2024 के 5 CI/CD ट्रेंड

 (insight.infograb.net)
8 पॉइंट द्वारा ironlung 2024-08-27 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  1. CI/CD टूल इस्तेमाल करने पर डेवलपमेंट प्रोडक्टिविटी में सुधार
    • इस साल अप्रैल में ब्रिटेन की डेवलपर एनालिसिस कंपनी SlashData और वैश्विक ओपन सोर्स कम्युनिटी Continuous Delivery Foundation(CDF) ने ‘State Of Continuous Integration & Continuous Delivery Report’ सर्वे के नतीजे जारी किए
    • CI/CD टूल (managed या self-hosted) इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स, इनका उपयोग न करने वाले डेवलपर्स की तुलना में code change lead time, service recovery time और deployment frequency में बेहतर प्रदर्शन करने की अधिक संभावना रखते हैं
      • ये तीनों डेवलपर प्रोडक्टिविटी को मापने वाले DORA के प्रमुख संकेतकों का हिस्सा हैं
    • जो डेवलपर्स CI/CD टूल इस्तेमाल नहीं करते, उनके प्रदर्शन के कम होने की संभावना, इनका उपयोग करने वाले डेवलपर्स की तुलना में अधिक होती है
    • managed और self-hosted दोनों CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स ने code change lead time, service recovery time और deployment frequency में सबसे अच्छा प्रदर्शन दिखाया
    • SlashData और CDF के अनुसार, जिन डेवलपर्स का code change lead time एक दिन से कम था, उनमें managed और self-hosted दोनों CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स सबसे अधिक (24%) थे
      • इसके बाद केवल managed CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स (22%), केवल self-hosted CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स (17%), और CI/CD टूल का उपयोग न करने वाले डेवलपर्स (13%) रहे
    • जिन डेवलपर्स का code change lead time एक महीने या उससे अधिक था, उनमें CI/CD टूल का उपयोग न करने वाले डेवलपर्स सबसे अधिक (40%) थे, इसके बाद केवल self-hosted CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स (33%), केवल managed CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स (30%), और managed व self-hosted दोनों CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले developers (19%) रहे
    • जिन डेवलपर्स का service recovery time 1 घंटे से कम था, उनमें managed और self-hosted दोनों CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स सबसे अधिक (25%) थे
      • इसके बाद केवल self-hosted CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स (17%), केवल managed CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स (15%), और CI/CD टूल का उपयोग न करने वाले डेवलपर्स (11%) रहे
    • जिन डेवलपर्स का service recovery time एक सप्ताह या उससे अधिक था, उनमें CI/CD टूल का उपयोग न करने वाले डेवलपर्स सबसे अधिक (32%) थे, इसके बाद केवल self-hosted CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स (29%), केवल managed CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स (25%), और managed व self-hosted दोनों CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स (17%) रहे
    • SlashData और CDF के अनुसार, “managed और self-hosted दोनों CI/CD टूल का इस्तेमाल करने पर managed टूल की सुविधा और built-in features को self-hosted टूल की customized capabilities के साथ जोड़कर efficiency बढ़ाई जा सकती है”
    • इस सर्वे में managed CI/CD टूल से Azure Pipelines, AWS CodePipeline, और self-hosted CI/CD टूल से Jenkins, TeamCity का मतलब है
  2. कई self-hosted CI/CD टूल इस्तेमाल करने पर प्रदर्शन में गिरावट
    • एक ही प्रकार के कई CI/CD टूल इस्तेमाल करने पर deployment performance घट सकती है
      • self-hosted CI/CD टूल कई होने पर यह समस्या खास तौर पर अधिक दिखती है
    • SlashData और CDF के सर्वे के अनुसार, self-hosted CI/CD टूल की संख्या बढ़ने पर code change lead time, deployment frequency और service recovery time में एक महीने या उससे अधिक समय लेने वाले low performers का अनुपात तेजी से बढ़ता है
    • दोनों संस्थाओं के अनुसार, जिन डेवलपर्स का code change lead time एक महीने या उससे अधिक था, उनमें self-hosted CI/CD टूल के 4 टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स सबसे अधिक थे
    • जिन डेवलपर्स की deployment frequency और service recovery time क्रमशः एक महीने या उससे अधिक थी, उनमें self-hosted CI/CD टूल के 5 या उससे अधिक टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स सबसे अधिक थे
    • दूसरी ओर, जिन डेवलपर्स का code change lead time और service recovery time क्रमशः एक दिन से कम था, उनमें 1 managed CI/CD टूल इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स सबसे अधिक थे
    • SlashData और CDF ने self-hosted CI/CD टूल की संख्या बढ़ने से service recovery time पर पड़ने वाले नकारात्मक प्रभाव का मुख्य कारण ‘interoperability’ समस्या को बताया
      • कई CI/CD टूल इस्तेमाल करने पर सभी टूल को सही तरह से integrate करना मुश्किल हो सकता है
      • इससे service को प्रभावित करने वाली समस्याओं को isolate करना कठिन हो सकता है
  3. AI और machine learning, CI/CD integration को मजबूत कर रहे हैं
    • AI और machine learning का CI/CD pipelines में integration बढ़ रहा है
    • AI-आधारित CI/CD pipelines समस्याओं का तेज़ी से पता लगाने में मदद करते हैं
      • इससे development और test teams को troubleshooting और debugging में लगने वाला समय काफी घटाने में मदद मिलती है
    • AI, CI test environment setup tasks को automate करता है और testing को तेज करता है
    • इससे CD pipeline में intelligent automation आगे बढ़ती है और code review व testing भी automate होते हैं
    • AI और machine learning का उपयोग कर code vulnerabilities की पहचान की जा रही है
    • उम्मीद है कि predictive analytics का CI/CD pipelines में संभावित समस्याओं और failures की भविष्यवाणी के लिए सक्रिय रूप से इस्तेमाल होगा
      • यह तकनीक data, statistical algorithms और machine learning का उपयोग करती है
      • इससे build failures के पुराने patterns का विश्लेषण कर teams, deployment pipeline पर असर पड़ने से पहले समस्याओं की पहचान और समाधान कर सकती हैं
      • नतीजतन deployment अधिक तेज़ और स्थिर होते हैं
    • आगे चलकर AI और machine learning का CI/CD में और अधिक व्यापक व गहरा उपयोग होगा
  4. GitOps का CI/CD पर बढ़ता प्रभाव
    • GitOps, CI/CD pipelines पर लगातार अधिक प्रभाव डाल रहा है
    • यह एक operational framework है जो version control, collaboration, compliance और CI/CD जैसी DevOps best practices को application development से उठाकर infrastructure automation में लागू करता है
    • कई संगठन GitOps को अपने CI/CD process के हिस्से के रूप में लागू कर रहे हैं
    • डेवलपर्स GitOps के जरिए Git repository को code और configuration के लिए single source of truth(SSOT) के रूप में इस्तेमाल कर सकते हैं
      • Git repository में code या configuration में बदलाव किए जाते हैं
    • GitOps, infrastructure और application deployment में version-controlled changes को बढ़ावा देता है, collaboration को सरल बनाता है और visibility बढ़ाता है
      • GitOps, Git repository के भीतर सभी configuration और deployment manifests को केंद्रीकृत करता है
    • GitOps, Git-केंद्रित workflow के जरिए incremental updates की automatic release, डेवलपर्स द्वारा cluster management, और configuration errors के बिना efficient व secure application delivery में मदद करता है
    • गति, efficiency और convenience के कारण, और जैसे-जैसे संगठन DevOps workflows को सरल बना रहे हैं तथा IaC best practices अपना रहे हैं, GitOps का CI/CD में उपयोग और व्यापक होगा
  5. edge computing को अपनाने की बढ़ती आवश्यकता
    • CI/CD pipelines में edge computing को अपनाने की आवश्यकता बढ़ रही है
    • edge computing वह तरीका है जिसमें data के उत्पन्न होने वाली जगह पर या उसके करीब real-time processing की जाती है और devices संचालित किए जाते हैं
    • इससे data को real time में process और analyze किया जा सकता है, latency घटती है, और applications अधिक efficient तथा तेज़ी से काम कर पाती हैं
    • यह तर्क सामने आ रहा है कि CI/CD pipelines को edge deployments को अपनाने के लिए अनुकूलित होना चाहिए
      • उदाहरण: lightweight deployments बनाना या containerization का उपयोग करके edge devices पर deployment को आसान बनाना
    • development teams के लिए edge devices पर program और services के latest versions को भरोसेमंद तरीके से उपलब्ध कराना पहले से अधिक महत्वपूर्ण हो गया है
    • CI/CD pipelines को edge से जोड़ने पर edge applications के लिए consistent और efficient developer experience मिलता है, जिससे operational efficiency बढ़ती है
    • early feedback के साथ applications को edge पर automatically deploy और test करके बेहतर products को अधिक तेज़ी से उपलब्ध कराया जा सकता है
    • कुछ services edge deployment को support करती हैं, लेकिन CI/CD pipelines सहित मौजूदा pipelines के लिए नए tools और plugins के उभरने की संभावना बहुत अधिक है

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1 टिप्पणियां

 
aer0700 2024-08-30

मैं सच में ठीक से नहीं समझ पा रहा हूँ कि AI-आधारित CI/CD और सामान्य CI/CD में आखिर फ़र्क क्या है...