ديف أوبس

الموسوعة الحرة

يقع مفهوم DevOps عند تقاطع التطوير (هندسة البرمجيات) وعمليات التكنولوجيا وضمان الجودة (QA).

ديف أوبس هي عملية دمج وأتمتة تطوير البرمجيات وعمليات تكنولوجيا المعلومات . [ أ ] تشمل ديف أوبس المهام اللازمة لتطوير البرمجيات ، ويمكن أن تؤدي إلى تقصير وقت التطوير وتحسين دورة حياة التطوير . [ 1 ] وفقًا لمهندس البرمجيات الأمريكي نيل فورد، فإن ديف أوبس، وخاصة من خلال التسليم المستمر ، تستخدم مبدأ "معالجة المشكلات مبكرًا" عن طريق معالجة المهام الصعبة في وقت مبكر، وتعزيز الأتمتة، وتمكين الكشف السريع عن المشكلات. [ 2 ]

على الرغم من الجدل الدائر حولها، [ ب ] [ ج ] [ د ] [ هـ ] تتميز منهجية DevOps عمومًا بثلاثة مبادئ أساسية: الملكية المشتركة، وأتمتة سير العمل، والتغذية الراجعة السريعة. من منظور أكاديمي، عرّف كلٌّ من لين باس ، وإينغو ويبر، وليمينغ تشو - ثلاثة باحثين في علوم الحاسوب من منظمة الكومنولث للبحوث العلمية والصناعية (CSIRO) ومعهد هندسة البرمجيات - منهجية DevOps بأنها "مجموعة من الممارسات التي تهدف إلى تقليل الوقت بين إدخال تغيير على النظام وتطبيقه في بيئة الإنتاج العادية، مع ضمان جودة عالية". [ 6 ] ومع ذلك، يُستخدم المصطلح في سياقات متعددة. في أفضل حالاتها، تُعدّ DevOps مزيجًا من ممارسات محددة، وتغيير ثقافي، وأدوات. [ 7 ]

تاريخ

ظهرت المقترحات التي تجمع بين منهجيات تطوير البرمجيات ومفاهيم النشر والتشغيل لأول مرة في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات. [ 8 ]

في عام ٢٠٠٩، عُقد أول مؤتمر لأيام ديف أوبس في مدينة غنت ببلجيكا. أسس المؤتمر باتريك ديبوا، مستشار وممارس تكنولوجيا المعلومات البلجيكي. [ ٩ ] [ ١٠ ] وقد انتشر المؤتمر الآن إلى بلدان أخرى. [ ١١ ]

في عام 2012، نشرت ألانّا براون أول تقرير بعنوان "حالة DevOps" في شركة Puppet Labs . [ 12 ] [ 13 ]

في عام 2016، نُشرت مقاييس DORA للإنتاجية (تكرار النشر، والمدة الزمنية اللازمة للتغييرات) والاستقرار (متوسط ​​وقت الاسترداد، ومعدل فشل التغيير) في تقرير حالة DevOps لذلك العام. [ 12 ] ومع ذلك، انتقد بعض الخبراء منهجية البحث والمقاييس. [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] واستجابةً لهذه الانتقادات، نشر تقرير حالة DevOps لعام 2023 [ 17 ] تغييراتٍ حدّثت مقياس الاستقرار "متوسط ​​وقت الاسترداد" إلى "وقت استرداد النشر الفاشل"، مُقرّةً بالالتباس الذي أحدثه المقياس السابق. [ 18 ]

أعاد تقرير عام 2024 هيكلة إطار عمل المقاييس بنقل وقت استعادة النشر الفاشل من مقياس الاستقرار إلى مقياس الإنتاجية، واستحداث مقياس جديد هو "معدل إعادة العمل" لقياس نسبة عمليات النشر غير المخطط لها التي تُجرى لإصلاح المشكلات التي يراها المستخدم. [ 19 ] وفي عام 2025، تخلت مبادرة DORA عن تصنيف الفرق إلى مستويات أداء، وقدمت بدلاً من ذلك سبعة نماذج أولية للفرق تجمع بين مقاييس التسليم وعوامل بشرية مثل الإرهاق، والاحتكاك، والقيمة المتصورة. [ 20 ]

المقاييس ذات الصلة

طوّرت منظمة أبحاث وتقييم DevOps (DORA) مجموعة من المقاييس التي تهدف إلى قياس كفاءة وموثوقية تطوير البرمجيات. وتشمل هذه المقاييس ما يلي: [ 21 ] [ 22 ]

  • معدل النشر: الوقت بين عمليات نشر التعليمات البرمجية.
  • متوسط ​​الوقت اللازم لإجراء التغييرات: الوقت بين إيداع الكود ونشره.
  • معدل فشل التغيير: النسبة المئوية لعمليات النشر التي تسبب مشاكل في الإنتاج.
  • وقت استعادة النشر الفاشل (كان يُعرف سابقًا باسم متوسط ​​وقت الاستعادة)
  • الموثوقية: تقيس الأداء التشغيلي من خلال التركيز على التوافر والالتزام بتوقعات المستخدم.

العلاقة بالأساليب الأخرى

تتشابه العديد من الأفكار الأساسية لمنهجية DevOps مع ممارسات أخرى معروفة، مثل منهجية Lean ودورة التخطيط والتنفيذ والتحقق والتحسين (Plan-Do-Check-Act) لديمنج ، ومنهجية تويوتا ، ومنهجية Agile التي تعتمد على تقسيم المكونات وأحجام الدفعات. [ 23 ] وعلى عكس النهج التوجيهي "من أعلى إلى أسفل" والإطار الجامد لإطار عمل ITIL في التسعينيات، فإن منهجية DevOps "من أسفل إلى أعلى" ومرنة، حيث ابتكرها مهندسو البرمجيات لتلبية احتياجاتهم الخاصة. [ 24 ]

رشيق

نشأت دوافع ما يُعرف اليوم بمنهجية DevOps الحديثة، والعديد من ممارساتها القياسية كالبناء والاختبار الآليين، والتكامل المستمر ، والتسليم المستمر، في عالم منهجية Agile، التي يعود تاريخها بشكل غير رسمي إلى تسعينيات القرن الماضي، وبشكل رسمي إلى عام 2001. لم تتمكن فرق تطوير Agile، التي تستخدم أساليب مثل البرمجة المتطرفة، من "إرضاء العميل من خلال التسليم المبكر والمستمر لبرمجيات قيّمة" [ 25 ] إلا إذا تولّت مسؤولية عمليات التشغيل والبنية التحتية لتطبيقاتها، وأتمتة جزء كبير من هذا العمل. ولأن منهجية Scrum برزت كإطار عمل Agile المهيمن في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، وأغفلت الممارسات الهندسية التي كانت جزءًا من العديد من فرق Agile، فقد انفصل زخم أتمتة عمليات التشغيل ووظائف البنية التحتية عن منهجية Agile، وتوسّع ليشمل ما يُعرف اليوم بمنهجية DevOps الحديثة. تركز DevOps اليوم على نشر برمجيات مطوّرة لا تعتمد على منهجية محددة.

عمليات الأرشي

يبدأ منهج ArchOps من عناصر بنية البرمجيات بدلاً من شفرة المصدر للنشر التشغيلي، على عكس منهج DevOps. [ 26 ] ويرى منهج ArchOps أن النماذج المعمارية هي كيانات من الدرجة الأولى في تطوير البرمجيات ونشرها وتشغيلها.

التكامل والتسليم المستمر (CI/CD)

يُعدّ التكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD) عنصرًا أساسيًا لنجاح منهجية DevOps، تمامًا كالأتمتة. [ 27 ] بالإضافة إلى ذلك، يُسهم تحسين التعاون والتواصل بين الفرق وداخلها في تسريع طرح المنتجات في السوق وتقليل المخاطر. [ 28 ]

تطوير قواعد البيانات

يطبق منهج DevOps لقواعد البيانات مبادئ DevOps و CI/CD مباشرةً على تطوير قواعد البيانات وعملياتها. يتيح دمج تغييرات المخطط، وعمليات الترحيل، والبيانات المرجعية، وتحديثات طبقة البيانات الأخرى في نفس مسارات التحكم في الإصدار والآلية المستخدمة لرمز التطبيق، عمليات نشر أكثر موثوقية. كما يُمكّن هذا النهج من تحسين التنسيق بين تغييرات التطبيق والبيانات. [ 29 ] [ 30 ]

تشمل ممارسات DevOps النموذجية لقواعد البيانات وضع تعريفات مخطط قاعدة البيانات تحت نظام التحكم في الإصدارات، وتطبيق الاختبارات الآلية (مثل اختبارات الوحدة أو التحقق من صحة الترحيل) على تغييرات قاعدة البيانات، ونشر هذه التغييرات من خلال مسارات التكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD). تقلل هذه الممارسات مما يُعرف عادةً باسم "انحراف المخطط" بين أنظمة التطوير والإنتاج، وتُخفّض من مخاطر فشل النشر. [ 31 ] [ 32 ]

تطوير تطبيقات الجوال

منهجية تطوير تطبيقات الجوال (Mobile DevOps) هي منهجية تُطبّق مبادئ DevOps على تطوير تطبيقات الجوال. يركز DevOps التقليدي على تبسيط عملية تطوير البرمجيات بشكل عام ، لكن تطوير تطبيقات الجوال يواجه تحديات فريدة تتطلب نهجًا مُخصّصًا. [ 33 ] لا تُعدّ منهجية تطوير تطبيقات الجوال مجرد فرع من DevOps خاص بتطوير تطبيقات الجوال، بل هي امتداد وإعادة تفسير لفلسفة DevOps مُكيّفة مع متطلبات تطبيقات الجوال الخاصة.

هندسة موثوقية الموقع

في عام ٢٠٠٣، طورت جوجل هندسة موثوقية المواقع (SRE)، وهي منهجية لإطلاق ميزات جديدة باستمرار في أنظمة واسعة النطاق وعالية التوافر مع الحفاظ على تجربة مستخدم نهائية عالية الجودة. [ ٣٤ ] على الرغم من أن هندسة موثوقية المواقع تسبق تطوير منهجية DevOps، إلا أنهما يُنظر إليهما عمومًا على أنهما مرتبطان. ويعتبر بعض مؤسسي هذا المجال هندسة موثوقية المواقع تطبيقًا لمنهجية DevOps. [ ٣٥ ]

نظام إنتاج تويوتا، التفكير الرشيق، كايزن

استلهم نظام إنتاج تويوتا (TPS) مفهوم الإنتاج الرشيق من خلال تركيزه على التحسين المستمر ، وكايزن ، والتدفق، والإنتاج على دفعات صغيرة. وينبثق مبدأ "حبل أندون" الذي يُعنى بتوفير تغذية راجعة سريعة، والعمل الجماعي، وحل المشكلات، من نظام إنتاج تويوتا. [ 36 ] [ 37 ]

ديف سيك أوبس، نقل الأمن إلى اليسار

كما يوحي اسمه، يدمج منهج DevSecOps منهجية DevOps ضمن ممارسات الأمن السيبراني. وخلافًا لنموذج فريق الأمن المركزي التقليدي، يُمنح كل فريق تطوير صلاحية تضمين ضوابط الأمن المناسبة في عملية تسليم البرمجيات. تُجري الفرق الاختبارات وتُطبّق ممارسات الأمن في مراحل مبكرة من دورة حياة التطوير، ومن هنا جاء مصطلح " التحول إلى اليسار ". ويتم اختبار الأمن في ثلاثة مجالات رئيسية: الثابت، وتكوين البرمجيات، والديناميكي.

يُعدّ فحص البرمجيات بشكل ثابت عبر اختبار أمان التطبيقات الثابت (SAST) اختبارًا ذا صندوق أبيض مع تركيز خاص على الأمان. وتختلف الأدوات اللازمة لإجراء هذا التحليل الثابت للشيفرة البرمجية باختلاف لغة البرمجة. يتم تحليل مكونات البرنامج، وخاصة المكتبات، ويتم التحقق من إصدار كل مكون مقابل قوائم الثغرات الأمنية المنشورة من قِبل CERT وغيرها من مجموعات الخبراء. عند تسليم البرامج للعملاء، يُولى اهتمام خاص لتراخيص المكتبات ومدى توافقها مع ترخيص البرنامج الموزع، لا سيما تراخيص حقوق النشر المفتوحة .

في الاختبار الديناميكي، المعروف أيضًا باختبار الصندوق الأسود ، يُختبر البرنامج دون معرفة وظائفه الداخلية. في منهجية DevSecOps، يُشار إلى هذه الممارسة باختبار أمان التطبيقات الديناميكي (DAST) أو اختبار الاختراق. والهدف هو الكشف المبكر عن العيوب، بما في ذلك ثغرات البرمجة النصية عبر المواقع (XSS) وثغرات حقن SQL .

غالبًا ما تُصنّف العيوب المكتشفة من الاختبارات الثابتة والديناميكية وتُفرز وفقًا لتصنيفات مثل قائمة نقاط الضعف الشائعة (CWE) ، التي تُشرف عليها مؤسسة Mitre . يُسهّل هذا تحديد أولويات إصلاحات الثغرات الأمنية، كما يسمح بمعالجة نقاط الضعف المتكررة باستخدام حلول تخفيف مُوصى بها. اعتبارًا من عام 2025، احتفظت CWE بقائمتها الخاصة لنقاط الضعف المتكررة، وهي قائمة CWE Top 25. [ 38 ] بالإضافة إلى ذلك، تحتفظ منظمات مثل مشروع أمان التطبيقات العالمي المفتوح (OWASP) بقوائم لنقاط الضعف البرمجية المتكررة على مستوى الصناعة. [ 39 ]

وقد وُصفت منهجية DevSecOps أيضاً بأنها تحول ثقافي يتضمن نهجاً شاملاً لإنتاج برمجيات آمنة من خلال دمج التثقيف الأمني، والأمن بالتصميم، وأتمتة الأمن. [ 40 ]

ثقافة

بإمكان مبادرات DevOps تغيير طريقة تعاون عمليات الشركة ومطوريها ومختبريها خلال عمليات التطوير والتسليم. [ 41 ] [ 42 ]

تسعى منهجية DevOps إلى دعم الاتساق والموثوقية والكفاءة داخل المؤسسة. ويتحقق ذلك عادةً من خلال مستودع مشترك للتعليمات البرمجية أو نظام للتحكم في الإصدارات. [ 43 ] تستخدم العديد من المؤسسات أنظمة التحكم في الإصدارات لتسهيل تقنيات أتمتة DevOps مثل الآلات الافتراضية ، والحاويات (أو المحاكاة الافتراضية على مستوى نظام التشغيل )، والتكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD )، [ 44 ] مع الإشارة إلى نظام التحكم في الإصدارات Git ومنصة GitHub كمثالين.

جيتوبس

تطورت منهجية GitOps من منهجية DevOps، وهي تستمد اسمها من نظام التحكم في الإصدارات الشهير Git، كما أن حالة تكوين النشر تخضع للتحكم في الإصدارات . يمكن إدارة تغييرات التكوين باستخدام ممارسات مراجعة التعليمات البرمجية ، ويمكن التراجع عنها باستخدام التحكم في الإصدارات. باختصار، يتم تتبع جميع التغييرات التي تطرأ على التعليمات البرمجية وحفظها، مما يُسهّل إجراء أي تحديثات على سجل التغييرات. وكما أوضحت شركة Red Hat ، فإن "رؤية التغييرات تعني القدرة على تتبع المشكلات وإعادة إنتاجها بسرعة، مما يُحسّن الأمان العام". [ 45 ]

عمليات البيانات

تُعدّ DataOps مجموعة من الممارسات والعمليات والتقنيات التي تجمع بين منظور متكامل وموجّه نحو العمليات للبيانات، مع الأتمتة وأساليب هندسة البرمجيات الرشيقة ، بهدف تحسين الجودة والسرعة والتعاون، وتعزيز ثقافة التحسين المستمر في مجال تحليلات البيانات . [ 46 ] وبينما بدأت DataOps كمجموعة من أفضل الممارسات، فقد تطورت الآن لتصبح منهجًا جديدًا ومستقلًا لتحليلات البيانات. [ 47 ] تُطبّق DataOps على دورة حياة البيانات بأكملها [ 48 ] بدءًا من إعداد البيانات وصولًا إلى إعداد التقارير، وتُقرّ بالترابط الوثيق بين فريق تحليلات البيانات وعمليات تكنولوجيا المعلومات. [ 49 ]

يدمج DataOps منهجية Agile لتقصير وقت دورة تطوير التحليلات بما يتماشى مع أهداف العمل. [ 48 ]

يركز منهج DevOps على التسليم المستمر من خلال الاستفادة من موارد تكنولوجيا المعلومات عند الطلب وأتمتة اختبار البرمجيات ونشرها. وقد أدى هذا الدمج بين تطوير البرمجيات وعمليات تكنولوجيا المعلومات إلى تحسين سرعة وجودة وإمكانية التنبؤ ونطاق هندسة البرمجيات ونشرها. وباستعارة أساليب من DevOps، يسعى منهج DataOps إلى تحقيق هذه التحسينات نفسها في تحليلات البيانات. [ 49 ]

تستخدم إدارة عمليات البيانات (DataOps) التحكم الإحصائي في العمليات (SPC) لمراقبة مسار تحليل البيانات والتحكم فيه. وبفضل تطبيق SPC، تتم مراقبة البيانات المتدفقة عبر النظام التشغيلي والتحقق منها باستمرار. وفي حال حدوث أي خلل، يتم إخطار فريق تحليل البيانات بتنبيه تلقائي. [ 50 ]

لا يرتبط منهج DataOps بتقنية أو بنية أو أداة أو لغة أو إطار عمل محدد. أفضل أدوات DataOps تعزز التعاون والتنسيق والجودة والأمان وسهولة الوصول والاستخدام. [ 51 ]

تاريخ

تم تقديم مفهوم DataOps لأول مرة من قِبل ليني ليبمان، المحرر المساهم في InformationWeek ، في منشور على مدونة IBM Big Data & Analytics Hub بعنوان "3 أسباب تجعل DataOps ضروريًا لنجاح البيانات الضخمة " بتاريخ 19 يونيو 2014. [ 52 ] وقد شاع استخدام مصطلح DataOps لاحقًا بفضل آندي بالمر من Tamr وستيف لوك. [ 53 ] [ 49 ] DataOps هو اختصار لـ "عمليات البيانات". [ 48 ] كان عام 2017 عامًا هامًا لـ DataOps، حيث شهد تطورًا ملحوظًا في النظام البيئي، وتغطية تحليلية واسعة، وزيادة في عمليات البحث عن الكلمات المفتاحية، بالإضافة إلى الاستبيانات والمنشورات ومشاريع المصادر المفتوحة. [ 54 ] وقد أدرجت Gartner مفهوم DataOps ضمن دورة الترويج لإدارة البيانات في عام 2018. [ 55 ]

تراث DataOps من DevOps وAgile والتصنيع

الأهداف والفلسفة

من المتوقع أن ينمو إجمالي حجم البيانات العالمي بمعدل نمو سنوي مركب قدره 32% ليصل إلى 180 زيتابايت بحلول عام 2025 (المصدر: IDC). [ 51 ] تسعى منهجية DataOps إلى توفير الأدوات والعمليات والهياكل التنظيمية اللازمة لاستيعاب هذه الزيادة الكبيرة في البيانات. [ 51 ] تعمل الأتمتة على تبسيط عمليات إعداد البيانات، واستيعابها، وإدارة قواعد البيانات المتكاملة الضخمة، مما يتيح لفريق البيانات تطوير تحليلات جديدة بطريقة أكثر كفاءة وفعالية. [ 56 ] [ 49 ] تسعى منهجية DataOps إلى زيادة سرعة وموثوقية وجودة تحليلات البيانات. [ 57 ] وهي تركز على التواصل والتعاون والتكامل والأتمتة والقياس والتنسيق بين علماء البيانات والمحللين ومهندسي البيانات/ETL ( الاستخراج والتحويل والتحميل ) وتقنية المعلومات وضمان الجودة/الحوكمة.

انظر أيضاً

ملحوظات

  1. ↑ كلمة مركبة منعمليات التطوير​​
  2. ↑ دايك وآخرون (2015): "على حد علمنا، لا يوجد تعريف موحد لمصطلحي هندسة الإصدار وDevOps. ونتيجة لذلك، يستخدم الكثيرون تعريفاتهم الخاصة أو يعتمدون على تعريفات الآخرين، مما يؤدي إلى حدوث لبس حول هذين المصطلحين." [ 3 ]
  3. ↑ جباري وآخرون (2016) "أظهرت نتائج البحث لهذه الدراسة الحاجة إلى تعريف لأن الدراسات الفردية لا تُعرّف DevOps بشكل متسق." [ 4 ]
  4. ↑ إريك وآخرون (2017) "لاحظنا وجود ثغرات مختلفة في دراسة DevOps: لا يوجد إجماع على المفاهيم التي يغطيها DevOps، ولا على كيفية تعريف DevOps." [ 5 ]
  5. ↑ إريك وآخرون (2017) "لقد اكتشفنا أنه لا يوجد اتفاق يذكر حول خصائص DevOps في الأدبيات الأكاديمية." [ 5 ]

مراجع

  1. ↑ كورتيمانش، ميريديث؛ ميل، إميلي؛ جيلز، ألكسندر س. "ما هو ديف أوبس؟ الدليل الشامل" . تيك تارجت . تم الاسترجاع في 22 يناير 2023 .
  2. ↑ بناء بنى تطورية: حوكمة البرمجيات الآلية . ISBN 978-1-4920-9754-9.
  3. ↑ دايك، أندريه؛ بينرز، رالف؛ ليختر، هورست (19 مايو 2015). "نحو تعريفات لهندسة الإصدار وDevOps". ورشة العمل الدولية الثالثة لهندسة الإصدار IEEE/ACM لعام 2015. IEEE . ص 3. doi : 10.1109/RELENG.2015.10 . ISBN  978-1-4673-7070-7. S2CID 4659735 . 
  4. ↑ جباري، رامتين؛ بن علي، نعمان؛ بيترسن، كاي؛ تنوير، بينيش (مايو 2016). "ما هو DevOps؟: دراسة منهجية شاملة للتعريفات والممارسات". وقائع ورشة العمل العلمية لعام 2016. رابطة آلات الحوسبة .
  5. 1 2 إريك، إف إم إيه؛ أمريت، سي؛ دانيفا، إم. (يونيو 2017). "دراسة نوعية لاستخدام منهجية DevOps في الممارسة العملية" (ملف PDF) . مجلة البرمجيات: التطور والعملية . 29 (6) e1885. doi : 10.1002/smr.1885 . S2CID 35914007 . 
  6. ↑ باس، لين؛ ويبر، إنجو؛ تشو، ليمينغ (2015). ديف أوبس: منظور مهندس برمجيات . أديسون-ويسلي. ISBN 978-0-13-404984-7.
  7. ↑ مونوز، ميرنا؛ نيغريتي رودريغيز، ماريو (2021-04-01). "دليل لتطبيق أو تعزيز منهجية DevOps في المؤسسات: دراسة حالة" . مجلة البرمجيات: التطور والعمليات . 36 (3). وايلي. doi : 10.1002/smr.2342 .
  8. ↑ تشابمان، م.، غاتي، ن: نموذج لدورة حياة الخدمة، وقائع مؤتمر TINA '93، الصفحات I-205–I-215، سبتمبر، 1993.
  9. ↑ ميزاك، ستيف (25 يناير 2018). "أصول ديف أوبس: ما أهمية الاسم؟" . devops.com . تم الاطلاع عليه بتاريخ 6 مايو 2019 .
  10. ↑ ديبوا، باتريك (9 أكتوبر 2008). "مؤتمر أجايل 2008 تورنتو" . معلومات موثقة كافية . تم الاطلاع عليه بتاريخ 12 مارس 2015 .
  11. ↑ ديبوا، باتريك. "أيام ديف أوبس" . أيام ديف أوبس . تم الاسترجاع في 31 مارس 2011 .
  12. 1 2 ألانة براون؛ نيكول فورسغرين؛ جيز همبل؛ نايجل كيرستن؛ جين كيم (2016). "تقرير حالة DevOps لعام 2016" (ملف PDF) . مختبرات بابيت، دورا (أبحاث DevOps ). تم الاطلاع عليه بتاريخ 24 أبريل 2024 .
  13. ↑ "دمية - ألانّا براون" . مختبرات الدمى . تم الاسترجاع في 27-04-2019 .
  14. ↑ تيرنر، غراهام (20 نوفمبر 2023). "تقرير: مهندسو البرمجيات يواجهون ردود فعل عنيفة بسبب الإبلاغ عن المخالفات" . ديجيت . تم الاطلاع عليه في 5 يناير 2024 .
  15. ↑ ساران، كليف. "مهندسو البرمجيات قلقون بشأن التعبير عن آرائهم - مجلة كمبيوتر ويكلي" . ComputerWeekly.com . تاريخ الاسترجاع: 5 يناير 2024 .
  16. ↑ "75% من مهندسي البرمجيات واجهوا إجراءات انتقامية في آخر مرة أبلغوا فيها عن مخالفات - ETHRWorldSEA" . ETHRWorld.com .
  17. ↑ ديبيليس، ديريك؛ لويس، أماندا؛ فيلالبا، دانييلا؛ فارلي، ديف. "تقرير حالة DevOps لعام 2023" . بحث وتقييم DevOps في Google Cloud . تم الاطلاع عليه بتاريخ 24 أبريل 2024 .
  18. ↑ ديبيليس، ديريك؛ هارفي، ناثان. "تقرير حالة DevOps لعام 2023: الثقافة هي كل شيء" . مدونة جوجل كلاود . تم الاطلاع عليه بتاريخ 24 أبريل 2024 .
  19. ↑ ستيفنز، راشيل (26 نوفمبر 2024). "تقرير دورا 2024 - نظرة على الإنتاجية والاستقرار" . ريدمونك . تم الاطلاع عليه في 11 مايو 2026 .
  20. ↑ "تقرير تسريع حالة DevOps لعام 2024" . DORA، Google Cloud . تم الاطلاع عليه في 11 مايو 2026 .
  21. ↑ فورسغرين، نيكول. تسريع: علم البرمجيات الرشيقة وDevOps: بناء وتوسيع نطاق مؤسسات التكنولوجيا عالية الأداء . ISBN 978-1-942788-33-1.
  22. ↑ "DORA Accelerate State of DevOps 2021". DevOps Research and Assessment (2021). 2021.
  23. ↑ كلاين، براندون ثورين (2021-05-01). "ديف أوبس: فهم موجز لفلسفة وعلم ديف أوبس" . Osti.gov . doi : 10.2172 /1785164 . OSTI 1785164. S2CID 236606284 .  
  24. ↑ "تاريخ وتطور منهجية DevOps | توم جيراغتي" . 5 يوليو 2020. تم الاطلاع عليه بتاريخ 29 نوفمبر 2020 .
  25. ↑ "المبادئ الكامنة وراء بيان أجايل" . agilemanifesto.org . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2020-12-06 .
  26. ↑ كاستيلانوس، كاميلو؛ كوريل، داريو (15 سبتمبر 2018). "تنفيذ النماذج المعمارية لتحليلات البيانات الضخمة". هندسة البرمجيات . سلسلة محاضرات في علوم الحاسوب. المجلد 11048. الصفحات 364-371 . doi : 10.1007/978-3-030-00761-4_24 . ISBN   978-3-030-00760-7.
  27. ↑ همبل، جيز؛ فارلي، ديفيد (2011). التسليم المستمر: إصدارات برمجيات موثوقة من خلال أتمتة البناء والاختبار والنشر . بيرسون إديوكيشن إنك. ISBN 978-0-321-60191-9.
  28. ↑ تشين، ليان بينغ (2015). "التسليم المستمر: فوائد هائلة، ولكن تحديات أيضًا". مجلة IEEE للبرمجيات . 32 (2): 50-54 . doi : 10.1109/MS.2015.27 . S2CID 1241241 . 
  29. ↑ فلوري، ياسمين؛ فورناري، فابريزيو؛ بوستولكا، إلزبيتا (2024). "حول أهمية ممارسات التكامل المستمر/التسليم المستمر لتطبيقات قواعد البيانات" . مجلة البرمجيات: التطور والعمليات . doi : 10.1002/smr.2720 . تاريخ الاسترجاع : 24 أغسطس 2025 .
  30. ↑ شاهين، مجتبى؛ علي بابار، محمد؛ تشو، ليمينغ (2017). "التكامل والتسليم والنشر المستمر: مراجعة منهجية للمناهج والأدوات والتحديات والممارسات" . IEEE Access . 5 : 3909-3943 . arXiv : 1703.07019 . doi : 10.1109 /ACCESS.2017.2685629 . تاريخ الاسترجاع: 24 أغسطس 2025 .
  31. ↑ "إدارة تغيير قواعد البيانات" . DORA . تم الاسترجاع في 24-08-2025 .
  32. ↑ "دليل DevOps لقواعد البيانات" . Liquibase . تم الاطلاع عليه بتاريخ 24-08-2025 .
  33. ↑ تاك، روهين؛ مودي، جالاك (2018). تطوير تطبيقات الجوال: تحقيق التكامل والنشر المستمر داخل تطبيقات الجوال . دار نشر باكت. الصفحات 12-18 . ISBN  978-1-78829-624-3.
  34. ↑ باير، بيتسي؛ جونز، كريس؛ بيتوف، جينيفر؛ مورفي، نيال ريتشارد (أبريل 2016). هندسة موثوقية الموقع . دار نشر أورايلي. رقم ISBN 978-1-4919-2909-4.
  35. ↑ ديف هاريسون (9 أكتوبر 2018). "مقابلة مع بيتسي باير وستيفن ثورن من جوجل" . تم الاطلاع عليه بتاريخ 24 يوليو 2024 .
  36. ↑ تحليل الحمض النووي لـ DevOps ، برنت آرون ريد، ويلي شوب، 2018-11-14.
  37. ↑ جين كيم؛ باتريك ديبوا؛ جون ويليس؛ جيز همبل (2016). دليل DevOps: كيفية إنشاء مرونة وموثوقية وأمان على مستوى عالمي في المؤسسات التقنية .
  38. ↑ "أخطر 25 نقطة ضعف في البرمجيات وفقًا لتصنيف CWE" . تم الاطلاع عليه بتاريخ 21 سبتمبر 2025 .
  39. ↑ "قائمة أفضل 10 برامج لمكافحة برامج التجسس" . مؤرشف من الأصل في 8 يونيو 2023. تم الاطلاع عليه في 8 يونيو 2023 .
  40. ^ ويلسون ، جلين (ديسمبر 2020)."DevSecOps: دليل القائد لإنتاج برامج آمنة دون المساس بسير العمل، والتغذية الراجعة، والتحسين المستمر"دار ريثينك للنشر. رقم ISBN 978-1-78133-502-4.
  41. ↑ تحليل التقنيات الناشئة: ديف أوبس: تحول ثقافي، وليس تقنية (تقرير). غارتنر.
  42. ↑ لوكيدس، مايك (7 يونيو 2012). "ما هو ديف أوبس؟" . أورايلي ميديا .
  43. ↑ تيجا يارلاجادا، رافي (9 مارس 2021). "DevOps وممارساتها". SSRN 3798877 . 
  44. ^ موريسيو ، ماوريتسيو (16 أبريل 2021). DevOps: تطوير سلسلة أدوات في المجال المصرفي . Politecnico di Torino (أطروحة لوريا) . تم الاسترجاع في 16 أغسطس 2021 .
  45. ↑ "ما هو GitOps؟" . www.redhat.com . تم الاطلاع عليه بتاريخ 30-03-2023 .
  46. ↑ إيريث، جوليان (2018). "DataOps-Towards a Definition" (PDF) . وقائع مؤتمر LWDA 2018 : 109.
  47. ↑ "DataOps – إنه سر" . www.datasciencecentral.com . تم الاطلاع عليه بتاريخ 5 أبريل 2017 .
  48. 1 2 3 "ما هي عمليات البيانات (DataOps)؟ - تعريف من موقع WhatIs.com" . بحث إدارة البيانات . تم الاطلاع عليه بتاريخ 5 أبريل 2017 .
  49. ١ ٢ ٣ ٤ "من DevOps إلى DataOps، بقلم آندي بالمر - شركة تامر" . شركة تامر . ٧ مايو ٢٠١٥. مؤرشف من الأصل في ١٢ يوليو ٢٠١٨. تم الاطلاع عليه في ٢١ مارس ٢٠١٧ .
  50. ↑ داتا كيتشن (2017-03-07). "أسرار التصنيع الرشيق التي يمكنك تطبيقها على تحليلات البيانات" . ميديوم . تم الاطلاع عليه بتاريخ 24-08-2017 .
  51. 1 2 3 "ما هي عمليات البيانات؟ | نيكسلا: منصة عمليات بيانات قابلة للتوسع لعصر التعلم الآلي" . www.nexla.com . تاريخ الاسترجاع: 7 سبتمبر 2017 .
  52. ↑ "3 أسباب تجعل إدارة عمليات البيانات (DataOps) ضرورية لنجاح البيانات الضخمة" . مركز IBM للبيانات الضخمة والتحليلات . مؤرشف من الأصل بتاريخ 10 أغسطس 2018. تم الاطلاع عليه بتاريخ 10 أغسطس 2018 .
  53. ↑ مانجو سوليوشنز: #DataOps - إنه أمر واقع (بكل جدية) ، تم الاطلاع عليه بتاريخ 28-06-2021
  54. ↑ داتا كيتشن (19 ديسمبر 2017). "2017: عام عمليات البيانات" . عمليات البيانات . تم الاطلاع عليه بتاريخ 24 يناير 2018 .
  55. ↑ "دورة غارتنر للضجيج الإعلامي لإدارة البيانات تضع ثلاث تقنيات في مرحلة تحفيز الابتكار في عام 2018" . غارتنر . تم الاطلاع عليه بتاريخ 19 يوليو 2019 .
  56. ↑ "5 اتجاهات تقود البيانات الضخمة في عام 2017" . CIO Dive . تم الاطلاع عليه بتاريخ 7 سبتمبر 2017 .
  57. ↑ "فك شفرة البيانات يُحسّن إدارة أداء التطبيقات للبيانات الضخمة" . اتجاهات وتطبيقات قواعد البيانات . 10 مارس 2017. تاريخ الاسترجاع: 7 سبتمبر 2017 .

للمزيد من القراءة

  • ديفيس، جينيفر؛ دانيلز، رين (30 مايو 2016). ديف أوبس الفعال: بناء ثقافة التعاون والتقارب والأدوات على نطاق واسع . سيباستوبول، كاليفورنيا: أورايلي. ISBN 978-1-4919-2643-7. OCLC 951434424 . 
  • كيم، جين؛ ديبوا، باتريك؛ ويليس، جون؛ همبل، جيز؛ أولسباو، جون (2015-10-07). دليل ديف أوبس: كيفية بناء مرونة وموثوقية وأمان عالمي المستوى في المؤسسات التقنية (  الطبعة الأولى). بورتلاند، أوريغون. ISBN 978-1-942788-00-3. OCLC 907166314 . {{cite book}}: CS1 maint: موقع الناشر مفقود ( رابط )
  • فورسغرين، نيكول؛ همبل، جيز؛ كيم، جين (27 مارس 2018). التسريع: علم البرمجيات الرشيقة ومنهجية DevOps: بناء وتوسيع نطاق مؤسسات التكنولوجيا عالية الأداء (  الطبعة الأولى). دار نشر ثورة تكنولوجيا المعلومات. ISBN 978-1-942788-33-1.