LCLMOps è la morte del DevOps tradizionale?

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Jun 05, 2024

LCLMOps è la morte del DevOps tradizionale?

Il dottor Tehseen Zia ha un dottorato e oltre 10 anni di esperienza di ricerca post-dottorato nel campo dell'intelligenza artificiale (AI). È professore assistente e dirige AI... LCLMOps (Low-Code, Low-Maintenance

Il dottor Tehseen Zia ha un dottorato e oltre 10 anni di esperienza di ricerca post-dottorato nel campo dell'intelligenza artificiale (AI). È professore assistente e guida l'intelligenza artificiale...

LCLMOps (Low-Code, Low-Maintenance Operations) è una soluzione pratica per superare le sfide DevOps. Sfruttando piattaforme low-code, LCLMOps semplifica le operazioni, migliora la collaborazione, aumenta l'agilità, favorisce l'innovazione e promuove l'automazione. Tuttavia, quando si adotta LCLMOps è necessario considerare le sfide legate alla personalizzazione, al controllo, alla scalabilità e alla qualità.

Il settore DevOps è in rapida crescita, superando i 7 miliardi di dollari nel 2021 e si prevede che si avvicinerà a quasi 40 miliardi di dollari entro la fine del decennio. Questa rapida crescita ha comportato una carenza di lavoratori qualificati, con un deficit previsto di oltre 85 milioni entro il 2030.

Il divario crescente di lavoratori pone ostacoli significativi alle aziende di software e applicazioni, ostacolandone la crescita e il potenziale. Inoltre, il settore deve affrontare sfide legate a processi dispendiosi in termini di tempo, integrazioni complesse e attività di manutenzione ad alta intensità di risorse.

È qui che LCLMOps (Low-Code, Low-Maintenance Operations) può offrire un modo pratico per superare gli ostacoli DevOps.

DevOps è un insieme di pratiche e strumenti progettati per ottimizzare il ciclo di vita dello sviluppo software (SDL). Il termine enfatizza la combinazione dello sviluppo software (Dev) e delle operazioni IT (Ops) promuovendo una comunicazione e una collaborazione efficienti tra i team. DevOps mira ad accelerare la fornitura di prodotti e servizi software garantendo al contempo maggiore affidabilità ed efficienza.

Alcuni aspetti chiave di DevOps includono:

Nonostante i vantaggi significativi nello sviluppo software, DevOps incontra diverse sfide, tra cui:

LCLMOps si occupa di potenziare DevOps con strumenti e piattaforme low-code. L'obiettivo principale è consentire agli sviluppatori di creare applicazioni software con una codifica manuale minima, risparmiando tempo e fatica.

A differenza di DevOps, che può diventare complesso man mano che i progetti si ampliano, LCLMOps semplifica le operazioni con approcci a bassa manutenzione. Flussi di lavoro automatizzati e processi intelligenti riducono l'intervento manuale, consentendo ai team di concentrarsi sull'innovazione e sulla qualità del software.

Ciò accelera l'SDL e riduce il time-to-market.

Gartner prevede che entro il 2024 l’80% delle app sarà realizzato da professionisti non IT. LCLMOps ha aperto la strada al raggiungimento di questo obiettivo. Trasformando DevOps, LCLMOps rende conveniente per le organizzazioni semplificare lo sviluppo delle applicazioni.

L’adozione di queste piattaforme porta numerosi vantaggi a DevOps:

Sebbene LCLMOps offra diversi vantaggi a DevOps, ci sono alcune sfide da considerare. Questi includono:

LCLMOps trasforma DevOps utilizzando strumenti e piattaforme low-code per semplificare e automatizzare il ciclo di vita dello sviluppo software. Consente alle organizzazioni di superare le tradizionali sfide DevOps, distribuire il carico di lavoro in modo efficiente, favorire l'innovazione e promuovere la collaborazione.

Sebbene LCLMOps offra numerosi vantaggi, alcune potenziali sfide includono personalizzazione ed estensibilità limitate, controllo ridotto sull'infrastruttura e preoccupazioni sulla qualità e sulla sicurezza quando professionisti non IT sono coinvolti nello sviluppo delle applicazioni.

Il dottor Tehseen Zia ha un dottorato e oltre 10 anni di esperienza di ricerca post-dottorato nel campo dell'intelligenza artificiale (AI). È professore associato di ruolo e conduce la ricerca sull'intelligenza artificiale presso la Comsats University Islamabad e co-investigatore principale presso il Centro nazionale di intelligenza artificiale del Pakistan. In passato, ha lavorato come consulente di ricerca sul progetto AI Dream4cars, finanziato dall'Unione Europea.

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