Peta Jalan DevOps: Cara Menjadi DevOps Engineer dari Nol

DevOps lebih dari sekadar metodologi. Ini adalah perubahan budaya yang memadukan pengembangan perangkat lunak (Dev) dengan operasi TI (Ops) untuk menciptakan alur kerja yang lebih efisien dan kolaboratif.

Tujuannya adalah memecah silo tradisional antar tim, sehingga tanggung jawab terhadap kinerja, keamanan, dan pengiriman perangkat lunak dapat dibagi bersama.

Setelah menerapkan prinsip-prinsip DevOps sendiri, saya bisa mengatakan bahwa prinsip ini benar-benar mengubah cara tim membangun dan melakukan deployment perangkat lunak. Karena itu, dalam panduan ini, saya akan memandu Anda melalui peta jalan langkah demi langkah untuk membantu Anda menguasai DevOps.

> Untuk mulai mempelajari konsep dasar DevOps, lihatlah kursus DevOps Concepts.

Memahami Pola Pikir DevOps

Untuk memahami pola pikir DevOps, penting terlebih dahulu mendefinisikan DevOps dan mengenali perbedaannya dengan pendekatan tradisional.

Apa itu DevOps?

DevOps adalah filosofi yang mengintegrasikan tim pengembang dan operasi untuk meningkatkan kecepatan, keandalan, dan efisiensi pengiriman perangkat lunak.

Model pengembangan perangkat lunak tradisional, seperti pendekatan Waterfall, sering kali menyebabkan bottleneck, deployment yang lambat, dan miskomunikasi antar tim.

DevOps muncul sebagai solusi atas tantangan ini, yang memungkinkan organisasi mengadopsi pendekatan yang lebih lincah dan responsif terhadap pengiriman perangkat lunak.

Tidak seperti model tradisional di mana pengembang menulis kode dan menyerahkannya ke tim operasi untuk deployment, DevOps mendorong kolaborasi yang erat, tanggung jawab bersama, dan otomatisasi.

DevOps membantu tim melakukan integrasi dan pengiriman perangkat lunak secara berkelanjutan dengan gangguan minimal.

Hal ini pada akhirnya memastikan aplikasi tetap dapat diskalakan, aman, dan berkinerja tinggi.

> Untuk memahami lebih baik bagaimana DevOps dibandingkan dengan MLOps, lihat MLOps vs DevOps: Differences, Overlaps, and Use Cases. Anda juga dapat mengeksplorasi bagaimana otomasi diskalakan dalam machine learning melalui kursus Fully Automated MLOps.

Prinsip-prinsip utama DevOps

DevOps dipandu oleh beberapa prinsip mendasar yang mendefinisikan praktik intinya:

Continuous Integration (CI): Pengembang sering menggabungkan perubahan kode ke repositori bersama, sehingga masalah integrasi dapat terdeteksi lebih awal dan potensi kegagalan deployment berkurang.
Continuous Delivery (CD): Perangkat lunak dibangun, diuji, dan dideploy secara otomatis, sehingga pembaruan dapat didorong ke lingkungan produksi dengan intervensi manusia minimal.
Otomatisasi: Tugas berulang seperti pengujian, manajemen konfigurasi, dan penyediaan infrastruktur diotomatisasi untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi kesalahan manusia.
Pemantauan dan umpan balik: Alat observabilitas memungkinkan tim mendeteksi masalah kinerja, kerentanan keamanan, dan anomali sistem sejak dini dalam proses pengembangan.
Kolaborasi dan komunikasi: Kerja tim yang kuat, transparansi, dan berbagi pengetahuan membantu memecah silo antara tim pengembangan dan operasi.

Gambar berisi lima tahap siklus hidup DevOps. Dibuat menggunakan Napkin AI.

Manfaat mengadopsi DevOps

Menerapkan DevOps ke dalam alur kerja Anda dapat menguntungkan baik pengembangan maupun operasi.

Satu manfaat utama adalah siklus rilis yang lebih cepat. Mengotomatiskan pipeline CI/CD membantu tim mendistribusikan pembaruan dengan cepat dan efisien tanpa penundaan yang panjang.
Selain itu, DevOps mendorong kualitas perangkat lunak yang lebih tinggi, karena pengujian otomatis dan pemantauan berkelanjutan membantu menangkap bug lebih awal dalam siklus pengembangan.
Keuntungan penting lainnya adalah menurunnya tingkat kegagalan. Karena DevOps menekankan perubahan bertahap dan rollback otomatis, tim dapat pulih dengan cepat dari kesalahan, meminimalkan downtime dan risiko operasional.
Terakhir, DevOps menumbuhkan keselarasan tim yang lebih baik, karena pengembang, penguji, insinyur keamanan, dan tim operasi bekerja secara kolaboratif untuk memastikan proses pengembangan yang lancar dan efisien.

Pengetahuan dan Keterampilan Prasyarat

Untuk sukses dalam DevOps, pengetahuan dasar tentang scripting, sistem operasi, dan sistem kontrol versi sangat penting.

Pemrograman/scripting dasar

Pengetahuan dasar tentang pemrograman dan scripting sangat krusial bagi siapa pun yang ingin memasuki bidang DevOps.

Bahasa scripting seperti Python, Bash, dan PowerShell banyak digunakan untuk mengotomatiskan tugas berulang, seperti deployment perangkat lunak, konfigurasi server, dan analisis log.

Khususnya, Python adalah bahasa yang kuat dan serbaguna yang umum digunakan untuk otomasi infrastruktur, manajemen konfigurasi, dan integrasi API.

Bash scripting sama pentingnya, terutama untuk lingkungan berbasis Linux.

Memahami cara menulis shell script, mengelola proses sistem, dan mengotomatiskan tugas baris perintah dapat meningkatkan efisiensi Anda sebagai engineer DevOps secara signifikan.

PowerShell bermanfaat bagi mereka yang bekerja di lingkungan Windows. Ini menyediakan kemampuan otomasi untuk mengelola server, Active Directory, dan layanan cloud.

Pemahaman sistem operasi

Karena profesional DevOps mengelola infrastruktur dan lingkungan cloud, pemahaman yang kuat tentang sistem operasi sangat penting.

Linux adalah sistem operasi pilihan dalam sebagian besar alur kerja DevOps karena fleksibilitas, performa, dan dukungan luas untuk tools open-source.

Memahami sistem berkas Linux, manajemen proses, izin pengguna, jaringan, dan manajemen paket akan membantu Anda menavigasi tantangan infrastruktur yang kompleks.

Pengetahuan konsep jaringan seperti DNS, HTTP, firewall, dan load balancing juga diperlukan.

Engineer DevOps sering bekerja dengan jaringan berbasis cloud dan on-premises, sehingga penting untuk memahami keamanan jaringan, pengalamatan IP, dan pemecahan masalah terkait jaringan.

Sistem kontrol versi

Kontrol versi adalah bagian penting dari pengembangan perangkat lunak modern, dan Git adalah sistem kontrol versi yang paling luas digunakan.

Engineer DevOps harus mahir menggunakan Git untuk mengelola kode sumber secara efisien, melacak perubahan, dan berkolaborasi dengan tim menggunakan platform seperti GitHub, GitLab, atau Bitbucket.

Konsep kunci yang harus dikuasai mencakup strategi branching, merging, pull request, dan penyelesaian konflik.

Mempelajari GitOps, perpanjangan dari DevOps yang menggunakan repositori Git sebagai single source of truth untuk otomasi infrastruktur, juga dapat bermanfaat.

> Jika Anda penasaran mengintegrasikan GitOps dalam alur kerja Anda, lihat kursus MLOps Concepts.

Manajemen Infrastruktur dan Konfigurasi

Mengelola infrastruktur, konfigurasi, dan akses aman ke informasi sensitif secara efektif sangat krusial untuk praktik DevOps yang sukses.

Infrastructure as Code (IaC)

Infrastructure as Code (IaC) adalah praktik DevOps yang memungkinkan tim mendefinisikan dan mengelola infrastruktur menggunakan kode, bukan konfigurasi manual.

Pendekatan ini memastikan konsistensi, skalabilitas, dan repeatability di berbagai lingkungan.

Tools IaC yang populer meliputi Terraform dan AWS CloudFormation. Terraform adalah tool cloud-agnostic yang memungkinkan engineer menyediakan infrastruktur di berbagai penyedia cloud menggunakan berkas konfigurasi deklaratif.

Sementara itu, AWS CloudFormation dirancang khusus untuk mengelola sumber daya AWS melalui template JSON atau YAML.

Menerapkan IaC dapat membantu tim mengotomatiskan penyediaan infrastruktur, mengurangi configuration drift, dan meningkatkan kolaborasi melalui definisi infrastruktur yang dikendalikan versi.

Manajemen konfigurasi

Tools manajemen konfigurasi membantu menjaga konsistensi sistem dengan mengotomatiskan instalasi perangkat lunak, pembaruan sistem, dan konfigurasi lingkungan.

Tools populer dalam kategori ini meliputi Ansible, Chef, dan Puppet.

Ansible adalah tool otomasi ringan tanpa agen (agentless) yang menggunakan playbook berbasis YAML untuk mengonfigurasi server dan melakukan deployment aplikasi.

Chef dan Puppet, meskipun lebih kompleks, menyediakan kemampuan otomasi yang kuat untuk mengelola infrastruktur skala besar dengan konfigurasi deklaratif.

Manajemen secrets dan akses

Keamanan adalah aspek krusial dalam DevOps, dan mengelola informasi sensitif seperti API key, kata sandi, dan sertifikat sangat penting.

HashiCorp Vault adalah tool yang banyak digunakan untuk menyimpan dan mengelola secrets secara aman, yang memungkinkan tim mengontrol akses ke data sensitif melalui kebijakan autentikasi.

AWS Secrets Manager menyediakan fungsi serupa untuk lingkungan cloud-native, membantu organisasi mengelola kredensial dengan aman.

Selain itu, menggunakan variabel lingkungan untuk menyimpan secrets dan mengintegrasikan kontrol akses berbasis peran (RBAC) dapat semakin meningkatkan keamanan dalam pipeline DevOps.

Continuous Integration dan Continuous Delivery (CI/CD)

Menerapkan praktik CI/CD yang efektif memerlukan pemahaman prinsip inti, memanfaatkan tools yang sesuai, dan mengintegrasikan pengujian otomatis.

Dasar-dasar CI/CD

CI/CD adalah inti dari DevOps, yang memastikan perubahan kode terus diintegrasikan, diuji, dan dideploy.

Continuous Integration (CI) melibatkan otomasi integrasi kode dari banyak pengembang, menjalankan pengujian otomatis, dan menghasilkan artefak build.

Continuous Delivery (CD) memperluas CI dengan mengotomatiskan deployment perangkat lunak ke lingkungan staging dan produksi.

Pipeline CI/CD yang efektif terdiri dari beberapa tahap: integrasi kode sumber, pengujian otomatis, build dan packaging, penyimpanan artefak, dan deployment.

Pipeline ini membantu tim merilis perangkat lunak dengan cepat, aman, dan andal.

> Untuk melihat lebih dalam otomasi alur kerja CI/CD Anda, jelajahi kursus CI/CD for Machine Learning.

Tools CI/CD

Beberapa tools umum digunakan untuk membangun pipeline CI/CD:

Jenkins: Server otomasi open-source yang mendukung extensibility berbasis plugin.
GitLab CI/CD: Solusi bawaan dalam GitLab yang memberikan pengalaman integrasi mulus.
GitHub Actions: Layanan CI/CD berbasis cloud yang terintegrasi langsung dengan repositori GitHub.
CircleCI: Platform CI/CD populer yang mengotomatiskan build dan deployment dengan skalabilitas tinggi.

Gambar menyoroti Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI/CD, dan CircleCI sebagai tools utama untuk otomasi dan integrasi berkelanjutan. Dibuat menggunakan Napkin AI.

Otomatisasi build dan pengujian

Pengujian otomatis memastikan perubahan kode tidak memperkenalkan bug atau kerentanan.

Unit test, integration test, dan functional test harus diintegrasikan ke dalam pipeline CI/CD untuk menangkap kesalahan lebih awal.

Containerization dan Orkestrasi

Mengelola aplikasi terkontainer secara efektif memerlukan kemahiran dengan Docker, orkestrasi melalui Kubernetes, serta memanfaatkan tools seperti Helm dan Operator.

Dasar-dasar Docker

Containerization adalah bagian krusial dari lanskap DevOps modern.

Ini memungkinkan pengembang mengemas aplikasi dan dependensinya ke dalam kontainer portabel yang dapat berjalan konsisten di berbagai lingkungan.

Docker adalah tool containerization paling populer, yang memungkinkan tim membangun, mendistribusikan, dan menjalankan aplikasi dalam lingkungan terisolasi.

Gambar berisi arsitektur Docker yang menunjukkan aplikasi terkontainer berjalan di atas Docker. Sumber: Docker Resources

Kontainer Docker adalah paket ringan dan mandiri yang mencakup semua yang dibutuhkan perangkat lunak untuk berjalan: kode aplikasi, runtime, pustaka sistem, dan pengaturan.

Kontainer Docker didefinisikan menggunakan Dockerfile, yang menguraikan langkah-langkah untuk membuat kontainer.

Setelah image dibuat, image dapat disimpan di registry Docker dan dibagikan dengan orang lain.

Menguasai Docker melibatkan pemahaman cara membuat image Docker, menulis Dockerfile, dan menjalankan kontainer secara lokal maupun di lingkungan cloud.

Docker Compose, sebuah tool untuk mendefinisikan dan menjalankan aplikasi Docker multi-kontainer, juga membantu mengelola sistem kompleks dengan beberapa layanan yang saling terhubung.

> Untuk uraian langkah demi langkah cara mempelajari Docker, panduan pemula ini adalah sumber yang bermanfaat.

Dasar-dasar Kubernetes

Sementara Docker membuat dan mengelola kontainer individual, Kubernetes (K8s) adalah platform orkestrasi yang membantu melakukan penskalaan dan pengelolaan aplikasi terkontainer di produksi.

Kubernetes mengotomatiskan deployment, penskalaan, dan manajemen aplikasi terkontainer, sehingga lebih mudah menangani sistem terdistribusi yang besar.

> Jika Anda baru mengenal Kubernetes, kursus ramah pemula ini menawarkan pengantar praktik pengenalan orkestrasi kontainer.

Kubernetes mengelompokkan kontainer ke dalam pod, yang merupakan unit terkecil yang dapat dideploy di Kubernetes.

Setiap pod dapat berisi satu atau lebih kontainer, dan Kubernetes mengelola pod di seluruh klaster mesin.

Konsep kunci termasuk services (untuk mengekspos kontainer), deployments (untuk mengelola siklus hidup aplikasi), dan namespaces (untuk mengatur sumber daya dalam klaster).

Gambar berisi arsitektur Kubernetes yang menunjukkan komponen control plane. Sumber: Kubernetes Docs

Kubernetes juga menyediakan fitur lanjutan seperti auto-scaling, self-healing, dan rolling updates.

Mempelajari Kubernetes sangat penting bagi engineer DevOps yang bekerja dengan arsitektur microservices, karena memastikan aplikasi memiliki ketersediaan tinggi, dapat diskalakan, dan tangguh.

> Jika Anda ingin memahami bagaimana Kubernetes dibandingkan dengan Docker, bacalah Kubernetes vs Docker: Differences Every Developer Should Know.

Helm dan operator

Untuk tim yang mengelola lingkungan Kubernetes yang kompleks, Helm dan Kubernetes Operators menawarkan solusi untuk menyederhanakan dan mengotomatiskan manajemen aplikasi.

Helm adalah pengelola paket untuk Kubernetes, yang memungkinkan Anda mendefinisikan, memasang, dan meningkatkan aplikasi Kubernetes menggunakan Helm chart.

Chart ini adalah konfigurasi yang dapat digunakan kembali yang mendefinisikan bagaimana sumber daya Kubernetes harus dideploy.

Di sisi lain, Kubernetes Operators adalah pengendali kustom yang mengotomatiskan pengelolaan aplikasi stateful yang kompleks di Kubernetes.

Operator memperluas Kubernetes untuk mengelola status aplikasi tertentu, seperti melakukan deployment database, menangani backup, atau melakukan penskalaan aplikasi berdasarkan metrik kustom.

Helm dan Operator sama-sama esensial untuk mengelola beban kerja yang canggih dan menjaga ketersediaan serta konsistensi tinggi di lingkungan terkontainer.

Platform dan Layanan Cloud

Menavigasi lingkungan cloud modern melibatkan pemahaman penyedia cloud utama, menguasai layanan cloud inti, dan secara efektif mengelola strategi multi-cloud atau hybrid.

Penyedia cloud

Bangkitnya komputasi cloud telah mengubah cara organisasi mengembangkan, melakukan deployment, dan melakukan penskalaan aplikasi.

Penyedia cloud populer seperti Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform (GCP) menawarkan beragam layanan yang mendukung praktik DevOps, mulai dari daya komputasi dan penyimpanan hingga jaringan dan keamanan.

Setiap penyedia cloud memiliki penawaran dan keunggulannya masing-masing.

AWS dikenal karena rangkaian layanannya yang sangat luas dan jangkauan global, ideal untuk perusahaan yang mencari fleksibilitas dan skalabilitas.
Azure unggul dalam solusi cloud hybrid dan integrasi dengan produk Microsoft.
GCP menonjol dalam kapabilitas big data dan machine learning.

Gambar yang membandingkan keunggulan penyedia cloud utama. Dibuat dengan Napkin AI.

Sebagai engineer DevOps, penting untuk memiliki pemahaman yang solid tentang setidaknya satu penyedia cloud dan layanan intinya.

Memiliki familiaritas dengan beberapa platform cloud juga dapat menguntungkan, terutama bagi organisasi yang mengadopsi strategi multi-cloud.

> Pelajari cara membangun dan melakukan deployment aplikasi dengan Azure DevOps dalam tutorial langkah demi langkah ini.

Layanan cloud inti yang perlu diketahui

Penyedia cloud menawarkan berbagai layanan yang mendukung alur kerja DevOps, termasuk komputasi, penyimpanan, jaringan, dan lainnya.

Berikut beberapa layanan cloud esensial yang perlu Anda kuasai:

Layanan komputasi: Layanan ini memungkinkan Anda menjalankan aplikasi dan workload di cloud. AWS EC2, Azure Virtual Machines, dan Google Compute Engine adalah contoh layanan komputasi yang menyediakan mesin virtual yang dapat diskalakan.
Layanan penyimpanan: Layanan penyimpanan cloud seperti AWS S3, Azure Blob Storage, dan Google Cloud Storage menawarkan solusi penyimpanan data yang dapat diskalakan dan tahan lama. Memahami cara mengelola dan mengamankan data di cloud sangat penting bagi setiap engineer DevOps.
Layanan jaringan: Layanan jaringan cloud, seperti VPC (Virtual Private Cloud) di AWS, Azure Virtual Network, dan Google Cloud VPC, membantu mengonfigurasi dan mengelola sumber daya jaringan.

Anda perlu familier dengan konfigurasi subnet, load balancer, dan VPN untuk memastikan komunikasi antar layanan berjalan mulus.

Strategi multi-cloud dan hybrid cloud

Banyak organisasi saat ini mengadopsi strategi multi-cloud atau hybrid cloud untuk menghindari ketergantungan pada satu vendor dan memanfaatkan keunggulan unik masing-masing penyedia cloud.

Dalam lingkungan multi-cloud, organisasi menggunakan layanan dari beberapa penyedia cloud, sedangkan dalam pengaturan hybrid cloud, mereka menggabungkan infrastruktur on-premises dengan sumber daya berbasis cloud.

Engineer DevOps perlu memahami cara mengelola dan memantau lingkungan multi-cloud secara efektif.

Tools seperti Terraform dan Kubernetes dapat membantu mengotomatiskan penyediaan infrastruktur dan orkestrasi di berbagai platform cloud, memastikan deployment dan konfigurasi yang konsisten.

Pemantauan, Logging, dan Peringatan

Menjaga sistem yang andal dan berkinerja tinggi memerlukan penguasaan praktik observabilitas, memanfaatkan tools pemantauan yang efektif, dan sentralisasi log untuk analisis.

Konsep observabilitas

Pemantauan, logging, dan peringatan adalah aspek penting DevOps yang memastikan kesehatan dan performa aplikasi serta infrastruktur.

Observabilitas adalah praktik memperoleh wawasan tentang mekanisme internal sistem berdasarkan keluaran eksternal, seperti log, metrik, dan jejak (traces).

Log menangkap informasi terperinci tentang peristiwa dan kesalahan sistem. Log sangat penting untuk pemecahan masalah dan debugging.
Metrik memberikan data kuantitatif tentang performa dan perilaku aplikasi, seperti penggunaan CPU, pemakaian memori, dan waktu respons.
Traces menawarkan pandangan terperinci tentang alur permintaan di sistem terdistribusi, membantu tim melacak performa layanan individual dan mengidentifikasi bottleneck.

Bersama-sama, tiga pilar ini (log, metrik, dan traces) membentuk fondasi observabilitas.

Pilar ini memungkinkan tim secara proaktif mendeteksi dan menyelesaikan masalah, sehingga memastikan pengalaman pengguna yang lancar dan andal.

Gambar yang menunjukkan siklus hidup observabilitas. Dibuat dengan Napkin AI.

Tools pemantauan

Tools pemantauan memungkinkan tim melacak kesehatan dan performa sistem secara real-time.

Tools pemantauan populer yang digunakan dalam DevOps meliputi:

Prometheus: Tool open-source untuk pemantauan dan peringatan, umum digunakan dengan Kubernetes. Ia mengumpulkan dan menyimpan data deret waktu, memungkinkan Anda melacak performa sistem.
Grafana: Sering digunakan bersama Prometheus, Grafana adalah tool visualisasi yang memungkinkan Anda membuat dashboard real-time untuk memantau metrik aplikasi.
Datadog: Platform pemantauan dan analitik berbasis cloud yang menyediakan pemantauan infrastruktur dan aplikasi, manajemen log, serta pemantauan pengalaman pengguna.
AWS CloudWatch: Layanan pemantauan dari AWS yang membantu Anda melacak performa sumber daya AWS, menyiapkan alarm, dan membuat metrik kustom.

> Untuk memastikan deployment pipeline data yang efisien, simak CI/CD in Data Engineering: A Guide for Seamless Deployment.

Tools agregasi log

Tools agregasi log membantu mengumpulkan dan memusatkan log dari berbagai sumber, sehingga lebih mudah untuk mencari, menganalisis, dan memvisualisasikan data log.

Beberapa tools agregasi log yang paling banyak digunakan meliputi:

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Rangkaian tools yang kuat untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data log. Elasticsearch digunakan untuk menyimpan log, Logstash untuk memprosesnya, dan Kibana untuk memvisualisasikan serta mengeksplorasi data.
Fluentd: Kolektor data open-source yang menyatukan pengumpulan dan transport log dari banyak sumber. Sering digunakan bersama Elasticsearch dan Kibana untuk logging terpusat.

Logging dan pemantauan yang efektif sangat penting untuk menjaga keandalan sistem, mengurangi downtime, dan meningkatkan performa.

Keamanan dan Kepatuhan

Memastikan keamanan dan kepatuhan yang kuat dalam DevOps memerlukan integrasi praktik keamanan di seluruh pipeline, mengidentifikasi kerentanan secara proaktif, dan mengotomatiskan kepatuhan terhadap standar regulasi.

DevSecOps

Keamanan adalah prioritas utama dalam DevOps, dan DevSecOps mengintegrasikan keamanan ke setiap fase pipeline DevOps.

Alih-alih memperlakukan keamanan sebagai fungsi terpisah yang ditangani tim lain, DevSecOps mendorong pengembang, engineer operasi, dan pakar keamanan bekerja sama untuk memastikan keamanan tertanam dalam proses pengembangan.

Mengotomatiskan pengujian keamanan, code review, dan pemindaian kerentanan memungkinkan tim DevSecOps menangkap masalah lebih awal, sehingga mengurangi risiko pelanggaran dan kerentanan di produksi.

Pemindaian kerentanan

Engineer DevOps harus menerapkan praktik terbaik keamanan, seperti pemindaian kerentanan, untuk mengidentifikasi kelemahan pada kode dan infrastruktur.

Tools seperti Snyk, Trivy, dan OWASP Dependency-Check membantu memindai codebase dan image kontainer dari kerentanan yang diketahui, sehingga tim dapat memperbaiki isu keamanan sebelum mencapai produksi.

Otomasi kepatuhan

Kepatuhan adalah pertimbangan penting di industri yang teregulasi, dan tim DevOps harus memastikan aplikasi serta infrastruktur memenuhi standar industri dan persyaratan hukum.

Tools otomasi kepatuhan membantu melacak dan menegakkan kebijakan, melakukan audit, dan menghasilkan laporan.

Kerangka kerja seperti CIS (Center for Internet Security) dan SOC2 (System and Organization Controls) menyediakan pedoman untuk praktik DevOps yang aman dan patuh.

Soft Skill dan Alat Kolaborasi

Berhasil dalam DevOps memerlukan kolaborasi yang kuat, komunikasi yang efektif, kemahiran dalam praktik Agile, dan kemampuan untuk mendokumentasikan proses serta pengetahuan secara jelas.

Praktik Agile dan Scrum

DevOps sangat terkait dengan metodologi Agile, karena keduanya menekankan peningkatan berkelanjutan, kolaborasi, dan pengembangan iteratif.

Memahami praktik Agile seperti Scrum dan Kanban dapat secara signifikan meningkatkan kemampuan Anda mengelola siklus pengembangan dan memprioritaskan pekerjaan secara efektif.

Scrum berfokus pada iterasi singkat yang dibatasi waktu (disebut sprint) yang menghasilkan peningkatan bertahap.

Tim DevOps mendapatkan manfaat dari prinsip Agile dengan bekerja dalam siklus yang lebih pendek, memastikan pengiriman lebih cepat dan rilis lebih sering.

Alat kolaborasi

DevOps berintikan kolaborasi, dan memiliki alat yang tepat untuk komunikasi serta manajemen proyek adalah hal yang esensial.

Alat kolaborasi populer meliputi:

Slack: Platform pesan tim yang membantu memfasilitasi komunikasi antara pengembang, operasi, dan pemangku kepentingan lainnya.
Jira: Alat manajemen proyek yang digunakan untuk melacak tugas, user story, dan isu dalam alur kerja Agile.
Confluence: Platform kolaborasi untuk membuat dan berbagi dokumentasi, seperti runbook, panduan deployment, dan laporan insiden.
Notion: Alat ruang kerja fleksibel untuk mengatur dokumentasi, catatan rapat, dan timeline proyek.

Dokumentasi dan komunikasi

Dokumentasi yang jelas dan efektif adalah kunci budaya DevOps yang sukses.

Baik menulis runbook untuk respons insiden maupun mendokumentasikan arsitektur sistem, dokumentasi yang terperinci memastikan tim dapat merespons masalah dengan cepat dan berbagi pengetahuan secara efektif.

Selain itu, keterampilan komunikasi yang kuat sangat penting dalam DevOps, karena tim harus berkolaborasi lintas departemen untuk mencapai tujuan bersama.

Membuat Rencana Belajar DevOps Anda

Membuat rencana belajar DevOps yang efektif melibatkan penataan pengembangan keterampilan Anda, termasuk terlibat dalam proyek praktis langsung dan mengejar sertifikasi yang relevan.

Jalur belajar dan progres

DevOps adalah bidang yang luas, dan menguasainya memerlukan pendekatan terstruktur.

Sebagai pemula, fokus pada pengetahuan dasar seperti scripting, kontrol versi, dan pemahaman sistem operasi.

Setelah Anda nyaman dengan dasar-dasarnya, mulailah mempelajari topik yang lebih lanjut seperti containerization, platform cloud, dan pipeline CI/CD.

Berikut adalah urutan progres yang disarankan untuk perjalanan DevOps Anda:

Pemula: Pelajari pemrograman/scripting dasar, Git, dasar-dasar Linux, dan kontrol versi.
Menengah: Jelajahi infrastructure as code, pipeline CI/CD, containerization dengan Docker, dan Kubernetes.
Lanjutan: Kuasai platform cloud, pemantauan, logging, dan praktik keamanan.

Gambar yang menunjukkan peta jalan belajar DevOps yang disarankan. Dibuat dengan Napkin AI.

Proyek praktis

Cara terbaik mempelajari DevOps adalah melalui pengalaman langsung. Bangun dan deploy pipeline CI/CD Anda sendiri, bereksperimen dengan containerization, dan otomatisasikan infrastruktur cloud menggunakan tools seperti Terraform.

Berlatihlah dengan proyek dunia nyata, seperti melakukan deployment aplikasi berbasis microservices atau mengotomatiskan deployment aplikasi web.

Opsi sertifikasi

Sertifikasi dapat membantu memvalidasi keterampilan Anda dan memberikan struktur pada jalur pembelajaran Anda.

Beberapa sertifikasi populer bagi profesional DevOps meliputi:

AWS DevOps Engineer (Professional)
Certified Kubernetes Administrator (CKA)
Docker Certified Associate

> Persiapkan sertifikasi Anda dengan sumber terkurasi AWS Certified DevOps Engineer: Study Plan, Tips, and Resources ini.

Kesimpulan

Perjalanan DevOps adalah perjalanan pembelajaran dan pertumbuhan yang berkelanjutan.

Setelah memahami peta jalan DevOps, saya rasa Anda akan setuju bahwa ini bukan hanya soal menguasai tools dan teknologi, tetapi juga tentang mengadopsi pola pikir yang mendorong kolaborasi, efisiensi, dan inovasi.

Dengan ini, Anda seharusnya siap menghadapi tantangan peran DevOps modern menggunakan keterampilan dan praktik yang disebutkan dalam panduan ini.

Jika Anda akan menghadapi wawancara, segarkan kembali pertanyaan umum DevOps dengan 31 Top Azure DevOps Interview Questions atau Top 24 AWS DevOps Interview Questions.

FAQs

Apa itu DevOps, dan mengapa penting?

DevOps adalah serangkaian praktik yang menggabungkan pengembangan perangkat lunak (Dev) dan operasi (Ops) untuk meningkatkan kolaborasi, otomasi, dan pengiriman aplikasi yang berkelanjutan. Praktik ini membantu organisasi mengirimkan perangkat lunak lebih cepat dan dengan kualitas lebih tinggi.

Tools apa yang harus saya pelajari terlebih dahulu sebagai pemula DevOps?

Sebagai pemula, fokuslah mempelajari pemrograman atau scripting dasar (Python, Bash), Git untuk kontrol versi, dan memahami dasar-dasar sistem operasi, khususnya Linux.

Mengapa komputasi cloud penting dalam DevOps?

Komputasi cloud menyediakan sumber daya yang dapat diskalakan untuk deployment aplikasi, penyimpanan, dan daya komputasi. Cloud menjadi bagian integral dari DevOps karena memungkinkan penyediaan yang cepat, otomasi, dan penskalaan aplikasi secara fleksibel dan hemat biaya.

Apa itu Infrastructure as Code (IaC), dan mengapa saya perlu mempelajarinya?

Infrastructure as Code (IaC) memungkinkan Anda mendefinisikan dan mengelola infrastruktur menggunakan kode, sehingga dapat direproduksi dan diotomatisasi. Mempelajari tools IaC—seperti Terraform dan AWS CloudFormation—sangat penting untuk mengelola infrastruktur cloud secara efisien dalam pipeline DevOps.

Bagaimana saya bisa mendapatkan pengalaman langsung dalam DevOps?

Untuk mendapatkan pengalaman langsung, mulailah dengan proyek seperti menyiapkan pipeline CI/CD, melakukan deployment aplikasi dengan Docker, dan mengotomatiskan infrastruktur menggunakan tools seperti Terraform. Pengalaman praktis adalah kunci untuk menguasai DevOps.

Apakah sertifikasi DevOps layak untuk dikejar?

Ya, sertifikasi DevOps seperti AWS DevOps Engineer, Certified Kubernetes Administrator (CKA), dan Docker Certified Associate dapat memvalidasi keterampilan Anda dan membantu kemajuan karier dengan menunjukkan keahlian Anda di bidang ini.

Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menjadi DevOps engineer?

Biasanya membutuhkan waktu 6 hingga 18 bulan untuk siap kerja, bergantung pada titik awal Anda, komitmen waktu, dan pengalaman proyek praktis.

Apakah saya perlu memahami pemrograman untuk DevOps?

Ya, pemahaman yang solid tentang scripting (terutama Python, Bash, atau PowerShell) sangat penting untuk mengotomatiskan tugas dan mengelola infrastruktur.

Apakah DevOps hanya untuk pengembang?

Tidak. DevOps melibatkan kolaborasi lintas pengembangan, operasi, QA, dan keamanan. Bidang ini ideal untuk engineer yang tertarik pada otomasi dan sistem.

Bisakah saya belajar DevOps tanpa gelar ilmu komputer?

Tentu. Banyak DevOps engineer sukses berasal dari latar belakang non-Ilmu Komputer. Yang paling penting adalah pengetahuan praktis, rasa ingin tahu, dan pembelajaran yang konsisten.

Penulis

Don Kaluarachchi

LinkedIn Twitter

Saya Don—seorang Konsultan, Pengembang, Insinyur, Arsitek Digital, dan Penulis (singkatnya, saya mengenakan banyak topi 👨‍💻🎩). Saya senang menjaga platform digital tetap berjalan mulus dan selalu mencari cara untuk meningkatkannya. Saat tidak menulis kode, saya menulis tentang kecerdasan buatan, ilmu data, dan segala hal terkait teknologi.

Selama bertahun-tahun, saya telah mengerjakan berbagai hal mulai dari membangun dan mengoptimalkan perangkat lunak hingga menerapkan model AI dan merancang solusi cloud. Saya meraih gelar Master of Science di bidang Kecerdasan Buatan dan Bachelor of Science di bidang Ilmu Komputer, keduanya dari Brunel University London.

Topik

Cloud MLOps