2021-12-13-Gitlab-2021年全球开发_安全和运营专业人士报告(英)_27页_718kb
报告摘要
2021年全球DevSecOps成熟度调查报告总结
一、现状概述
• 样本量:约4300名开发者、运维和安全专业人士参与2021年调查,较2020年保持增长。调查显示,60%的开发者表示代码发布速度提高至少2倍,主要归功于DevOps实践。
• 技术发展:自动化部署频率显著提升,约半数团队实现每日或更快速的发布;云原生技术(如Kubernetes)和微服务架构的采用率提高,但仍面临推广挑战。
主要技术领域进展:
- CI/CD仍是核心,但DevOps平台和自动化测试显著增长。
- AI/ML在DevOps中的应用比例从2020年的11.5%提升至41.5%,主要用于代码审查和测试。
- 云原生与Serverless成为主流趋势,但仅有53%的团队建立了专门的监控与防护机制。
二、挑战与瓶颈
- 测试问题:37%的受访者指出测试延迟是发布流程的主要瓶颈,同时自动化程度不足(25%完全自动化),测试周期长且资源分配有限。
- 沟通与协作:业务与开发团队间存在显著沟通障碍,99%的受访者认为需要改进协作流程。
- 职责划分:安全责任归属不明确,尽管更多团队将安全职责分散到开发和运维过程,但结果未能有效共享给开发团队。
三、未来趋势
- 智能化与自动化:
- AI/ML将成为开发者、运维和安全领域的关键技能需求,分别有20%-24%的受访者将其列为未来重要能力。
- 测试自动化覆盖率需进一步提升,预计实现全流程自动化。
- 云与混合架构:
- 云原生和Serverless架构持续普及,超过半数团队计划加强其建设。
- 边缘计算和分布式系统逐渐被纳入DevOps实践范畴。
- 角色演变:
- 非技术岗位(如产品经理、DevOps教练)需求增长。
- 开发与运维职责继续融合,更多开发团队承担基础设施管理和部署职责。
四、战略建议
• 加强DevSecOps文化建设,推动安全左移。
• 提升自动化程度,特别是在测试、部署和监控环节。
• 推动AI/ML与DevOps平台的结合,优化开发与运维效率。
结论:2021年全球DevSecOps生态有效落地,自动化、云原生和智能化成为主要趋势,但仍面临测试延迟、职责划分和工具多样性等挑战。建议企业加大对AI/ML和云平台的投资,并通过标准化流程提升协作效率。
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