1つ目はアプリケーション、データベース、作業員をサポートするインフラの維持だ。2つ目はITインフラへのアプリケーションの展開を自動化することだ。

　DevOpsはある意味、クラウドや仮想化よりも進化のスピードは速い。ソフトウェア配信と運用のより速くより優れた仕組みを作り、文化を変えていきたいという現場の思いがDevOpsの本質だからだ。これまで開発チームは運用上の要件をあまり考慮せずに作ったものをそのまま運用チームへ引き渡しているだけだった。DevOpsはそういった常識を変え、開発と運用の両部門を結び付け、重要な情報を共有し、重要なステップを自動化するスクリプト、またはターゲット設定を定義したモデルを作成する。

　DevOpsの初期の対象はアプリケーション開発サイクルであったため、DevOpsツールはALMに統合されていた。

オーケストレーション

　クラウドや仮想化は優れた技術であるが、誰にでもメリットがあるとは限らない。運用管理者、特に社内で開発された製品よりもサードパーティー製のソフトウェアに依存している管理者にとって、クラウドと仮想化は解決すべき課題となる。それは障害や負荷が上昇したときの対処方法が分からないということだ。障害が発生したコンポーネントの再デプロイや過負荷状態になったコンポーネントのスケーリングなど手順は開発部門から教えてもらっていない。

　オーケストレーションは、管理者が多数のステップを最適な形にまとめて同期させるプロセスであり、コンテナ技術やクラウドの運用にとって重要なものだ。オーケストレーションツールは、あるホスティング環境から別のホスティング環境へ移行する可能性のある処理パターンを作る、といったものではない。コンテナとサブネットの標準化されたフレームワークを作成し、デプロイ可能なコンテナにアプリケーションを構築する機能を提供するものだ。

　最新のオーケストレーションツールのほとんどは、基本的なアプリケーションのデプロイプロセスを拡張して、再デプロイとスケーリングの両方に対処できる。マイクロサービスなどのアプリケーションをコンポーネント化する傾向は、IT運用の自動化の重点がオーケストレーションへと移っている証拠かもしれない。1つのまとまったユニットとしてではなく、独立したコンポーネントとしてデプロイするように設計された最近のアプリケーションでは、基本的なホスティングと仮想化機能への強化は、運用部門の業務領域に入る。

　クラウド、仮想化そしてコンポーネント化は、DevOpsとオーケストレーションを「完全なIT運用の自動化」に進化させる可能性がある。アプリケーションの再デプロイとスケーリングは、イベントへの対応や人手による介入の必要性を知らせるきっかけとなる。Red Hat、Ansible、Chef、Puppetなどの運用管理ツールベンダーは、既にこれらイベント処理を構成管理製品に組み込んでいる。イベント処理は、基本的なスクリプトもしくはアクションを起こせるが、完全な自動分析や状況への対応はできない。オープンソースのコンテナオーケストレーションプラットフォームであるKubernetesはイベントのステータスを受け取ることができるが、デプロイの変更によって生じるイベントに応答できない。ユーザーは、イベントに応答できる別のソフトウェアツールへのリンクを作成し、クローズドループの自動化に依存する必要がある。イベントに応答できるツールとしては、PagerDutyなどのエスカレーションツールや、セキュリティ侵害で危険にさらされたコンテナをスキャンして、それらのコンテナをシャットダウンするNeuVectorなどのセキュリティツールが挙げられる。

　クローズドループ、つまりイベント（システム内の状況）がアクション（処理）とつながっている状態はゼロタッチオートメーションの目標だが、DevOpsツールやオーケストレーションではまだ完全には達成できていない。従来のALMを統合するものではないが、Webサービスなどの標準化団体OASISが策定したTOSCA（Topology and Orchestration Specification for Cloud Applications）仕様に基づくソフトウェアを使用できるためオーケストレーション運用の問題への対処に活用してほしい。

自己認識を持つインフラストラクチャ

　IT自動化の別の流れは、サーバを集積した施設（サーバファーム）とIPルーターのベンダーで発生している。サーバファームとルーターベンダーは自己修復機能を備えたインフラモデルを提供する。その仕組みはリソース使用効率とシステム障害の監視、分析とリソース割り当てに影響を与えるパフォーマンスとポリシー管理ツールを組み合わせることで実現している。

　このアプローチにより、イベントをオーケストレーションツールに組み込む必要性を軽減できる可能性がある。恐らく、これがアプリケーションサポートの自動化には、最も一般的なアプローチだろう。

　AIによる運用自動化（AIOps）はITの将来と考えられている。AIシステムは、人間がする作業をより効率的かつ正確に実施する。このことにより、ゼロタッチオートメーションに活用するのは合理的だ。現在、利用可能なほとんどのAIシステムは、大規模なデプロイをできないが、FixStreamなどの一部の企業では、アプリケーションやインフラの状態を分析し、可用性とエクスペリエンスの品質に関する問題を報告できるAIOpsツールを提供している。これは少なくとも理論的には、問題発生時の自動応答まで拡張できる。

　AIOpsによる自動化が、そもそも、その期待に応えるかどうかにかかわらず、自立型、自己統治型のシステムに関わる市場の流れは集約されてきている。これらはALMの自動化の範囲を拡大し、最終的には業務の生産性をソフトウェアに頼っている全ての人のコストとエラーに対処する時間を削減するだろう。