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开源作为一种效劳，加快了开源立异的消费
开源模式仍然是立异的最佳引擎之一，但完成和维护立异往往过于杂乱。例如:
您想要一个流数据/作业办理渠道，所以您可以转向kafka。当您开端在规划上运用kafka时，您有必要设置额定的kafka节点和负载平衡大型kafka集群，跟着kafka的新版本的发布更新这些集群，然后将此效劳与您的其他环境集成起来。
您需求容器编列的kubernetes。渠道应该为您的kubernetes集群效劳，而不是为您的kubernetes集群处理晋级、备份、康复和补丁。kubernetes每六个星期飞行一次，所以这个渠道应该有滚动布置和自我修正。
您需求为nosql数据库供给cassandra。您应该期望备份(在方案中是增量的或完好的)、补丁、集群、扩展和高可用的cassandra集群，由渠道来办理。
开发人员将越来越多地寻觅云效劳，以便在处理这些技能的操作和办理方面的一起，从开放源码中供给一切的高速立异。
7. 无效劳器核算的架构在出产中会变得很大
无效劳器架构的吸引力是清楚明了的:当需求根据某个作业履行我的代码时，根底架构被实例化，我的代码被布置和履行，而我只在代码运转的时分被收取费用。假定你想树立一个游览预定功用来预定/撤销航班、酒店和租车。每个操作都可以构建为一个以不同言语编写的无效劳器函数，如java、ruby、javascript和python。没有应用程序效劳器在运转我的代码;相反，只有在需求时，函数才被实例化并在根底结构上履行。
关于开发人员来说，将无效劳器的函数串在一起履行杂乱的业务会带来新的应战:描绘怎么将这些函数链接在一起，调试分布式业务，并决定如安在一个函数的链上失利，然后创立补偿业务来撤销不适当的更改。寻觅云效劳和开放源码东西，比方fn项目，经过协助开发人员轻松地办理效劳器功用的编程、组成、调试和生命周期办理，并在笔记本电脑或on - prem效劳器或任何云上布置和测验它们，然后昌盛开展。关键是要选择一个供给最大可移植性的无效劳器渠道。
8. 关于容器的唯一问题是“为什么不呢?”
容器将成为开发/测验作业的默认值，并成为出产应用程序的常见内容。在开源立异和行业标准的驱动下，期望在安全性、可办理性、编制、监控和调试方面继续改进。容器为驱动现代开发的许多趋势供给了构建块，包括微效劳体系结构、云本地应用程序、无效劳器函数和devops。
容器在任何地方都是没有意义的——例如，当您需求一个更规定性的云渠道时，例如集成paas或移动paas，可是这些更高等级的云效劳将自己运转在容器上，而且将是证明规矩的反常。
此外，软件答应模型用于高价值、商业、现场的软件，将不得不承受容器采用的传达。软件的定价模型有必要支撑“翻开”和“封闭”答应，因为容器被实例化、放大和缩小。
9. 软件和体系可以自我修正、自我调节和自我办理
开发人员和出产操作团队正在从日志、web /应用程序/数据库功能监督和用户体会监督和装备中吞没数据。此外，这些不同类型的数据都是竖向的，所以您有必要将许多人带入一个房间来调试问题。然后就是常识搬运的问题:开发人员花了很多的时刻来叙述他们的应用程序的输入和输出、设置的阈值、用于监督业务的效劳器拓扑，等等。
经过聚合很多的数据到一个存储库(在日志、功能指标、用户体会,和装备,例如),并应用很多的核算才能,机器学习,和专用算法,根据云核算的体系办理效劳将大大缓解功能/日志/装备监督。这些云效劳将经过调查业务来树立基线，经过调查业务(从有必要办理阈值来节约ops团队)，并了解与业务主动相关的效劳器拓扑。运用针对这些基线的反常检测，体系办理效劳将主动可以通知开发人员，当作业违背正常的行为时，并可以显现特定业务的问题的本源。
开发人员需求考虑如安在编写应用程序时利用这种主动化，以便可以在云中这些智能办理体系之上创立自办理应用程序。
10. 高度主动化的安全性和遵照性尽力成为开发人员的新同盟
虽然开发人员通常以为安全性和遵照性是“其他人的作业”或“交给代码的瓶颈”，但根据机器学习和交给的归纳安全性和遵照性机制的呈现，将有助于使这些尽力与快速的开发步调一致。具体地说，高度主动化的网络防护将被布置到“上游”，以辨认和纠正开发和“下流”的潜在安全风险，然后主动调整公司的安全装备文件，以适应正在进行的应用程序和环境变化(辨认进犯、修正漏洞和评价继续的遵照性)。
在某些情况下，这种维护是必要的，继续的合规评价是gdpr和相似任务的标志。开发人员、安全专业人员和最终用户都将获益于在devops生命周期中愈加严格的、主动化的安全办法。
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