Docker 提供了打包、可移植性以及停止矫捷部署的才能。您需求 CD 作为 Docker 生命周期的一部分。例如，假设您正在运用容器，一旦您将代码更改提交给 Git，那么构建的默许构件应该是具有新版本代码的 Docker 映像。此外，映像应该被自动推送到 Docker 注册表中，并将一个容器从映像部署到 devtest 环境中。在 QA 测试和部署到消费之后，应该为您处置容器的编排、安全性和扩展。商业首领正在向开发者施压，要求他们更快地提供新的创新;devops 模型必须为开发人员腾出更多的时间使其成为能够。
6. 开源作为一种效劳，减速了开源创新的消费
开源形式依然是创新的最佳引擎之一，但完成和维护创新往往过于复杂。例如:
您想要一个流数据/事情管理平台，所以您可以转向 Kafka。当您末尾在规模上运用 Kafka 时，您必须设置额外的 Kafka 节点和负载平衡大型 Kafka 集群，随着 Kafka 的新版本的发布更新这些集群，然后将此效劳与您的其他环境集成起来。
您需求容器编排的 Kubernetes。平台应该为您的 Kubernetes 集群效劳，而不是为您的 Kubernetes 集群处置晋级、备份、恢复和补丁。Kubernetes 每六个星期飞行一次，所以这个平台应该有滚动部署和自我修复。
您需求为 NoSQL 数据库提供 Cassandra。您应该希望备份(在方案中是增量的或残缺的)、补丁、集群、扩展和高可用的 Cassandra 集群，由平台来管理。
开发人员将越来越多地寻觅云效劳，以便在处置这些技术的操作和管理方面的同时，从开放源码中提供一切的高速创新。
7. 无效劳器计算的架构在消费中会变得很大
无效劳器架构的吸引力是不言而喻的:当需求基于某个事情执行我的代码时，基础架构被实例化，我的代码被部署和执行，而我只在代码运转的时分被收取费用。假定你想树立一个游览预订功用来预订/取消航班、酒店和租车。每个操作都可以构建为一个以不同言语编写的无效劳器函数，如 Java、Ruby、JavaScript 和 Python。没有运用顺序效劳器在运转我的代码;相反，只要在需求时，函数才被实例化并在基础结构上执行。
关于开发人员来说，将无效劳器的函数串在一同执行复杂的事务会带来新的应战:描画如何将这些函数链接在一同，调试散布式事务，并决议如何在一个函数的链上失败，从而创立补偿事务来取消不适当的更改。寻觅云效劳和开放源码工具，比如 FN 项目，经过协助开发人员轻松地管理效劳器功用的编程、组成、调试和生命周期管理，并在笔记本电脑或 on - prem 效劳器或任何云上部署和测试它们，从而昌盛开展。关键是要选择一个提供最大可移植性的无效劳器平台。
8. 关于容器的独一成绩是“为什么不呢?”
容器将成为开发/测试任务的默许值，并成为消费运用顺序的常见内容。在开源创新和行业标准的驱动下，希望在安全性、可管理性、编制、监控和调试方面继续改良。容器为驱动现代开发的许多趋向提供了构建块，包括微效劳体系结构、云本地运用顺序、无效劳器函数和 devops。
容器在任何中央都是没有意义的——例如，当您需求一个更规则性的云平台时，例如集成 PaaS 或移动 PaaS，但是这些更初级别的云效劳将本人运转在容器上，并且将是证明规则的异常。
此外，软件容许模型用于低价值、商业、现场的软件，将不得不接受容器采用的传达。软件的定价模型必须支持“翻开”和“封锁”容许，由于容器被实例化、缩小和增加。
9. 软件和系统可以自我修复、自我调理和自我管理
开发人员和消费操作团队正在从日志、web /运用顺序/数据库功用监视和用户体验监视和配置中淹没数据。此外，这些不同类型的数据都是竖向的，所以您必须将许多人带入一个房间来调试成绩。然后就是知识转移的成绩:开发人员花了少量的时间来讲述他们的运用顺序的输入和输入、设置的阈值、用于监视事务的效劳器拓扑，等等。
经过聚合少量的数据到一个存储库(在日志、功用目的、用户体验，和配置，例如)，并运用少量的计算才能，机器学习，和公用算法，基于云计算的系统管理效劳将大大缓解功用/日志/配置监视。这些云效劳将经过察看事务来树立基线，经过察看事务(从必须管理阈值来节省 ops 团队)，并了解与事务自动关联的效劳器拓扑。运用针对这些基线的异常检测，系统管理效劳将自动可以通知开发人员，当事情偏离正常的行为时，并可以显示特定事务的成绩的本源。
开发人员需求思索如何在编写运用顺序时应用这种自动化，以便可以在云中这些智能管理系统之上创立自管理运用顺序。
10. 高度自动化的安全性和听从性努力成为开发人员的新同盟
虽然开发人员通常以为安全性和听从性是“其别人的任务”或“交付代码的瓶颈”，但基于机器学习和交付的综合安全性和听从性机制的出现，将有助于使这些努力与快速的开发步调分歧。详细地说，高度自动化的网络进攻将被部署到“下游”，以辨认和纠正开发和“下游”的潜在安全风险，从而自动调整公司的安全配置文件，以顺应正在停止的运用顺序和环境变化(辨认攻击、修复破绽和评价继续的听从性)。
在某些状况下，这种保护是必要的，继续的合规评价是 GDPR 和相似义务的标志。开发人员、安全专业人员和最终用户都将受益于在 devops 生命周期中愈加严厉的、自动化的安全办法。
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