- AIと機械学習の導入拡大
- この2つの技術は、コード作成、分析、テスト、デプロイ、モニタリングの自動化に加え、セキュリティとコンプライアンスも強化する
- DevOpsでAIと機械学習が連携して動作すると、ソフトウェア開発プロセスの一部作業を自動化し、生産性と効率を向上できる
- Market Researchによると、DevOps市場におけるグローバルな生成AI市場規模は2023年の13億250万ドルから2032年には221億ドルへと、年平均38.2%で成長すると見込まれている
- 成長要因:
- ますます多くの企業がクラウドへ移行する中で、ソフトウェア開発にはさらなる自動化と効率化が求められている
- 生成AIは自動化技術であるため、こうした目的を達成するための中核ツールとして活用される見通し
- 抑制要因:
- 生成AIソリューションを作成・実装できる人材は依然として不足している
- 生成AIモデルにおけるバイアスの可能性や、倫理・法的問題を引き起こす可能性
- 現在のソフトウェア開発手法に生成AIを統合することの難しさ
- 生成AIはソフトウェア開発プロセスの一部を自動化する一方で、新たな脆弱性や攻撃ベクトルをもたらす可能性がある
- コンテナ化の拡大
- コンテナ化(Containerization)とは、ソフトウェアコードをライブラリ、フレームワーク、そのほかの依存関係といった必須要素とともにパッケージ化し、それぞれのコンテナに分離すること
- デジタルトランスフォーメーション施策の一環として、多くの企業が従来の手動IT作業を、テスト、構成、ランタイムプロセスを自動化するソフトウェアへ置き換えている。コンテナはこれを支える重要技術として台頭している
- Reportlinker.comによると、アプリケーションコンテナ市場規模は2023年の42億3000万ドルから2028年には150億600万ドルへと、年平均28.9%で拡大すると見込まれている
- 成長要因:
- コンテナはより高速で一貫性のあるリリースサイクルを提供するため、アプリケーションの市場投入速度向上を支援する
- 企業はクラウド移行に伴い、コンテナの柔軟性とコスト削減効果に注目してコンテナ優先戦略を採用しており、これがコンテナ化の拡大を後押しする可能性がある
- 抑制要因:
- アプリケーションコンテナのデプロイ速度は、業務で使用されるバグや設定ミスなどのセキュリティリスクに対して脆弱になりやすい
- コンテナ導入によってITインフラがより多様化すると、企業はミッションクリティカルなデータの所在に対する可視性が不足し、データ損失の問題にもより脆弱になる可能性がある
- コンテナは、カーネルエクスプロイトや共有リソースの脆弱性といった特定のセキュリティリスクに対して、より脆弱な場合がある
- 設定ミスや監督されていないセキュリティ慣行は、深刻なセキュリティ欠陥を引き起こす可能性がある
- IaC導入の拡大
- Infrastructure as Code(IaC)は、手動プロセスではなくコードによってインフラを管理・プロビジョニングするDevOpsの実践
- 組織はIaCを使うことで、インフラのプロビジョニングと保守に必要な時間を削減し、インフラ構成の正確性と一貫性を改善できる
- Fortune Business Insightsによると、グローバルIaC市場規模は2023年の9億870万ドルから2030年には33億490万ドルへと、年平均20.3%で成長すると見込まれている
- 成長要因:
- 最新のアーキテクチャは、疎結合で相互依存するサービスやAPIで構成されている
- その結果、人手で管理されるクラウドリソースの利用量は増えており、IaCはこうした複雑さに対処できる
- IaCプラットフォームは、開発者にプログラミング言語のあらゆる機能を提供する
- これにより、最新のクラウドアプリケーションの依存関係をより簡単に管理できる
- 抑制要因:
- IaCには高いレベルの技術熟練度が求められる
- 一部の企業は、文化や業務手順の変化、既存アプリケーションを移行するリスク、あるいはチームに必要なスキルが不足している可能性から、IaCの導入をためらうことがある
- 組織は、手動のインフラ管理プロセスをコードベースの自動化プロセスへ移行する際に課題に直面する
- これは既存ワークフローに大きな影響を与え、事業運営の生産性を低下させる可能性がある
- 大企業の多層的で複雑なアーキテクチャを扱う知識が不足していると、新技術の統合時に抵抗が生じる可能性がある
- この問題は、組織のコードベースのインフラ構成を管理する中でリスクを生み、脆弱性の問題を引き起こす
- コードベースのアーキテクチャを管理する複雑さは、最終的にIaC市場の成長を制限する可能性がある
- オブザーバビリティの重要性拡大
- オブザーバビリティ(Observability)は、「システムの外部出力の結果からシステム内部の状態をどれだけ適切に推論できるか」を示す尺度。これは、メトリクス、イベント、ログ、トレースを収集し、可視化し、分析する行為を指す
- オブザーバビリティツールは、複雑で分散した環境において、アプリケーション性能に関するリアルタイムの可視性と粒度の細かいインサイトを提供する
- Future Market Insightsによると、この市場規模は2022年の21億7370万ドルから2032年には55億5320万ドルへと、年平均8.2%で成長する見通し
- 成長要因:
- 「市場需要は急速に変化しており、これに柔軟かつ俊敏に対応するには、企業にオブザーバビリティ技術が必要である
- これは、ステークホルダーと顧客の間のコミュニケーションと協業を促進し、IT運用と設計、ビジネスの間の障壁を下げ、ビジネスにおいて重要な役割を果たしうる
- 最近の業界では、アプリケーション性能を理解・分析し、アプリケーションの安定性、拡張性、可用性を向上させることに注力している
- これにより、オブザーバビリティへの共通認識はさらに広がり、関連プラットフォームの活用も増えるだろう
- 抑制要因:
- オブザーバビリティプラットフォーム技術の実装には高いコストがかかる
- 熟練人材の不足により、さまざまな組織で新しいツールや技術の実装に対する抵抗も生じるだろう
- NoOpsの台頭
- 「ソフトウェア環境を完全に自動化し、運用チームがそれを管理する必要がない」という概念
- これは運用効率を極限まで高め、専任の運用チームの必要性をなくすことを目指す
- AI、IaC、サーバーレスコンピューティングはNoOpsの基盤技術として挙げられる
- NoOpsは、開発者が運用上の問題から解放され、コーディングに集中することを目指す
- ビッグデータと機械学習を組み合わせてIT運用プロセスを自動化するAIOpsプラットフォームにより、ますます多くの組織がNoOpsを導入している
- 組織はNoOpsへの移行を慎重に検討する必要がある
- 運用効率をさらに高めるとしても、人間に不可欠な洞察と意思決定能力を失わないよう注意すべき
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