很快，我们就不用仰望天空来预测我们的命运了。IDC的一项研究表明，到2020年，世界上积累的数据和双星的比特数将与宇宙中的恒星数量一样多。正是这44zetabytes(44万亿g)，每两年翻一番，指引着我们的未来。

毫无疑问，DevOps赢得了这场竞赛．到2017年底，一项调查显示Forrester Research的调查显示，90%的受访企业已经实施或计划实施DevOps。

因此，CI/CD的自动化和可重复性有助于在构建和部署应用程序的过程中交付敏捷性和更快的上市时间。

DevOps已经帮助加快了二进制文件和数据的生产速度．对于智能电动汽车和物联网(IoT)设备等新兴应用，DevOps是软件生产和发布策略的核心。贝恩资本(Bain Capital)表示，仅物联网的合并市场就能实现到2021年增至5200亿美元这一数字是2017年的两倍多。

这些核心趋势，就像现在每个公司都是软件公司一样，推动着我们走向一个信息化的世界液体的软件在这里，持续集成和持续部署的自动化让位于真正的持续更新。

那么，星星——或者更好的是，比特——将如何排列未来DevOps？以下是一些我们不仅期待看到，而且在很多情况下已经看到的事情:

趋势1:DevOps AI

DevOps自动化会更频繁地生成更多的构建，随之而来的是大量的信息。这是人工智能和机器学习发挥越来越大作用的完美环境。产生的数据越多，这些分析技术就越能更好地检测模式、做出预测并据此采取行动保持CI/CD管道平稳运行。

人工测试可能有一天会成为过去，因为人工智能会根据活动和存储库日志来预测代码的行为。从这些信息的积累中，AI将能够产生自动化的功能、验收和部署测试，加速软件发布，即使它有助于确保持续交付的可靠性。

基础设施即代码的使用越来越多，这意味着操作管理人员在分配服务器环境和集群时拥有更大的灵活性，只需更改代码描述即可。但人们不需要编写这些代码;人工智能可以分析大量的日志报告，对需要的内容做出明智的猜测，并通过自动化服务生成代码。

最重要的是，AI可以根据大量日志和性能流数据生成关于DevOps流程本身的智能自动化。人工智能将有助于持续改进CI/CD管道，避免破坏构建的错误，甚至预测故障。人工智能有一天甚至可能被用来改进人工智能软件本身。

趋势2:5G驱动物联网

5G互联网计划于2020年面市，随着速度更快的5G互联网，大规模互联设备的最大障碍将会消失。在最近的一份白皮书中，华为技术有限公司(Huawei Technologies)预计，速度为10Gb/s的5G网络可以支持1000倍的容量增长，连接至少1000亿台设备。从本质上讲，这意味着网络和连接性实际上可能变得无关紧要。

这意味着支持更复杂操作的更大的二进制文件可以被交付到构成物联网的汽车、家庭和城市网络的设备上。

随着更快的网络速度鼓励更多的设备上线，它也将鼓励更频繁的更新，使我们更接近液体软件的理想，在那里物联网将蓬勃发展。

趋势3:低代码DevOps

即使今天的DevOps自动化简化了CI/CD的过程，它仍然需要开发人员通过作业规范、YAML文件或其他密集的活动来定义大部分管道，这些活动实际上是手工编码的。

由于需要快速创建DevOps构建，我们希望DevOps平台集成低代码工具，通过更容易使用的指向点击UI来帮助定义管道。用于连接应用程序和设备的流行IFTT (If-This-Then-That)平台提出了一种方法，或者像节点图这样的图形编程ui可能满足需求。

有了这些工具，更广泛的技术人员可以为管道、策略或Helm图的创建和维护做出贡献。企业将受益于较低的设置和培训成本，以构建DevOps流程的这些重要部分。

趋势4:数据运维

数据驱动计算的兴起和分析的民主化促使人们呼吁采用敏捷方法来开发和部署这些数据密集型应用程序。这些解决方案所依赖的关键数据可能来自多个数据源和数据管道，因此需要一个可靠地管理它们的过程。

新兴的DataOps方法直接借鉴了DevOps的关键原则——自动化，以帮助分布式团队支持频繁和持续的集成和交付。DevOps以同样的方式帮助开发人员、质量保证和运维顺利安全地协作，DataOps也为开发人员、数据科学家、数据工程师和运维的共同努力提供了同样的好处。

支持DataOps需要在基础设施和平台上进行一些更改，即使许多核心工具保持不变。首先，DataOps必须包含更多的语言和框架，例如统计语言R，并且流程必须强制执行严格的数据访问和治理策略。

随着数据成为更多应用程序的主要驱动力，我们可以预期数据市场的范围将会扩大，包括数据即服务。

所有这四个预测趋势都预示着DevOps领域即将迎来令人兴奋的时代。凭借JFrog的Liquid Software愿景和行业领先DevOps的工具我们期待着帮助您实现2019年、2020年及以后的目标。