Привет! Меня зовут Константин Полуэктов, я solution architect в Yandex Cloud и технический эксперт в онлайн-магистратуре от Яндекса и ИТМО «DevOps-инженер облачных сервисов». В этой статье я расскажу о сфере DevOps: что изменилось за последние годы и чего ждать в будущем.
Тренд: отдельные дисциплины
Одно из главных изменений в сфере — выделение из общего направления отдельных дисциплин.
DataOps (Data Operations). Подразумевает более глубокую экспертизу в управлении данными и более творческие практики, чем базовые DDL (Data Definition Language) / DML (Data Manipulation Language). Это может быть более тонкое управление объектами хранения, автоматизация оценки результатов планирования запросов, управление жизненным циклом данных.
DevSecOps (Development Security Operations). От базовой гигиены (не храним секреты в коде, не используем библиотеки с подтверждёнными уязвимостями) эта дисциплина ушла очень далеко вперёд. Теперь анализируются среды сборки и исполнения, минимизируется поверхность для атак на разрабатываемое приложение с учётом всех нюансов его разработки и эксплуатации (техстек, среда, облако, on-premises, гибрид и т. д.).
MLOps (Machine Learning Operations). Дисциплина появилась и продолжает развиваться в одном из самых быстрорастущих направлений — в работе с ML-моделями. Казалось бы, что здесь нового? Процессы разработки запуска и сопровождения всё те же. Но тут масса нишевых нюансов — от аппаратных тонкостей GPU и их кластеризации до тонкой настройки параметров работы конкретной модели, которые растут, как грибы после дождя.
За два года учёбы в онлайн-магистратуре от Яндекса и ИТМО «DevOps-инженер облачных сервисов» вы сможете изучить разные дисциплины DevOps, несколько языков программирования, внедрение ML и многое другое. На все два года вы получите студенческий билет, скидки и отсрочку от армии, а после выпуска — диплом магистра ИТМО и диплом о профессиональной переподготовке от Яндекса.
Поступление в магистратуру проходит в формате онлайн. Вам нужно будет предоставить диплом бакалавра или специалиста и пройти вступительные испытания (ВИ). Для студентов, которые уже работают в сфере или проходили профильные курсы, есть упрощённая аттестация: если вы новичок, мы сравним пройденный вами курс с программой магистратуры и укажем, какие дисциплины можно перезачесть. Если вы работаете в сфере, то сможете обсудить с преподавателем, как именно подтвердите знания.
Необходимые навыки и инструменты
Сфера развивается семимильными шагами, нужно постоянно бежать за новыми знаниями и практиками, чтобы не отстать. Основные навыки и инструменты, которые потребуются специалисту в сфере DevOps, я перечислил в таблице. Все эти компетенции можно получить в онлайн-магистратуре «DevOps-инженер облачных сервисов».
Что будет со сферой дальше?
ИИ будет интегрироваться всё глубже, количество рутинных задач будет постепенно уменьшаться. Если говорить конкретно про DevOps, в этой сфере наметилось два основных направления.
Развитие так называемой Internal Development Platform (IDP) — внутренней платформы для разработки, которая создаётся внутри организации для автоматизации и упрощения процессов разработки, тестирования, развёртывания и поддержки программных продуктов. Инструменты IDP направлены на связывание воедино процессов разработки, управления инфраструктурой, безопасного деплоймента и эксплуатации.
Платформа, как «хороший» вирус, пожирает любое подключённое к ней оборудование, облачные ресурсы и т. д. и предоставляет команде разработки UI, где весь процесс создания и внедрения продукта можно накликать мышкой или наговорить голосом. И это с учётом всех требований безопасности, отказоустойчивости и т. д.
Такая платформа — это готовая преднастроенная экосистема. Первое, что она делает, — упрощает инфраструктуру (облачную, виртуальную или bare metall), представляя её как набор универсальных вычислительных ресурсов. Вторая часть — инструменты разработки, тестирования, публикации. С их помощью проектная команда выполняет все шаги процесса создания и внедрения продукта.
Такая платформа не заменит DevOps; наоборот, в ней уже учтены все лучше практики, и потребуется минимум специалистов для её внедрения и эксплуатации. Именно DevOps-практики помогают прототипировать, создавать и развивать такие платформы.
Запуск компанией Anthropic стандарта Model Context Protocol (MCP) и разработка соответствующего фреймворка запустили процесс интеграции всего и вся с LLM.
МСР — это открытый протокол, который обеспечивает универсальный стандарт взаимодействия AI-ассистента с различными источниками данных и программными интерфейсами управления. Призван упростить создание AI-агентов и сложных workflow с использованием LLM.
Сегодня желающих реализовать управление чем угодно через LLM хоть отбавляй: например, на mcp.so уже опубликованы десятки тысяч серверов для взаимодействия с базами данных, брокерами сообщений, облачным провайдером. А это значит, что практическое управление процессами разработки и эксплуатации путём «дружеского» общения с машиной уже не за горами.