vậy đâu là phiên bản phù hợp nhất với quy mô đó? Để tìm ra điều này cần nhiều thời gian, công sức để có thể tính toán thủ công. Và khoảng thời gian hao phí chắc chắn sẽ được tận dụng triệt để hơn nếu dùng nó để triển khai các công nghệ mới, phát triển các tính năng mới hoặc cải tiến quy trình.

Quá nhiều công việc lặp đi lặp lại và lâu dài

Các kỹ sư DevOps tìm được đam mê gì trong công việc trong công việc của họ? Đó là những đột phá và sáng tạo – đó chính là một phần của việc tạo ra các công nghệ có giá trị, đóng góp vào các dự án nguồn mở yêu thích của họ. Tất nhiên, đó cũng là cơ hội để đương đầu với các các vấn đề phức tạp. Vậy họ ghét điều gì? Chắc chắn là việc lãng phí thời gian cho các công việc lặp đi lặp lại, sửa chữa các lỗi hệ thống và làm những công việc nên được tự động hóa. Thật không may, việc quản lý đám mây liên quan đến quá nhiều rắc rối phía sau.

Ví dụ: giả sử dung lượng EBS của bạn sắp đạt đến giới hạn. Một cảnh báo sẽ phát ra vào lúc nửa đêm và các kỹ sư DevOps sẽ phải bật dậy khỏi giường và mở rộng EBS theo cách thủ công để ngăn ứng dụng bị lỗi. Điều tương tự cũng xảy ra với EC2. Nếu bạn muốn tối ưu hóa chi phí khi tăng và giảm quy mô, các kỹ sư DevOps sẽ cần liên tục điều chỉnh các cam kết hoặc định cấu hình ứng dụng của họ để chạy trên Phiên bản Spot. Công việc rất vất vả nhưng chẳng còn cách nào khác.

Tăng cường năng suất DevOps với Tự động hóa AI

Như chúng tôi đã đề cập, DevOps không phải là người trông trẻ. Họ là những kỹ sư có trình độ cao và tài năng, những người sẽ góp sức vào sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ bằng cách xây dựng các giải pháp mới sáng tạo. Do đó,việc quản lý đám mây thường được coi là một trở ngại đối với năng suất của DevOps vì nó đòi hỏi phải theo dõi, cấu hình và điều chỉnh liên tục. Tuy vất vẻ là thể nhưng các DevOps cũng không thế đạt được hiệu quả công việc 100%.

Rất may, có một cách tốt hơn.

Tự động hóa AI hoàn toàn phù hợp để xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại, thường xuyên như phân tích dữ liệu thời gian thực, dự đoán quy mô trong tương lai, điều chỉnh hạ tầng để đáp ứng những thay đổi theo yêu cầu và hơn thế nữa. Thêm vào đó, AI có thể làm tất cả những công việc trên với độ chính xác hoàn hảo. DevOps không thể đạt được năng suất nếu họ liên tục phải theo dõi hạ tầng đám mây. Nhưng bằng cách tự động hóa các tác vụ mà họ không muốn thực hiện, đám mây của bạn vẫn được tối ưu tuyệt đối trong khi các kỹ sư DevOps của bạn có thể làm việc hiệu quả hơn với đam mê của chính mình.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về cách tự động hóa AI của Renovisor cho phép DevOps giảm tải quản lý đám mây? Trò chuyện với một trong những chuyên gia đám mây của chúng tôi ngay bây giờ!