DevOps und Cloud-Reifegradmodelle verstehen: Ein Leitfaden zur Verbesserung Ihrer IT-Strategie

Im heutigen schnelllebigen Technologiebereich sind DevOps- und Cloud-Praktiken entscheidend, um die Software-Bereitstellung zu beschleunigen und Cloud-Ressourcen zu optimieren. Da Organisationen jedoch diese Ziele anstreben, wird die Bewertung ihres Fortschritts unerlässlich. DevOps- und Cloud-Reifegradmodelle bieten Frameworks, um den aktuellen Stand einer Organisation zu verstehen, Verbesserungen zu planen und systematisch höhere Ebenen von Effizienz und Agilität zu erreichen.

Dieser Blog stellt traditionelle DevOps-Reifegradmodelle sowie Cloud-Reifegradmodelle vor und beleuchtet, wie verschiedene Anbieter wie AWS und Azure auf ihre Ökosysteme zugeschnittene Anleitungen bieten.

Was ist DevOps?

DevOps vereint kulturelle Philosophien, Praktiken und Tools, um die Fähigkeit einer Organisation zu erhöhen, Anwendungen mit hoher Geschwindigkeit bereitzustellen und häufigere Software-Updates zu ermöglichen. Ziel ist es, Silos zwischen Entwicklung und Betrieb aufzubrechen, die Zusammenarbeit zu fördern und kontinuierliche Verbesserung zu ermöglichen. Eine ausgereifte DevOps-Implementierung führt zu schnellerer Markteinführung, besserer Zusammenarbeit, höherer Zuverlässigkeit und einer agileren Organisation.

DevOps ist jedoch kein binäres Konzept; es ist eine Reise, die inkrementelle Veränderungen in Kultur, Prozessen und Tools in der gesamten Organisation erfordert. Das DevOps-Maturity-Modell kann bei dieser Transformation helfen.

Das DevOps-Maturity-Modell verstehen

Das DevOps-Reifegradmodell beschreibt Phasen, die eine Organisation durchläuft, während sie DevOps-Praktiken integriert. Diese Phasen repräsentieren Meilensteine in Reife und Effizienz und reichen von anfänglichen manuellen Workflows bis hin zur vollständigen Automatisierung, agiler Zusammenarbeit und kontinuierlicher Verbesserung. In diesem Blog gehen wir auf jede Ebene im Detail ein und heben wichtige Praktiken und Ziele in Kernbereichen wie Automatisierung, Tests, Sicherheit und Überwachung hervor.

Stufe 1: Initial

In der Initial-Phase befinden sich Unternehmen am Anfang ihrer DevOps-Reise mit wenigen automatisierten Prozessen, begrenzter Zusammenarbeit und überwiegend manuellen Arbeitsabläufen.

• Organisation & Kultur: DevOps-Praktiken sind ungewohnt, mit langen Planungsphasen im Vorfeld und starren Teamstrukturen. Die Teams arbeiten in Silos, was zu einer langsamen, sequenziellen Entwicklung und Bereitstellung führt.
• Build & Delivery: Die Teams verfolgen möglicherweise einen Wasserfall-Ansatz, bei dem die Fertigstellung der Funktionen im Vordergrund steht und nicht die Geschäftsergebnisse. Der Code ist noch nicht zentralisiert, und die Arbeitsabläufe sind oft fragmentiert und reaktiv.
• Automatisierung: Die Infrastruktur wird manuell bereitgestellt, ist fehleranfällig und zeitaufwändig. Die Server werden einzeln verwaltet und ad-hoc aktualisiert.
• Testen: Die Qualitätssicherung erfolgt überwiegend manuell und spät im Prozess, was zu Engpässen führt und die Rückmeldungsgeschwindigkeit verringert.
• Sicherheit: Die Sicherheit erfolgt in letzter Minute und konzentriert sich auf die minimalen Sicherheitsscans, die zur Einhaltung der Vorschriften erforderlich sind.
• Überwachung: Es sind nur wenige Überwachungssysteme vorhanden. Probleme werden oft von den Benutzern entdeckt, was die Wiederherstellungszeiten langwierig und schwierig macht.

Stufe 2: Managed

In der Managed-Phase beginnen die Teams mit der Anwendung von DevOps-Praktiken, oft bei isolierten Projekten, mit verstärkter Automatisierung und Zusammenarbeit.

• Organisation & Kultur: Kleine Teams experimentieren mit DevOps und testen agile Praktiken und funktionsübergreifende Zusammenarbeit. Dev und Ops arbeiten gemeinsam an bestimmten Projekten und legen so den Grundstein für breitere kulturelle Veränderungen.
• Build & Delivery: Eine grundlegende Versionskontrolle wird eingeführt. Die Entwickler arbeiten in Feature-Branches, um inkrementelle Verbesserungen und die Konsistenz der Versionskontrolle zu fördern.
• Automatisierung: Es werden automatisierte Deployments eingeführt, um Fehler bei den Veröffentlichungen zu reduzieren. Die Einrichtung und Bereitstellung der Infrastruktur erfolgt weiterhin weitgehend manuell, aber die Bereitstellung in den Umgebungen erfolgt schneller.
• Testen: Das Testen verlagert sich auf die linke Seite, wobei Unit- und Integrationstests früher in den Prozess integriert werden. Automatisierte Testtools verringern die Abhängigkeit von der manuellen QA.
• Sicherheit: Sicherheitspraktiken sind immer noch ausgeprägt, werden aber allmählich in die Projektplanung integriert, mit einigen frühen Bewertungen.
• Überwachung: Die externe Überwachung von benutzerseitigen Systemen informiert die Teams über Leistungs- oder Verfügbarkeitsprobleme.

Stufe 3: Defined

In der Defined-Phase werden DevOps-Praktiken projektübergreifend standardisiert, wodurch die Effizienz verbessert und eine stabile Grundlage für eine ausgefeiltere Automatisierung geschaffen wird.

• Organisation & Kultur: Die Konsistenz zwischen den Teams wird durch etablierte Standards und Arbeitsabläufe für die Zusammenarbeit erreicht. Die Teams sind auf die Geschäftsziele ausgerichtet und eher nach Produkten oder Projekten als nach Fähigkeiten organisiert.
• Build & Delivery: Agile Methoden setzen sich durch und verbessern die abteilungsübergreifende Abstimmung und Transparenz. Continuous Integration wird eingeführt, wodurch Builds häufiger und vorhersehbarer werden.
• Automatisierung: Die automatisierte Bereitstellung beginnt, verkürzt die Einrichtungszeit für die Infrastruktur und ermöglicht den Teams eine zuverlässigere Bereitstellung.
• Testen: Umfassende Tests, einschließlich Sicherheitsscans, werden in die Pipeline integriert und verbessern die Qualität in jeder Phase.
• Sicherheit: Sicherheitsexperten beraten bei der Architektur und beim Testen und implementieren „Shift Left“-Sicherheit mit Scans und Bewertungen in einem früheren Stadium der Entwicklung.
• Überwachung: Eine grundlegende externe Website-Überwachung macht das Team auf Risiken und Unterbrechungen aufmerksam, sobald sie sich auf den Benutzer auswirken.

Stufe 4: Measured

In der Measured-Phase wird die Automatisierung zu einer zentralen Praxis, mit Self-Service-Funktionen und detaillierter Überwachung, um die Leistung zu optimieren und Risiken zu minimieren.

• Organisation & Kultur: Die Teams arbeiten unabhängig, arbeiten aber effektiv zusammen und nutzen das gemeinsame Wissen. Mentoren fördern eine Kultur des Lernens und unterstützen die Best Practices.
• Build & Delivery: Agile Praktiken entwickeln sich zu Lean-Methoden und legen Wert auf kontinuierliche Verbesserung. Änderungen sind häufig und vorhersehbar, mit reduzierten Zykluszeiten.
• Automatisierung: Die Infrastruktur wird vollständig automatisiert und stützt sich auf unveränderliche Infrastrukturmuster. Die Umgebungen werden nach Bedarf bereitgestellt, so dass sich die Entwickler auf Innovationen konzentrieren können.
• Testen: Durch automatisierte Leistungstests wird die Produktionsreife des Codes in großem Umfang überprüft.
• Sicherheit: Kontinuierliche Überwachung erkennt Schwachstellen in Abhängigkeiten und gewährleistet sichere Codepraktiken.
• Überwachung: Die Überwachung deckt den gesamten Lebenszyklus der Anwendung ab und erfasst Metriken, die Echtzeit- und retrospektive Analysen ermöglichen.

Stufe 5: Optimised

In der Optimized-Phase wird DevOps zur zweiten Natur, mit hoch automatisierten, skalierbaren und anpassungsfähigen Systemen, die die Agilität und Geschäftsausrichtung verbessern.

• Organisation & Kultur: Die Organisation ist für Agilität strukturiert, mit interdisziplinären Teams, die durch Support-Rollen rotieren, um operatives Wissen und Empathie für Endbenutzer zu gewährleisten.
• Build & Delivery: CI/CD ist tief integriert und ermöglicht Implementierungen ohne manuelle Eingriffe. Die Teams innovieren schnell und bringen neue Ideen innerhalb von Stunden oder Tagen in die Produktion.
• Automatisierung: Vollständig automatisierte Pipelines bringen den Code nahtlos von der Entwicklung in die Produktion und unterstützen Experimente und Skalierung.
• Testen: Tests in realen Szenarien sagen das Produktverhalten nach der Bereitstellung voraus und bieten umfassende Einblicke in die Leistung.
• Sicherheit: Sicherheit ist eine gemeinsame Verantwortung. Jedes Team integriert bewährte Sicherheitspraktiken und stellt sicher, dass diese auf jeder Ebene eingebettet sind.
• Überwachung: Erweiterte Beobachtungsmöglichkeiten unterstützen schnelle Diagnosen, Analysen und Optimierungen, die eine proaktive Problemlösung und Kundenzufriedenheit ermöglichen.

Jede Ebene unterstreicht eine transformative Phase auf dem Weg zu DevOps und führt Unternehmen von isolierten, manuellen Prozessen zu einer ganzheitlichen, automatisierten und agilen DevOps-Kultur.

Cloud-Reifegradmodell: Navigieren durch die Cloud-Transformation

Cloud-Reifegradmodelle sind wichtige Rahmenwerke, die Unternehmen dabei helfen, ihre Cloud-Fähigkeiten zu bewerten und zu verbessern, wobei sie sich auf Bereiche wie Einführung, Sicherheit und Cloud-native Entwicklung konzentrieren. Durch die Bewertung des Cloud-Reifegrads können Unternehmen ihre technologischen Fortschritte mit den Geschäftszielen abstimmen und die Cloud-Technologie in jeder Entwicklungsphase effektiver nutzen.

Cloud Adoption-Reifegradmodell

Das Cloud Adoption-Reifegradmodellmisst den Fortschritt eines Unternehmens bei der Einführung von Cloud-Infrastrukturen und konzentriert sich dabei auf das technische Wissen, die Cloud-Bereitschaft und die kulturelle Anpassungsfähigkeit. Jede Stufe repräsentiert eine sequenzielle Phase in der Cloud-Entwicklung, wobei Unternehmen jede Phase vollständig etablieren müssen, bevor sie zur nächsten übergehen können:

• Legacy: Hier beginnt die Reise des Unternehmens, ohne vorhandene Cloud-fähige Anwendungen, Infrastruktur oder Dienste.
• Ad Hoc: Unternehmen beginnen mit grundlegenden Cloud-Technologien und nutzen in der Regel Infrastructure as a Service (IaaS) für Ressourcen wie Rechenleistung, Speicher und Netzwerke auf einer Pay-as-you-go-Basis.
• Wiederholbar: Prozesse für die Cloud-Migration werden konsistent, und Initiativen wie ein Cloud Center of Excellence (CCoE) werden eingerichtet, um eine skalierbare Cloud-Einführung zu unterstützen.
• Optimiert: Cloud-Ressourcen werden effizient genutzt, mit standardisierten Grundlagen, die alle neuen Cloud-Initiativen unterstützen.
• Cloud-Advanced: Die Organisation arbeitet überwiegend in der Cloud, mit optimierten Prozessen, die nahtlos in den Geschäftsbetrieb integriert sind.

Cloud Security-Reifegradmodell

Mit der Umstellung von Unternehmen auf die Cloud wird das Cloud Security Reifegradmodell entscheidend. Die Sicherheit in der Cloud hängt sowohl von den Kontrollen des Cloud Service Providers (CSP) als auch von der Konfiguration des Kunden ab. Das Modell der Cloud Security Alliance bietet einen Rahmen, um die Sicherheit auf jeder Reifegradstufe zu verbessern, obwohl nicht alle Unternehmen jede Komponente übernehmen müssen:

• Keine Automatisierung: Die Sicherheitspraktiken sind vollständig manuell, wobei sich die Teams auf Dashboards verlassen, um Probleme zu erkennen und darauf zu reagieren.
• Einfache SecOps: Anfängliche Automatisierung mit einigen Infrastructure as Code (IaC)-Bereitstellungen und föderierten Konten.
• Manuell ausgeführte Skripte: Die Automatisierung nimmt zu, oft mit Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und verstärkter Kontenföderation, obwohl die meisten Aktionen weiterhin manuell ausgeführt werden.
• Guardrails: Die Automatisierung wird auf alle Konten ausgeweitet, wobei Guardrails als Governance-Richtlinien implementiert werden.
• Automatisierung überall: Die Sicherheit wird durch IaC vollständig integriert, mit umfassender MFA und Föderation, wodurch die meisten Sicherheitsvorgänge automatisiert werden.

Cloud-Native Reifegradmodell

Das Cloud-Native Reifegradmodell (CNMM) konzentriert sich auf die Fähigkeit einer Organisation, Cloud-native Anwendungen zu bauen und zu verwalten, wobei häufig Open-Source-Tools eingesetzt werden. Dieses Modell unterstreicht die Bedeutung der Cloud-Native-Entwicklung für Agilität und Skalierbarkeit, wobei sich Organisationen von grundlegenden Cloud-Kenntnissen bis hin zu vollständiger Autarkie entwickeln:

• Build: Für frühe Cloud-Native-Projekte gibt es nur begrenzte organisatorische Unterstützung, die sich oft auf Proof-of-Concept-Anwendungen (POC) beschränkt.
• Operate: Cloud-Native-Fähigkeiten entwickeln sich mit der Bildung von DevOps-Teams und dem Aufkommen agiler Praktiken. SMEs (Subject Matter Experts) beginnen, sich innerhalb der Organisation zu etablieren.
• Scale: Cloud-native Ansätze sind jetzt Standard und werden von den Interessengruppen verstärkt unterstützt. Die Ausbildung in Sicherheitspraktiken ist breit gefächert, und die Organisation zentralisiert die Verantwortlichkeiten aus Effizienzgründen.
• Improve: Die Cloud ist die Standardinfrastruktur. Optimierung und Prozessverbesserung stehen im Mittelpunkt, da die Organisation Kubernetes für die Container-Orchestrierung einsetzt.
• Optimize: Die Organisation ist vollständig Cloud-nativ, mit verteilter Serviceverantwortung und einer ausgereiften DevSecOps-Kultur, die skalierbare Abläufe, effektive Experimente und FinOps-Praktiken ermöglicht.

DevOps und Cloud-Reife: Wie sie sich überschneiden

Cloud-Plattformen sind grundlegende Voraussetzungen für DevOps-Praktiken und machen die Cloud-Reife zu einem Schlüsselfaktor für den DevOps-Erfolg. Fortschrittliche Cloud-Funktionen können DevOps verbessern, indem sie die Bereitstellung, Skalierung, Überwachung und Sicherheit vereinfachen. Im Gegenzug können DevOps-Praktiken Unternehmen dabei helfen, den Wert ihrer Cloud-Investitionen zu maximieren, indem sie die Release-Geschwindigkeit und die Systemzuverlässigkeit verbessern.

Große Cloud-Anbieter wie AWS und Azure haben die Komplexität der Cloud-Einführung und der DevOps-Optimierung erkannt und bieten DevOps Reifegrad Guides an, die Unternehmen dabei helfen, ihren aktuellen Stand zu bewerten und eine maßgeschneiderte Roadmap zu entwickeln.

AWS DevOps-Reifegrad-Leitfaden: AWS bietet Ressourcen und Best Practices für die Optimierung von DevOps auf seiner Plattform, einschließlich automatisierter CI/CD-Pipelines, Infrastructure-as-Code und Überwachungsdienste wie CloudWatch. AWS ermutigt Unternehmen, eine DevOps-Kultur zu etablieren, und bietet Tools für jede Reifegradstufe, von der anfänglichen Einführung bis zur fortgeschrittenen Optimierung. Das DevOps-Reifegradmodell von AWS beispielsweise leitet Kunden bei der Nutzung von Cloud-nativen Tools wie AWS CodePipeline, CloudFormation und Amazon EKS an, um DevOps-Verfahren zu verbessern.

Azure DevOps Reifegrad-Leitfaden: Azure bietet auch einen detaillierten Leitfaden, der die Schritte zur Einführung und Optimierung von DevOps auf seiner Plattform beschreibt. Von Azure Pipelines und Artefakten bis hin zu Tools für die Automatisierung und Überwachung unterstützen die Azure-Ressourcen Unternehmen in jeder Reifephase und bieten einen nahtlosen Weg zur Einführung, Skalierung und Automatisierung von DevOps-Verfahren.

Diese anbieterspezifischen Leitfäden sind wertvoll, da sie einzigartige Plattformfunktionen berücksichtigen und Unternehmen dabei helfen, DevOps-Praktiken so zu optimieren, dass sie eng mit der Architektur und den Tools des gewählten Cloud-Anbieters abgestimmt sind.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Für Unternehmen, welche ihre derzeitigen DevOps- und Cloud-Praktiken verbessern möchten, bieten Reifegradmodelle einen strategischen Weg nach vorn. Unabhängig davon, ob Sie sich auf DevOps, die Cloud-Einführung oder beides konzentrieren, kann die Bewertung des Reifegrads Ihres Teams helfen, Initiativen zu priorisieren, Kosten zu senken und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Reifegradmodelle sind wertvolle Werkzeuge, die dabei helfen, die technischen Ziele mit den Geschäftszielen abzustimmen, stabilere Abläufe zu schaffen und die Teams in die Lage zu versetzen, Technologien strategisch zu nutzen. Durch das Verständnis und die Anwendung dieser Modelle:

• Stärken und Schwächen erkennen: Regelmäßige Bewertungen helfen dabei, festzustellen, wo DevOps- und Cloud-Verfahren verbessert werden müssen.
• Investitionen und Initiativen priorisieren: Ressourcen können in Bereiche gelenkt werden, die kurz- und langfristig den größten Nutzen bringen.
• Förderung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung: Diese Modelle sind nicht statisch - sie ermutigen eine Organisation, sich ständig weiterzuentwickeln.

Der Weg zur DevOps- und Cloud-Reife ist ein kontinuierlicher, aber mit gut definierten Modellen und Frameworks von Cloud-Anbietern können Unternehmen mit Klarheit und Zuversicht voranschreiten. Unabhängig davon, ob ein traditionelles DevOps-Reifegradmodell oder ein Modell, das auf einen bestimmten Cloud-Anbieter wie AWS oder Azure ausgerichtet ist, verwendet wird, ist das Ziel letztlich das gleiche: die Rationalisierung der Bereitstellung, die Verbesserung der Zusammenarbeit und die Optimierung der Leistung in einer zunehmend automatisierten Welt.