دواپس (DevOps)، مجموعه ای متشکل از “توسعه” و “عملیات”، به عنوان یک رویکرد انقلابی برای توسعه نرم افزار و عملیات فناوری اطلاعات در اواخر دهه 2000 ظهور کرد. این اصطلاح توسط پاتریک دبویس در سال 2009 در کنفرانس DevOpsDays در بلژیک ابداع شد. DevOps قصد دارد شکاف بین تیم های توسعه و عملیات را پر کند و فرهنگ همکاری و کارایی را تقویت کند.

پیش نیازهای یادگیری DevOps

برای شروع یادگیری DevOps، چندین پیش نیاز کلیدی ضروری است:

1. دانش اولیه فناوری اطلاعات و توسعه نرم افزار
2. آشنایی با سیستم های لینوکس
3. مهارت های اسکریپت نویسی (به عنوان مثال Bash ،Python ،Ruby)
4. سیستم های کنترل نسخه (به ویژه Git)
5. درک کانتینرسازی و ارکستراسیون
6. مفاهیم یکپارچه سازی/ استقرار مستمر (CI/CD).
7. ابزارهای مدیریت پیکربندی

علاوه بر این، مهارت‌های نرم مانند “ارتباط مؤثر”، “همکاری تیمی” و “حل مسئله”، برای موفقیت در نقش‌های DevOps بسیار مهم هستند.

نیاز به DevOps و آینده آن

DevOps به دلیل توانایی آن در ساده‌سازی فرآیندهای توسعه نرم‌افزار، افزایش همکاری و تسریع در تحویل نرم‌افزار، اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است. از آنجایی که سازمان ها به اولویت دادن به تحول دیجیتال و روش های چابک ادامه می دهند، انتظار می رود تقاضا برای تخصص DevOps افزایش یابد.

آینده DevOps با تأکید مداوم بر اتوماسیون، خدمات ابری و عملیات مبتنی بر هوش مصنوعی، امیدوارکننده به نظر می رسد. همانطور که تکنولوژی تکامل می‌یابد، شیوه‌های DevOps احتمالاً با ترکیب ابزارها و روش‌های جدید سازگار می‌شوند و ارتباط آن را در چشم‌انداز توسعه نرم‌افزار حفظ می‌کنند.

DevOps در قیاس با سایر مشاغل برنامه نویسی

هنگام مقایسه DevOps با سایر زمینه های برنامه نویسی مانند علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، چندین تفاوت کلیدی ظاهر می شود:

• تمرکز: DevOps بر بهینه سازی فرآیند و همکاری تاکید دارد، در حالی که علم داده و هوش مصنوعی بر استخراج بینش از داده ها و ایجاد سیستم های هوشمند تمرکز دارند.
• مجموعه مهارت: DevOps به طیف گسترده‌تری از مهارت‌ها از جمله مدیریت سیستم، شبکه‌سازی و اتوماسیون نیاز دارد، در حالی که نقش‌های علم داده و هوش مصنوعی اغلب به دانش ریاضی و آماری عمیق‌تری نیاز دارند.
• ابزارها: DevOps از ابزارهایی برای اتوماسیون، کانتینری‌سازی و CI/CD استفاده می‌کند، در حالی که نقش‌های علم داده و هوش مصنوعی از کتابخانه‌ها و چارچوب‌های تخصصی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و توسعه مدل استفاده می‌کنند.
• رشد شغلی: هر دو زمینه چشم‌اندازهای شغلی قوی ارائه می‌دهند، اما نقش‌های DevOps ممکن است فرصت‌های بیشتری را برای همکاری متقابل و موقعیت‌های رهبری در سازمان‌های فناوری اطلاعات فراهم کند.

ابزارهای ضروری DevOps

برای کسانی که یادگیری DevOps خود را شروع می کنند، ابزارهای زیر ضروری در نظر گرفته می شوند:

1. کنترل نسخه: Git
2. کانتینرسازی: Docker
3. ارکستراسیون: Kubernetes
4. یکپارچه سازی/ استقرار مستمر (CI/CD):  Jenkins، GitLab CI، یا GitHub Actions
5. مدیریت پیکربندی: Ansible، Puppet یا Chef
6. پلتفرم های ابری: AWS، Azure یا Google Cloud Platform
7. نظارت: Prometheus، Grafana یا ELK Stack

حقوق مهندس DevOps

مهندسان DevOps عموماً به دلیل مجموعه مهارت های مورد تقاضا، حقوق رقابتی دارند. در حالی که ارقام دقیق بر اساس مکان، تجربه و اندازه شرکت متفاوت است، مهندسان DevOps اغلب حقوق‌هایی مشابه یا بالاتر از سایر نقش‌های برنامه‌نویسی دریافت می‌کنند.

به عنوان مثال، در ایالات متحده، میانگین حقوق یک مهندس DevOps از 95000 تا 140000 دلار در سال متغیر است. این اغلب برابر یا کمی بالاتر از حقوق دانشمندان داده یا مهندسان یادگیری ماشین است که معمولاً از 85000 تا 130000 دلار در سال متغیر است.

با این حال، مهم است که توجه داشته باشید که حقوق می تواند به طور قابل توجهی بر اساس عواملی مانند مکان، تجربه و تقاضای خاص صنعت، متفاوت باشد. هر دو حوزه DevOps و علم داده / AI پتانسیل درآمدزایی قوی و فرصت های رشد شغلی را برای متخصصان ماهر ارائه می دهند.

در پایان، DevOps یک مسیر شغلی امیدوارکننده را برای کسانی که علاقه مند به پر کردن شکاف بین توسعه نرم افزار و عملیات فناوری اطلاعات هستند، ارائه می دهد. DevOps با تمرکز بر همکاری، اتوماسیون و بهبود مستمر، همچنان جزء حیاتی شیوه های توسعه نرم افزار مدرن است.