DevOps, DataOps, AIOps, MLOps et consorts… Bienvenue dans l’âge d’or du X-Ops

Le DevOps ayant acquis le rang de standard dans l'univers IT, il se voit comme tout standard adapté à d'autres sauces : MLOps, AIOps, GitOps... Tour d'horizon de ces X-Ops, des plus farfelus aux plus pertinents.

L’avènement du DevOps était considéré comme un tournant majeur pour les entreprises œuvrant dans le développement et le déploiement d’applications. DevOps n’était qu’un début. Son succès et sa pertinence sur le marché actuel, marqué par une concurrence très rude et des consommateurs toujours plus exigeants, a ouvert la voie à une quinzaine de nouveaux concepts « X-Ops ». Tour d’horizon.

 

DevOps : Développement et administration IT (Ops en VO)

Rassemblant savamment les métiers des développeurs (Dev) avec ceux des administrateurs d’infrastructures IT (en anglais operators, donc Ops), qui à la base sont focalisés sur des objectifs très différents, cette pratique représente aujourd’hui un idéal en termes d’automatisation, de rapidité et d’agilité. Un brassage de fonctions qui fait évoluer les compétences des tous les agents, désormais unis sous une même bannière : celle du DevOps.


DevSecOps : Développement, sécurité et administration IT

Ce concept est le premier dérivé de la pratique DevOps. Il reprend les bases de ce concept en y intégrant les préposés à la sécurité informatique. L’aspect sécurité est devenu de plus en plus important compte tenu des enjeux et des risques relatifs.


DataOps : data et administration IT

Cette pratique consiste à accélérer et rendre encore plus efficace l’analyse et la gestion des données lors du process. DataOps est en quelque sorte l’intégration des data analysts dans le process DevOps, dans le but de créer de meilleurs produits. La gestion d’un très grand volume de données étant l’un des piliers de développement d’applications.


MLOps : Machine Learning et Ops

Le Big Data et le data science ont le vent en poupe, conférant davantage d’importance à la collecte et l’analyse des données. Dans le cadre d’un projet data, on a constaté les limites du DevOps. À l’instar du DataOps, le MLOps cherche à combler les lacunes du DevOps avec une approche orientée Machine Learning.


AIOps : Intelligence Artificielle et Ops

Un cran au-dessus du MLOps, l’AIOps (ou IAOps dans la langue de Molière) rajoute une couche à la complexité du concept pour simplifier davantage l’automatisation en y ajoutant une couche d’autonomie et d’intelligence proactive. L’engouement autour du Big Data motive cette pratique.


ITOps ou TechOps : Technologie de l’Information et Ops

Outre le développement d’application à proprement parler, les tâches annexes des équipes IT doivent également faire l’objet d’un équivalent du concept DevOps afin d’en améliorer l’efficacité et les pratiques. Ce sont entre autres la gestion et la sécurisation du réseau, la gestion des serveurs, l’hébergement des données, etc.


NetOps : Réseau (network) et Ops

Ce concept peut être considéré comme faisant partie de l’ITOps, toutefois son importance lui vaut une appellation à part entière. Le NetOps est une adaptation du courant DevOps à l’infrastructure réseau que ce soit au niveau matériel ou dans un environnement virtualisé. 71% des entreprises ayant adopté cette pratique admettent un impact positif sur la fiabilité de leurs réseaux.


SecOps : Sécurité Informatique et Ops

À ne pas confondre avec DevSecOps puisque contrairement à ce-dernier, SecOps ne concerne pas le développement et le déploiement d’application mais la sécurisation informatique de la structure informatique dans son ensemble. Entre autres, la fonction des experts SecOps consiste à développer des solutions pour protéger l’entreprise des menaces, analyser les failles de sécurité, réagir aux éventuelles attaques, etc.


GitOps : Git et Ops

On doit le terme GitOps à la société Weaveworks, en 2017. Il est pratiquement impossible de faire découvrir GitOps en quelques lignes à des non-initiés au Git. Toutefois, on pourrait le décrire comme un ensemble de pratiques et d’outils qui placent les développeurs au centre de tout un écosystème voué à la gestion des applications. Le principe se rapproche de celui de l’Infrastructure-as-Code.


SysOps : Système et Ops

La pratique SysOps est inspirée du DevOps et axée sur la gestion des systèmes. La mise à niveau des logiciels, le suivi des performances et administration de l’architecture système font partie des rôles des experts SysOps.


CloudOps : Cloud et Ops

CloudOps fait partie des plus récentes tendances « XOps ». Le gain de terrain du multicloud et sa complexité ont fait naître un besoin de nouvelles pratiques de type DevOps mais centré sur l’orchestration du cloud. Tout ce qui concerne le cloud, de la sécurisation des données aux coûts en passant par la sécurité et la conformité aux législations en vigueur font partie du métier de l’expert CloudOps.


Les XOps qui dépassent la sphère tech…

Vu la pertinence et le côté buzzword des X-Ops, les appellations DevOps-like ont la côte. Le phénomène donne naissance à des concepts dont le cœur et la raison d’être dépassent la sphère tech. Quand bien même l’abréviation Ops suggère un lien étroit avec le département IT, il s’agit d’adopter une approche plutôt business. Le plus connu de ces nouveaux termes est sans doute le FinOps (Finance + Ops) qui consiste à transmettre une culture financière aux équipes IT, notamment l’optimisation des coûts. Il s’occupe également de l’aspect financier du cloud.

D’autres nouveaux venus comme le BizOps (Business + Ops) ou encore MarketingOps émergent pour donner une dimension encore plus orientée business aux métiers IT. D’un autre côté cet abus de nomenclature risque de créer des termes superflus et des concepts redondants. Pour rappel, le DevOps originel a été adopté dans le but d’aider l’entreprise à mieux performer et à gagner en compétitivité. Ce qui est déjà dans un sens un plan pour booster le côté business.

Par Baptiste.casnedi