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Warum sich DevOps-Teams neu organisieren müssen
In herausfordernden Zeiten gilt es, besonders auf knappe Ressourcen zu achten. DevOps-Teams stehen daher auf dem Prüfstand. Sie werden sich in Zukunft neu organisieren müssen.
Elon Musk ist eine streitbare Persönlichkeit, die gerne provoziert. Dennoch muss man ihm seine Rolle als Status-quo-Challenger zugestehen. Er hat keine Angst, Dinge zu verändern, seine Meinung zu äußern und die Ist-Situation zu hinterfragen. Deswegen lohnt es sich durchaus, hinzuhören, wenn er mal wieder provoziert. Wie vor ein paar Monaten, als er hinterfragte, wie viele Cloud-Ingenieure es bei Twitter wirklich braucht, um eine reife, moderne und digitale Anwendung, die für und in der Cloud gebaut wurde, zu warten und stabil zu betreiben.
Musk ist nicht der Einzige, der sich diese und ähnliche Effizienzfragen stellt. Die Zeiten sind wirtschaftlich herausfordernd, Fachkräfte sind in vielen Bereichen Mangelware und wir erleben eine gewisse digitale Ernüchterung, was in Summe dazu führt, dass gerade bei reifen Applikationen nicht mehr so schnell und nicht mehr so viele neue Features implementiert werden müssen. Daher ist die Frage nach der Größe des eigenen DevOps-Teams und der Anzahl der Cloud-Spezialisten durchaus berechtigt.
Wo geht es hier zur Effizienz?
Gleichzeitig müssen sich DevOps-Teams heute auch die kritische Frage gefallen lassen, wie viel Zeit sie damit verbringen, die eigenen, fehleranfälligen Prozesse auszubessern. Denn Hand aufs Herz: In den meisten Unternehmen gibt es eine vielschichtige Tool-Landschaft mit einer enormen Komplexität – ein Resultat der vergangenen Growing-first-Phase.
Hier Ordnung und Struktur reinzubringen, ist mit Sicherheit kein leichtes Unterfangen, jedoch eines, dass in der Regel einer schlanken und deutlich gestrafften Ops-Praxis bedarf. Denn wenn digitale Initiativen den Gewinn erzielen sollen, für den sie ursprünglich gestartet wurden, müssen sie wesentlich effizienter werden sowie einen deutlichen Mehrwert und schnellere Ergebnisse liefern. Ansonsten ziehen digitale Initiativen im Vergleich zu anderen Zukunftsprojekten im Unternehmen aus einer reinen Investitionsbrille betrachtet den Kürzeren. Denn genau diesem Wettbewerb müssen sie sich immer häufiger stellen, da Ressourcen knapper werden und Unternehmen deshalb gezwungen sind, harte Entscheidungen zu treffen. Digitalisierung ist kein Selbstzweck, sondern muss immer auch einen Return on Investment liefern.
Ordnung reinbringen
Wie also sieht der Status quo aus, den es à la Musk zu hinterfragen gilt? Bisher haben sich Unternehmern in einer Phase der Cloud-Adaption bewegt und so eine komplexe Kombination aus On-Premises-Systemen, IaaS/PaaS-Anbietern und SaaS-Anwendungen aufgebaut – in der Regel mit Integrationsschnittstellen zur Bereitstellung der Lösungen. Und genau so sammeln sich technische und fachliche Defizite an, sei es aufgrund von veralteter Automatisierung-Worksflows oder Legacy-Anwendungen. Zudem hat jeder Product Owner und jedes DevOps-Team seine eigene präferierte DevOps-Toolchain aufgebaut. Veränderungen werden somit häufig als Störung der eigenen Arbeitsabläufe empfunden, was die Einführung neuer Tools und effizienterer Lösungen stört.
Soll dieser Ist-Zustand hinterfragt werden, sind eine unternehmensweite, enge Zusammenarbeit sowie eine einheitliche Sichtbarkeit aller Dev-, Sec- und Ops-Teams zwingend erforderlich. Das ist der erste Schritt der Veränderung hin zu einer deutlichen Effizienzsteigerung. Genau deshalb entstehen nun auch vermehrt Produkt- und Plattform-Engineering-Teams, die standardisierte Toolchains und Practices für Digitalisierungsinitiativen innerhalb der Unternehmen vorantreiben.
Allerdings braucht es dafür den Willen, vorhandene Toolchains bestenfalls vollständig oder zumindest teilweise zu ersetzen. Auf Basis einer solch aktuellen DevOps-Plattform lässt sich bereits der Lieferlebenszyklus einer Software optimieren, was zu einer verbesserten Sichtbarkeit führt, Rückverfolgung und Audits erleichtert und kontinuierliche Beobachtungen über die komplette DevOps-Pipeline hinweg ermöglicht. In Summe kommt das der Codesicherheit digitaler Lösungen zugute – ein wichtiger Pluspunkt in Zeiten zunehmender Cyberattacken, die sich gerne auf die digitale Infrastruktur der Unternehmen konzentrieren.
Schnelle Eingreiftruppe
DevOps-Plattformen lösen auch ein Ressourcenproblem, weil viele Entwickler das DevOps-Team mit wachsendem Reifegrad einer Applikation verlassen wollen. Wartungs- und Betriebsarbeiten passen oftmals nicht zum kreativen Selbstverständnis. Daher gibt es einen Shift der Gewichtung im Team – von der kreativen Entwicklung zum verlässlichen Betrieb. Wenn die Vereinbarung You build it, you run it jedoch aufgekündigt wird, gilt es für Unternehmen besonders vorsichtig zu sein. Hier verpassen Product Owner oder DevOps-Team-Masters oft den kritischen Zeitpunkt, auf ein Ops-zentriertes Modell zu wechseln.
Zudem ist ein weiterer Aspekt zu beachten: Unternehmens-IT ohne Cloud funktioniert heute nicht mehr. Selbst bei traditionellen Projekten setzen Unternehmen immer stärker auf Cloud-Services, beispielsweise als Integrationslösung oder ETL-Routinen (Extract, Transform, Load); Workflow-Automatisierungen für Business Teams mit Konnektoren zu ERP-, CRM-, Data-Warehouse- und Data-Lake-Anwendungen; Automatisierungen für Security Operations oder kleine kundenspezifische Erweiterungen zu SaaS-Plattformen. Schnell gebaut, fehlt es Entwicklern solch taktischer Cloud Tools oft an einer betreuenden Ops-Stelle, die sich um Monitoring, Troubleshooting, Patching, Sicherheit und Instandhaltung sowie um das Lifecycle-Management kümmert, in Abstimmung mit den Entwicklern.
„Neben der Neuausrichtung der DevOps-Kapazitäten gibt es die Möglichkeit, Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) situativ einzusetzen, um die Effizienz in der Softwareentwicklung zu steigern.“
Silvio Kleesattel, Skaylink
Klug ist es deshalb bei der Neugestaltung der DevOps-Strategie ein Shared OpsDev-Team – die Betonung liegt also vorrangig auf der Operations – zu etablieren, das sich im genau diesem Kontext des Cloud Center of Excellence um die einzeln betrachtet kleinen, aber in Summe wichtigen Aufgaben kümmert. Demnach ist es ein entsprechend wichtiges Anker-Team im Cloud-Office/CCoE, kann jedoch im Gegensatz zur Cloud Strategie-, Architektur- und Management-Hoheit auch einfach extern eingekauft werden.
Neu denken, offen bleiben
Neben der Neuausrichtung der DevOps-Kapazitäten gibt es die Möglichkeit, Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) situativ einzusetzen, um die Effizienz in der Softwareentwicklung zu steigern. Insbesondere generative KI kann bei der Automatisierung von Aufgaben wie Testing, Deployment und Monitoring unterstützen. Denkbar ist auch eine Unterstützung, um potenzielle Probleme oder Fehler im Code vorherzusagen oder große Datenmengen im Betrieb zu analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren. So ließen sich Codequalität und -sicherheit verbessern, Schwachstellen erkennen und potenzielle Bedrohungen ausschalten. Auch bei der Planung, Zuweisung und Nutzung von Ressourcen kann die KI unterstützen.
Allerdings hängen Reife und Zuverlässigkeit der KI immer noch vom spezifischen Anwendungsfall sowie von der Trainings- und Datenqualität ab. Dementsprechend ist aktuell auch nur der situative und ergänzende Einsatz wirklich zu empfehlen. In erster Linie gilt es also, die vorhandenen DevOps-Ressourcen neu zu ordnen und effizienter einzusetzen, um die knappen Ressourcen – von monetär bis personell – zielführend zu nutzen. Denn geraden in Zeiten, in denen Kosteneinsparungen an erster Stelle stehen und eine gewisse digitale Nüchternheit zutage tritt, werden Effizienz und Lean Operations immer wichtiger.
Über den Autor:
Silvio Kleesattel ist Technology und Innovation Lead bei Skaylink.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
