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从企业的信息系统规模、复杂程度、交付方式，以及 DevOps 工具的应用等方面综合 考虑，可以把 DevOps 数据的发展大致分为 5 个阶段：服务产品化阶段、能力平台化阶段、 管理精益化阶段、运营体系化阶段和数据价值化阶段。在这 5 个阶段，DevOps 的场景输出 能力在不断提升，从最初的 DevOps 流水线节点的自动化，到 DevOps 门户的服务目录和 IT 管理通过 DevOps 数据进行度量反馈，再到用户体验和场景化增值服务的技术运营场景。 因此，DevOps 的发展遵循泛化边界的思路，“浸润式”地进入整个 IT 服务体系，从业务的 角度来提升 DevOps 价值输出能力、提高技术的投入产出比和降低企业成本压力。
如果我们把 DevOps 的发展“浓缩”成流程约束、技术提升、工具建设和数字化呈现， 那与之相对应的，DevOps 数据的场景发展也有 5 个阶段：效率提升阶段、质量保证阶段、 成本集约阶段、业务创新阶段和客户满意阶段。在 DevOps 价值能力输出中，数据已初步 形成生态标准，用以构建 DevOps 数据中台和数据可视化，也能对数据的进行“血缘”能 力和影响能力的初步分析。在客户满意阶段，DevOps 数据已形成较大规模，将价值交付过 程和大数据、机器学习的技术相结合，形成一系列智能策略，提升 DevOps 数据的输出能 力，让数据边界延伸至更多场景，覆盖企业内部更多的职能部门。
资料来源于《DevOps权威指南：IT效能“新基建”》
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2022-01-13 16:13:55赞同 展开评论 打赏
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