DevOpsとデータセンターについて考えてみたいと思います。
DevOpsが正しく実装されれば、仕事の進め方にポジティブな影響を与えます。DevOpsの導入が成功すれば、ワークフローの迅速化、トラブルシューティングの迅速化、コミュニケーションの改善、そして全体的な成果の向上をもたらします。ビジネスは急速に変化するデータ要件に直面しています。DevOpsチームが今後のビジネス目標を達成に貢献するためにどのような手法が最も効果的かを検討するために、注目すべき分野がいくつかあります。

DevOpsとは何か？

DevOpsは、方法論、一連のプラクティス、ツール、文化・哲学として説明されることが多いと思います。 しかし、DevOpsの核心は、システム開発のライフサイクルを改善し短縮する手段として、ソフトウェア開発（Dev）とIT運用（Ops）の作業を統合し自動化することにあると筆者は考えます。

人工知能と機械学習（AI/ML）

AI/MLの導入が加速するにつれ、DevOpsにおけるAI/MLの役割も拡大しています。AI/MLは現在、新しいコードを生成するだけでなく、既存のコードのレビュー、リファクタリング、再構築にも使用されています。しかし、急速に進化するほとんどのテクノロジーと同様に、不整合、安全でないコード、脆弱性が課題となることも懸念されます。DevOps環境に効率性、スケーラビリティ、セキュリティを強化するためには、迅速で俊敏なテクノロジーに頼る必要があります。

仮想化

仮想環境は、DevOpsにうまく活用することができます。仮想化されたDevOpsでは、スピード、インサイト、自動化など幅広いメリットがあります。VMのデプロイのスピードはかつてないものになります。何百ものVMを数分で構築できるため、開発者はソフトウェアのビルドを継続的にテストすることができ、セキュリティのためにVMを迅速かつ頻繁に廃棄できます。また、データをVM単位で分析できるため、開発者はパフォーマンスの問題を迅速に自己診断できます。遅延の原因を、コンピュート、ネットワーク、ストレージ全体で数秒単位で簡単に見つけられます。さらに、開発者は最新のコードを実行していることを確認しながら、環境を自動化しインフラに簡単に変更を加えることができます。

コードの爆発

生成されるコードの量は指数関数的に拡大しています。大規模言語モデル（LLM）と生成AIの登場により、コーダーの生産性は劇的に向上し、今後も向上し続けるでしょう。アプリケーション開発では激しい競争が繰り広げられるでしょう。ソフトウェアは間もなく、歯ブラシからトイレまで、あらゆるものを動かすようになるでしょう。これは、DevOps環境でコードを生成し繰り返し実行するために、より多くのワークロード、より多くのストレージ、より多くのインサイトが必要になることを意味しています。

これは単なる氷山の一角に過ぎません。 コードの多くは、あなたが気づかないうちに舞台裏で実行され、医療や政府機関などの分野においても飛躍的かつ切実に必要とされる効率化を促進するでしょう。 これにより、トランザクション・コストが合理化・削減され、より良いサービスや コスト削減につながります。

ビジネスは変化し続けます。DevOpsのアプローチとテクノロジーを適切に選択することで、変化を先取りすることができます。リアルタイムの分析と自動化により、Tintri VMstoreのVM-awareテクノロジーはDevOps環境の可能性を最大限に引き出し、比類のない生産性と俊敏性を提供します。