DevOps

🎯 Definicja

DevOps to zestaw praktyk, zasad i narzędzi inżynierii oprogramowania, którego celem jest zintegrowanie pracy zespołów developerskich (Dev) i operacyjnych (Ops). Koncentruje się na budowie kultury współpracy i zaufania, automatyzacji procesów oraz ciągłym dostarczaniu wartości użytkownikom przy zachowaniu wysokiej jakości i stabilności.

🔑 Kluczowe punkty

• DevOps łączenie zespołów deweloperskich i operacyjnych — wspólna odpowiedzialność za produkt na każdym etapie.
• Koncentruje się na automatyzacji: budowania, testowania, wdrażania i monitorowania systemów.
• Praktyki DevOps poprawiają cykliczność dostarczania (delivery cycle), zmniejszają czas wdrożeń i liczbę błędów produkcyjnych.
• DevOps to także kultura organizacyjna: współpraca, odpowiedzialność, feedback i ciągłe usprawnienia.
• Powiązane podejścia: Continuous Integration (CI), Continuous Deployment (CD), Infrastructure as Code (IaC), Monitoring & Alerting.

📚 Szczegółowe wyjaśnienie

Główne filary DevOps

1. Ciągła integracja (CI)
   Praktyka regularnego łączenia kodu do wspólnego repozytorium, które jest automatycznie testowane (np. GitHub Actions, GitLab CI).

2. Ciągłe dostarczanie/wdrażanie (CD)
   Automatyczne wdrażanie testowanego kodu na kolejne środowiska (staging, prod) z minimalnym udziałem człowieka.

3. Infrastructure as Code (IaC)
   Opis środowiska infrastrukturalnego jako kodu (np. Terraform, Pulumi, Ansible) pozwala na wersjonowanie, śledzenie zmian oraz replikowalność środowisk.

4. Monitoring i obserwowalność
   Stały wgląd w zdrowie i zachowanie systemu (logi, metryki, dashboardy, alerty – np. Prometheus, Grafana, Datadog).

5. Automatyzacja testów i jakości
   Testy jednostkowe, integracyjne, end-to-end, statyczna analiza kodu, lintowanie — wszystko zintegrowane w pipeline.

Korzyści z DevOps

Obszar	Korzyść
Time-to-market	Szybsze wydania, częstsze deploye
Jakość oprogramowania	Mniej bugów przez automatyczne testy, rollbacki
Stabilność	Mniejsze ryzyko awarii i szybszy recovery
Zadowolenie zespołu	Mniej “ręcznych” wdrożeń, mniej frustracji
Transparentność	Widoczność zmian, historii deployów, logów

DevOps a DataOps

DevOps i DataOps mają wspólną filozofię: szybkie, niezawodne i zautomatyzowane dostarczanie wartości.
Różnica:

• DevOps — koncentruje się na oprogramowaniu/aplikacjach.
• DataOps — na pipeline’ach danych i analityce.

DataOps zapożycza wiele praktyk DevOps: CI/CD dla danych, testy danych, monitoring, IaC dla platform danych.

💡 Przykład zastosowania

Zespół produktowy wykorzystuje DevOps do codziennego wdrażania zmian w aplikacji webowej. Każdy pull request uruchamia pipeline CI, który testuje kod, sprawdza jakość i automatycznie wdraża aktualizację na środowisko staging. Po zaakceptowaniu, zmiany trafiają do produkcji przez CD. Cały proces zajmuje minuty, a dashboard (Grafana) monitoruje metryki wydajności i zużycia zasobów. Dzięki strategiom rollbacku ryzyko awarii jest minimalne.

📌 Źródła

• https://www.atlassian.com/devops
• https://aws.amazon.com/devops/
• https://www.redhat.com/en/topics/devops

👽 Brudnopis

• Dev + Ops = działaj razem od kodu po produkcję
• Akcent na szybkie cykle, niezawodność, kulturę lean
• Kiedyś: deweloper pisze → admin wdraża
• Dziś: jeden zespół, wspólna odpowiedzialność
• Automatyczne testy + monitoring + rollback → jakościowy deployment
• DevOps w data stack: dbt + Airbyte + Airflow + CI/CD = DataOps v2
• Narzędzia: Git, Docker, Kubernetes, Terraform, Jenkins, ArgoCD, CircleCI

---