近年来，DevOps实践在中国广泛落地，DevOps工具和技术的逐渐成熟为企业的DevOps实施奠定了基础。中国企业对DevOps总体呈现出积极拥抱、勇于尝试的态度，很多企业已经建设了能力较全面的DevOps平台，或已拥有完备的基础工具链。DevOps应用是企业进行数字化转型的有力抓手，随着业务需求和技术创新并行驱动，传统开发及运营模式已经不能满足软件研发的需要，因此，DevOps逐渐进入大规模应用阶段。

DevOps概念内涵

DevOps一词是Development和Operations的组合，一般译为开发运营一体化。全球头部IT公司都对DevOps给出了自己的定义。亚马逊认为，DevOps是集文化哲学、实务与工具于一体的结合，可提升组织快速交付应用程序和服务的能力，更快速地开发和改进产品；谷歌将DevOps定义为一项组织和文化运动，旨在加快软件交付速度，提高服务可靠性，并在软件利益相关方之间建立共享所有权；微软认为DevOps是人员、流程和产品的结合，使以前孤立的角色（开发、IT运营、质量工程和安全）能够协调和协作，以生产更好、更可靠的产品；IBM强调DevOps是一种敏捷软件开发方法，开发和运营团队用此来对应用程序进行快速和高质量的构建、测试、部署与监视。

除头部IT公司外，一些权威咨询公司和研究机构也给出了对DevOps的理解。Gartner认为，DevOps“是一种使用敏捷、协作和自动化交付解决方案的业务驱动方法”；中国信息通信研究院认为，DevOps“是一组过程、方法与系统的统称，通过研发、测试、运维之间的协作，打破各部门之间的信息壁垒，改善团队之间的合作关系，通过自动化、敏捷化和一体化的软件交付和架构变更流程，实现更加便捷、频繁和可靠的软件发布”。

综合来看，DevOps可以被理解为一系列支持高速、高效、高质量进行软件开发与运营的工具链，它不仅提高了软件开发的效率和最终产品的表现，更体现了现代 IT 企业的协作与共享文化。

DevOps市场现状

市场规模稳步增长，众多玩家积极布局，应用领域范围广泛和落地成熟度不断提升是当前DevOps市场呈现的主要特征，整体上赛道成长前景广阔。

市场潜力：头部企业引领国内外市场稳步增长

根据国际数据公司（IDC）报告，2021年全球DevOps软件工具市场总额为159亿美元，随着主要供应商的扩张和更紧密地整合其产品，DevOps软件工具市场继续猛烈增长。据IDC预测，2023年全球DevOps软件工具市场规模将超过200亿美元。

图1 全球DevOps软件工具市场规模及预测（2021~2025年） 资料来源：国际数据公司（IDC）

近年来，随着互联网转型的深入，各行业头部企业大部分开始进行DevOps转型，并形成了良好的带头和示范作用，未来数年DevOps工具将继续向企业渗透并保持稳定的规模增长。据艾瑞咨询预测，2023年中国DevOps市场规模将达到56亿元，2025年将增长至83亿元。值得注意的是，DevOps实践中所使用的大量软件工具为免费的开源软件，并不直接带来规模的增长，前述市场规模主要包括DevOps云平台（包括公有云和私有云）及少数收费软件产生的市场价值。互联网和IT行业在DevOps领域投入相对较多，但互联网和IT企业在这一领域常常以“自产自用”的方式构建内部DevOps工作框架，从而在交易环节对DevOps市场的贡献远不及其实际使用规模。

竞争状况：众多玩家促使DevOps工具繁荣发展

IDC“2022年MarketScape报告”对中国主流DevOps云厂商的现有能力和未来战略进行了评估，选取了AWS、阿里云、百度、博云、华为云、京东云、微软、腾讯云（CODING）8家具有代表性的DevOps平台提供商进行深入研究，分析发现，华为云、阿里云和腾讯云（CODING）均在能力和战略两大维度表现强势，成功进入领导者 (Leaders) 位置。

图2 DevOps平台提供商“能力-战略”分析图 资料来源：IDC MarketScape

当前，DevOps工具市场呈现繁荣发展、百花齐放态势，一体化DevOps平台备受企业关注。在各类企业中，选择占比超过20%的DevOps平台类工具为腾讯蓝鲸（22.62%）、微软 TFS/Azure DevOps（21.31%）、Gitee DevOps（20.74%）和华为云DevCould（20.41%）。选择亚马逊AWS DevOps工具（19.62%）和百度效率云（19.53%）的企业占比也接近20%。另外，还有15.49%的企业选择自研或采用开源工具进行二次开发的一体化平台。

图3 DevOps平台类工具选择分布 资料来源：云计算开源产业联盟

客户特点：广泛覆盖推动 DevOps 落地成熟度逐级提升

图4 DevOps平台客户行业分布 资料来源：云计算开源产业联盟

一是行业覆盖。云计算开源产业联盟数据显示，DevOps平台广泛应用于互联网、科技、电信、金融、制造、教育、咨询与服务和零售等行业。其中，占比最大的为互联网企业（41.86%）和科技企业（38.7%），两者之和已达八成。

对传统行业而言，DevOps有利于助力其稳步走上云原生数字化之路。软件开发和运营并非传统行业的主营业务，因此整体上缺乏相应的人才和软硬件基础设施，这类企业和机构的数字化水平整体较低。随着我国数字化转型步伐加快，传统行业迫切希望找到合适、高效的数字化转型道路，以获得市场竞争先机。对于政府部门，数字化转型能够更好地构建数字政府和数字政府服务体系，提高地区乃至全国的信息化基础设施水平。金融行业由于资金充足、技术实力相对领先，且对各类软件和在线应用的需求较高，已经走在数字化升级的前列，率先引入DevOps方法和工具，IT技术架构已实现集中式与分布式架构并存，通过融合架构（主机+分布式），灵活支撑不同业务系统，同时构建双模研发DevOps体系，支持不同业务。新零售、智能制造等近年来兴起的互联网+行业也在积极拓展互联网能力，构建渠道及市场优势。

对科技行业而言，DevOps有利于赋能其迈入软件工程高效阶段。软件、电商和电信运营商等信息科技行业一直是 IT 科技创新的领跑者，软件开发和运维架构是支撑上述企业业务运营的核心能力，但由于这类企业IT架构复杂、人员团队庞大，在管理和协同优化上面临诸多困难。DevOps理念和工具的使用有助于科技类企业统一 IT 环境、提高团队反应能力和研发质量，是企业增强市场竞争力的核心推动力。目前我国头部科技类企业的软件部门大多通过自研或外采的方式引入DevOps工具、践行DevOps流程，是DevOps的主要实践者。阿里云、腾讯蓝鲸、百度智能云、华为Devcloud、京东智联云等互联网企业已具备DevOps平台或解决方案，且能力较为成熟。中国电信对标业界标杆产品，自主研发数字化创新DevOps平台研发云，率先实现开发规范与平台工具的在线融合，成为中国电信科技创新的“华体官方网页版母机”。

二是企业规模。在使用DevOps平台工具的企业中，人员规模在100人以上的企业占比达65.53%；接近六成的企业中从事DevOps的人员超过50人；超过五成的企业资产规模在5000万元以上。

三是DevOps落地成熟度。根据组织内落地实践DevOps的效果，中国信息通信研究院将企业划分为5个级别，从摸索起步的初始级到熟练应用并不断优化DevOps的卓越级，以递进方式呈现，高级别的要求建立在低级别的基础上。

图5 DevOps级别划分 资料来源：中国信息通信研究院

近年来，中国企业DevOps落地成熟度不断提升，近六成企业已达到全面级或以上。当前，DevOps落地成熟度处于全面级的企业最多，为40.86%，这类企业具备自动化、规范化的特点；17.55%的企业实践成熟度处于优秀级，具备平台化、自服务化与度量驱动改进的特点；0.91%的企业处于卓越级，具备实现DevOps的高度智能化、数据化及社会化特点。

图6 企业DevOps成熟度分布资料来源：中国信息通信研究院

DevOps应用适用于具有数字化转型需求的所有行业和组织。对于自研能力较强的行业和组织，通过建设 DevOps 能力体系能够提高业务响应速度、保证交付质量、持续改进优化；对于暂无自研团队或自研能力较弱的行业和组织，DevOps能力体系建设能够对研发运营服务提供方进行有效管控和治理。

DevOps未来趋势

整体趋势：自动化、数据化、一体化、智能化

DevOps不仅包含大量IT领域的技术和方法，更是一种协作文化和企业管理的理念与思路。DevOps的应用框架不是一成不变的，它会随着信息技术和软件工具的发展不断革新，以适应新的软件开发环境和市场需求。整体来看，未来DevOps的应用发展将呈现自动化、数据化、一体化、智能化四大趋势，分别对应目前软件开发和运维领域人工参与较多、量化指标不够清晰、开发运维链条有待完善和智能化程度尚待提高等主要问题，最终目标是最大限度减少人工对无意义、重复工作的参与，提高软件开发和运维工作的有效性，实现研发效能提升。

目前IT部门仍有大量任务通过员工手动完成，DevOps自动化趋势在未来将通过与RPA结合，进一步提高开发运维效率；数据化趋势体现在通过收集、整理、分析更多的一线数据，生成指导未来IT工作的有效信息，形成“开发-数据-效能提升”的工作闭环；形成一体化的DevOps平台和工作流更加符合IT工作者的提效需求，目前在开发和运维软件市场以及相关领域的开源社区中已存在大量获得市场认可的工具，但在过程衔接和平台适配方面还有很大提升空间；人工智能与DevOps在软件工程领域的目标高度一致，其在DevOps领域的应用将进一步提升软件工程师的工作效率和体验，实现智能化升级。

重点方向：AI+DevOps赋能开发运营

人工智能和DevOps理念的结合可以分为“开发”和“运营”两部分。在开发端，人工智能的角色是通过利用大数据推导智能算法以提供更加优化的测试、交付和部署方案，减少人工参与和手动配置，提高准确性和效率，加速软件开发进程。在运维部分，目前人工智能与运维工作的融合被称为“AIOps”，核心是突破现有以固定脚本设置规则对系统运行状况进行监控的传统模式，将机器学习算法引入运维规则设置，从而对不同企业、不同软件的运行智能生成更有针对性的运维规则，提高问题识别的精准度和有效性，从而实现降本增效。

如今，随着IT建设的深入和完善，计算机软硬件系统运行维护的市场需求激增，手工运维逐渐被替代，IT运维进入自动运维时代，但依然以人与自动化工具相结合的运维模式为主，并且受到信息获取方式与观测方式的局限，无法持续面向大规模、高复杂性的系统提供高质量的运维服务。数字化业务要求IT运维提供更快的响应速度和更高的处理效率，智能运维的重要性逐渐显现，越来越多的企业开始布局智能运维能力，IT运维正在向智能化时代迈进。

核心宗旨：DevSecOps保障稳定高效

随着网络攻击的范围不断拓宽、类型不断变化，加强网络信息安全防护已从法律和规范层面进入我国软件领域的顶层设计。然而尽管如此，在软件开发实践中，传统的安全流程往往因为跟不上快速迭代和频繁发布的步伐，成为制约DevOps流程提速的短板。DevSecOps的理念是将安全防护流程有机融入DevOps流程中，通过自动化、智能化方法使其成为软件开发和运维中的内生部分，以统一的流程实现安全防护。GitLab表示：“2023年，企业会将更多的时间和资源投入到持续的安全左移上，完成从DevOps到DevSecOps的演变，每一个公司都需要将安全紧密集成到DevOps中，以应对整个软件开发生命周期中不断增加的威胁。”未来，安全策略在全球范围内将越来越受到重视，软件开发内生安全性将成为评价企业DevOps成熟度水平的重要指标。

作者单位：中国电信研究院（广州）