2019年DevOps的發展趨勢預測
哪些趨勢將會在在2019年推動行業增長？針對此問題，我們總結了以下幾點。
在AI、機器學習領域引入DevOps，提高生產效率
WEB表單是自動化的死結，每個人都覺著這種純手工操作的方式非常麻煩，但這卻是機構實現數據采集的必由之路。
AI和機器學習技術已經足夠成熟，能夠可靠地處理音頻、視頻、文本和圖像數據。這意味著人們可以通過語音呼叫、拍攝視頻、照片或其它的自然界活動，即可實現豐富的表格數據提交，將來自外部世界的模擬輸入，自動化、數字化處理。
當然，這類轉換避免不了錯誤，這取決於AI模型的訓練程度，以及我們如何能夠利用好現實世界的輸入來增強這個模型。在這個過程中如引入DevOps，將能夠使用戶，以及其他相關人員，都能夠將這些錯誤作為輸入，來提高模型的準確性。
密鑰管理是DevOps的關鍵
2019年，GDPR嚴密監管數據成為現實，與此同時，與隱私數據保護相關的法律、法規在全球範圍內會逐漸實施，這使得標記數據變得非常重要。因此，與數據標記和主數據管理相關的工具，對於追蹤原始數據的使用變得至關重要。
敏感數據需要在靜態存儲與遷移過程中時刻保持加密狀態，伴隨數據加密，管理加密密鑰的責任變得非常重要。密匙不僅應該保證安全的存儲，還應當定期輪換。提供此類功能的密鑰管理服務，將在DevOps的世界裏成為常態。
數據的位置是由國家驅動的，一般會要求數據必須保存在其國家的物理位置邊界範圍內。采用SaaS或PaaS模式提供服務的企業，必須采用其服務所在國家/地區的特定公共雲，甚至私有雲。這導致關鍵數據與應用的部署，必須跨物理位置執行。因物理位置，以及敏捷開發方法，而導致系統部署變得越來越復雜。
基於容器的開發、發布和部署模型很好的解決了此類問題，在企業內變得非常常見。雖然容器具有獨立工作區域的優勢，但它們復雜性也增加了對監視工具和技術的要求，例如如何利用工具和技術整合這些應用。
編譯器成為數據中心運營的新寵
摩爾定律的失效也未能幫助CPU提升工作負荷，滿足數據中心日益增長的數據處理需求。為彌補性能差距，GPU、FPGA和ASIC等硬件逐漸***到了數據中心。
開發人員開始使用高級編譯語言，如OpenCL、CUDA，基於部署級別的要求，如工作負荷、硬件配置以及數據量，編譯器將能夠生成相應代碼，在各類硬件設備上運行。DevOps的實踐必須和編譯開始“交朋友”，及時生成代碼，接近部署點。
技術的進步、安全性的要求以及法律、政策的變更將會對該部分的快速增長，產生影響。伴隨著開發人員面臨的越來越復雜數據，越來越多的DevOps解決方案將快速進入這個市場，進一步促進流程自動化、部署的提速，實現上述趨勢。
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