Worum geht es?
In den Zeiten der modernen Technik setzen diverse DevOps-Teams auf Automatisierungsinitiativen, wie beispielsweise CI/CD Pipelines und Infrastructure as Code, um die Häufigkeit ihrer Deployments zu erhöhen. Allerdings kann dies auch das Risiko von Fehlern erhöhen, besonders bei geschäftskritischen Anwendungen. Unternehmen, die in der Vergangenheit fehlerhafte Deployments hatten, haben dabei auch finanzielle Einbußen erleiden müssen. Daher ist es wichtig, die eigene Deployment-Strategie zu evaluieren und mögliche Risiken zu identifizieren. In erster Linie sollte man evaluieren, welche Releases, Funktionen und agilen User Stories mit den größten Risiken verbunden sind. Ein datengetriebener Ansatz kann hilfreich sein, um die Risiken zu berechnen und danach entscheidende Parameter wie die Anzahl der betroffenen Nutzer, die Testabdeckung des Codes und die Abhängigkeitskomplexität zu berücksichtigen. Dabei ist es effektiv, Machine Learning für die Bewertung und Kategorisierung einzusetzen. Zweitens sollte auch die Sicherheit im Rahmen des Entwicklungsprozesses eine Hauptrolle spielen. Eine zentrale Strategie ist hierbei der "Shift Left"-Ansatz, welcher das frühe Einbeziehen von Sicherheitsmaßnahmen in den Entwicklungszyklus vorsieht. Bestimmte Sicherheitsstandards und Testverfahren können und sollten bereits frühzeitig im Softwareentwicklungsprozess etabliert werden. Mit Continuous Deployment können neue Softwareversionen schnell und häufig bereitgestellt werden. Dies kann jedoch auch zu Sicherheitsrisiken führen, vor allem wenn es an den entsprechenden Sicherheitsmaßnahmen mangelt. Daher ist es wichtig, eine umfassende und detaillierte Testabdeckung sowie spezifische Release-Strategien zu implementieren, um die Risiken zu minimieren. Ebenso sollte ein Incident Playbook erstellt werden, um auf mögliche Sicherheitsvorfälle reagieren zu können. Unternehmen, die Microservices-Architekturen einsetzen, in mehreren Clouds bereitstellen und mit vielen Systemen von Drittanbietern verbunden sind, sollten auf KI-basierte Operationen (AIOps) zurückgreifen, um die Ursachen von Vorfällen zu ermitteln und zu bearbeiten. Schließlich zählt auch das Monitoring und die Beobachtung des Systems sowie das Sammeln von benutzerbasiertem Feedback zu den wichtigsten Maßnahmen, um Risiken zu minimieren.
Zusammenfassung
- Evaluation der Risiken jedes Releases und der Nutzung von Machine Learning für Bewertung und Kategorisierung.
- Integration von Sicherheitsmaßnahmen in den frühen Phasen des Entwicklungszyklus ("Shift Left"-Sicherheitsansatz).
- Einsatz von Continuous Deployment und Implementierung umfassender Tests sowie spezifischer Release-Strategien zur Minimierung von Risiken.
Was heißt das genau?
Die Implementierung dieser Strategien kann größere Deployment-Fehlerszenarien verhindern und die Effizienz des gesamten Entwicklungsteams verbessern. Vor allem der Einsatz von Technologien wie Maschinelles Lernen und KI kann dazu führen, dass Risiken frühzeitig identifiziert und minimiert werden. Zugleich kann die Integration von Sicherheitsmaßnahmen in den Entwicklungsprozess zu einer effektiveren und sichereren Softwareentwicklung beitragen. Daher ist es für Tech-Interessierte und EntwicklerTeams relevant, sich mit diesen Aspekten auseinanderzusetzen und die entsprechenden Maßnahmen zu implementieren. Dabei sollte nicht vergessen werden, dass jede Strategie oder Technologie ihren eigenen Bedarf an Ressourcen und Fachwissen hat, und dementsprechend vorab eine sorgfältige Abwägung und Planung erfolgen sollte.
Quelle
Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag 5 Tipps gegen Deployment-Desaster
Quelle: COMPUTERWOCHE startet mit neuem Web-Auftritt durch | Computerwoche
Tue, 14 Jan 2025 04:14:30 +0000
