Roadmap DevOps: come diventare un DevOps Engineer da zero

DevOps è più di una semplice metodologia. È un cambiamento culturale che unisce lo sviluppo software (Dev) alle operazioni IT (Ops) per creare un flusso di lavoro più efficiente e collaborativo. 

L’obiettivo è abbattere i tradizionali silos tra i team, promuovendo una responsabilità condivisa per le prestazioni, la sicurezza e la distribuzione del software. 

Avendo adottato in prima persona i principi DevOps, posso dire che trasformano davvero il modo in cui i team creano e rilasciano software. Ecco perché, in questa guida, ti accompagnerò passo dopo passo lungo una roadmap per aiutarti a padroneggiare DevOps.

> Per iniziare con i concetti fondamentali di DevOps, da un’occhiata al corso DevOps Concepts.

Capire la mentalità DevOps

Per comprendere la mentalità DevOps, è essenziale prima definire DevOps e riconoscere come si differenzia dagli approcci tradizionali.

Che cos’è DevOps?  

DevOps è una filosofia che integra i team di sviluppo e operazioni per migliorare velocità, affidabilità ed efficienza nella consegna del software. 

I modelli di sviluppo tradizionali, come l’approccio a cascata (Waterfall), spesso portavano a colli di bottiglia, rilasci lenti e incomprensioni tra i team. 

DevOps è emerso come soluzione a queste sfide, consentendo alle organizzazioni di adottare un approccio più agile e reattivo alla consegna del software.  

A differenza dei modelli tradizionali, in cui gli sviluppatori scrivono il codice e lo passano alle operazioni per il deploy, DevOps incoraggia stretta collaborazione, responsabilità condivise e automazione. 

DevOps può aiutare i team a integrare e distribuire software in modo continuo con interruzioni minime.

Questo, a sua volta, garantisce che le applicazioni rimangano scalabili, sicure e ad alte prestazioni.

> Per capire meglio come DevOps si confronta con MLOps, da un’occhiata a MLOps vs DevOps: differenze, sovrapposizioni e casi d’uso. Puoi anche esplorare come scala l’automazione nel machine learning con questo corso su Fully Automated MLOps.

Principi chiave di DevOps  

DevOps è guidato da diversi principi fondamentali che ne definiscono le pratiche di base:

• Continuous Integration (CI): gli sviluppatori uniscono frequentemente le modifiche al codice in un repository condiviso, consentendo di rilevare presto i problemi di integrazione e ridurre i potenziali fallimenti di deploy.  
• Continuous Delivery (CD): il software viene costruito, testato e distribuito automaticamente, garantendo che gli aggiornamenti possano essere rilasciati in produzione con intervento umano minimo.  
• Automazione: attività ripetitive come test, gestione della configurazione e provisioning dell’infrastruttura sono automatizzate per migliorare l’efficienza e ridurre gli errori umani.  
• Monitoraggio e feedback: gli strumenti di osservabilità consentono ai team di rilevare problemi di prestazioni, vulnerabilità di sicurezza e anomalie di sistema nelle prime fasi del processo di sviluppo.  
• Collaborazione e comunicazione: un forte lavoro di squadra, trasparenza e condivisione della conoscenza aiutano ad abbattere i silos tra team di sviluppo e operazioni.  

Immagine contenente le cinque fasi del ciclo di vita DevOps. Creata con Napkin AI.

Vantaggi dell’adozione di DevOps  

Integrare DevOps nel tuo flusso di lavoro può portare benefici sia allo sviluppo che alle operazioni.

• Un vantaggio chiave sono i cicli di rilascio più rapidi. L’automazione delle pipeline CI/CD aiuta i team a distribuire aggiornamenti in modo rapido ed efficiente senza lunghi ritardi. 
• Inoltre, DevOps promuove una qualità del software superiore, poiché i test automatizzati e il monitoraggio continuo aiutano a intercettare i bug nelle prime fasi del ciclo di sviluppo.  
• Un altro vantaggio fondamentale è la riduzione dei tassi di fallimento. Poiché DevOps enfatizza cambiamenti incrementali e rollback automatici, i team possono riprendersi rapidamente dagli errori, riducendo al minimo downtime e rischi operativi. 
• Infine, DevOps favorisce un migliore allineamento tra i team, poiché sviluppatori, tester, ingegneri della sicurezza e team operativi lavorano in modo collaborativo per garantire un processo di sviluppo fluido ed efficiente.

Conoscenze e competenze prerequisito

Per avere successo in DevOps, sono importanti solide basi in scripting, sistemi operativi e sistemi di controllo versione.

Programmazione/scripting di base

Una conoscenza di base di programmazione e scripting è fondamentale per chiunque voglia entrare nel campo DevOps. 

Linguaggi di scripting come Python, Bash e PowerShell sono ampiamente usati per automatizzare attività ripetitive, come deploy di software, configurazioni di server e analisi dei log. 

Python, in particolare, è un linguaggio potente e versatile, comunemente usato per automazione dell’infrastruttura, gestione delle configurazioni e integrazioni con API.  

Lo scripting Bash è altrettanto importante, soprattutto in ambienti basati su Linux. 

Capire come scrivere shell script, gestire i processi di sistema e automatizzare attività da riga di comando può aumentare significativamente la tua efficienza come DevOps engineer. 

PowerShell è utile per chi lavora in ambienti Windows. Offre funzionalità di automazione per la gestione di server, Active Directory e servizi cloud.  

Comprensione dei sistemi operativi

Poiché i professionisti DevOps gestiscono infrastrutture e ambienti cloud, una solida comprensione dei sistemi operativi è essenziale. 

Linux è il sistema operativo preferito nella maggior parte dei flussi di lavoro DevOps grazie a flessibilità, prestazioni e ampio supporto per strumenti open source. 

Capire i file system Linux, la gestione dei processi, i permessi utente, il networking e la gestione dei pacchetti ti aiuterà ad affrontare sfide infrastrutturali complesse.  

È inoltre necessaria la conoscenza di concetti di rete come DNS, HTTP, firewall e bilanciamento del carico. 

Gli ingegneri DevOps lavorano spesso con reti cloud e on-premises, il che rende essenziale comprendere sicurezza di rete, indirizzamento IP e risoluzione dei problemi legati alla rete.  

Sistemi di controllo versione

Il controllo versione è una parte essenziale dello sviluppo software moderno, e Git è il sistema di controllo versione più utilizzato. 

Gli ingegneri DevOps devono essere competenti in Git per gestire efficacemente il codice sorgente, tracciare le modifiche e collaborare con i team usando piattaforme come GitHub, GitLab o Bitbucket.  

Concetti chiave da padroneggiare includono strategie di branching, merge, pull request e risoluzione dei conflitti. 

Imparare GitOps, un’estensione di DevOps che usa repository Git come unica fonte di verità per l’automazione dell’infrastruttura, può essere altrettanto utile.

> Se sei curioso di integrare GitOps nel tuo flusso di lavoro, da un’occhiata al corso MLOps Concepts.

Gestione dell’infrastruttura e della configurazione

Gestire in modo efficace infrastrutture, configurazioni e accessi sicuri a informazioni sensibili è cruciale per pratiche DevOps di successo.

Infrastructure as Code (IaC)  

L’Infrastructure as Code (IaC) è una pratica DevOps che consente ai team di definire e gestire l’infrastruttura usando codice anziché configurazioni manuali. 

Questo approccio garantisce coerenza, scalabilità e ripetibilità tra gli ambienti.  

Strumenti IaC popolari includono Terraform e AWS CloudFormation. Terraform è uno strumento indipendente dal cloud che consente agli ingegneri di effettuare il provisioning dell’infrastruttura su più provider cloud usando file di configurazione dichiarativi. 

AWS CloudFormation, invece, è specificamente progettato per gestire risorse AWS tramite template JSON o YAML.  

Implementare IaC può aiutare i team ad automatizzare il provisioning dell’infrastruttura, ridurre la deriva di configurazione e migliorare la collaborazione tramite definizioni dell’infrastruttura versionate.  

Gestione della configurazione

Gli strumenti di gestione della configurazione aiutano a mantenere la coerenza dei sistemi automatizzando installazioni software, aggiornamenti di sistema e configurazioni degli ambienti. 

Strumenti popolari in questa categoria includono Ansible, Chef e Puppet.  

Ansible è uno strumento di automazione leggero e senza agenti che usa playbook in YAML per configurare server e distribuire applicazioni. 

Chef e Puppet, pur essendo più complessi, offrono potenti funzionalità di automazione per gestire infrastrutture su larga scala con configurazioni dichiarative.  

Gestione dei secret e degli accessi

La sicurezza è un aspetto critico di DevOps, e la gestione di informazioni sensibili come chiavi API, password e certificati è essenziale. 

HashiCorp Vault è uno strumento ampiamente utilizzato per archiviare e gestire i secret in modo sicuro, consentendo ai team di controllare l’accesso ai dati sensibili tramite policy di autenticazione. 

AWS Secrets Manager offre funzionalità simili per ambienti cloud-native, aiutando le organizzazioni a gestire le credenziali in modo sicuro.  

Inoltre, usare variabili d’ambiente per archiviare i secret e integrare controlli di accesso basati sui ruoli (RBAC) può migliorare ulteriormente la sicurezza all’interno delle pipeline DevOps.  

Continuous Integration e Continuous Delivery (CI/CD)

Implementare pratiche CI/CD efficaci richiede di comprenderne i principi di base, sfruttare gli strumenti adatti e integrare test automatizzati.

Fondamenti di CI/CD

La CI/CD è il cuore di DevOps e garantisce che le modifiche al codice vengano integrate, testate e distribuite in modo continuo. 

La Continuous Integration (CI) prevede l’automazione dell’integrazione del codice da più sviluppatori, l’esecuzione di test automatici e la generazione di artifact di build. 

La Continuous Delivery (CD) estende la CI automatizzando il deploy del software negli ambienti di staging e produzione.  

Una pipeline CI/CD efficace comprende diverse fasi: integrazione del codice sorgente, test automatizzati, build e packaging, archiviazione degli artifact e deploy. 

Questa pipeline aiuta i team a rilasciare software in modo rapido, sicuro e affidabile.

> Per un approfondimento sull’automazione dei flussi di lavoro CI/CD, esplo ra il corso CI/CD for Machine Learning.  

Strumenti CI/CD

Diversi strumenti sono comunemente usati per implementare pipeline CI/CD:

• Jenkins: un server di automazione open source che supporta un’estendibilità basata su plugin.  
• GitLab CI/CD: una soluzione integrata all’interno di GitLab che offre un’esperienza di integrazione senza interruzioni.  
• GitHub Actions: un servizio CI/CD basato sul cloud che si integra direttamente con i repository GitHub.  
• CircleCI: una piattaforma CI/CD popolare che automatizza build e deploy con alta scalabilità. 

Immagine che evidenzia Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI/CD e CircleCI come strumenti chiave per automazione e integrazione continua. Creata con Napkin AI.

Automazione di build e test

I test automatizzati garantiscono che le modifiche al codice non introducano bug o vulnerabilità. 

Test unitari, di integrazione e funzionali dovrebbero essere integrati nella pipeline CI/CD per intercettare gli errori in anticipo.

Containerizzazione e orchestrazione

Gestire efficacemente applicazioni containerizzate richiede padronanza di Docker, orchestrazione con Kubernetes e l’uso di strumenti come Helm e Operators.

Basi di Docker

La containerizzazione è una parte cruciale del moderno panorama DevOps. 

Consente agli sviluppatori di impacchettare applicazioni e dipendenze in container portabili che possono essere eseguiti in modo coerente su vari ambienti. 

Docker è lo strumento di containerizzazione più popolare e consente ai team di creare, distribuire ed eseguire applicazioni in ambienti isolati.

Immagine contenente l’architettura Docker che mostra applicazioni containerizzate in esecuzione su Docker. Fonte: Docker Resources

Un container Docker è un pacchetto leggero e autonomo che include tutto il necessario per eseguire il software: codice dell’applicazione, runtime, librerie di sistema e impostazioni. 

I container Docker sono definiti tramite un Dockerfile, che descrive i passaggi per creare il container. 

Una volta costruita l’immagine, può essere archiviata in un registro Docker e condivisa con altri.

Padroneggiare Docker significa capire come creare immagini Docker, scrivere Dockerfile ed eseguire container in locale e in ambienti cloud. 

Docker Compose, uno strumento per definire ed eseguire applicazioni Docker multi-container, aiuta anche a gestire sistemi complessi con più servizi interconnessi.

> Per una guida passo passo su come imparare Docker, questa guida per principianti è una risorsa utile.

Fondamenti di Kubernetes

Mentre Docker crea e gestisce i singoli container, Kubernetes (K8s) è la piattaforma di orchestrazione che aiuta a scalare e gestire applicazioni containerizzate in produzione.

Kubernetes automatizza il deploy, lo scaling e la gestione delle applicazioni containerizzate, rendendo più semplice gestire sistemi distribuiti di grandi dimensioni.

> Se sei alle prime armi con Kubernetes, questo corso per principianti offre un introduzione pratica all’orchestrazione dei container.

Kubernetes organizza i container in pod, che sono le unità distribuibili più piccole in Kubernetes.

Ogni pod può contenere uno o più container, e Kubernetes gestisce i pod su un cluster di macchine. 

I concetti chiave includono i servizi (per esporre i container), i deployment (per gestire il ciclo di vita delle applicazioni) e i namespace (per organizzare le risorse all’interno di un cluster).

Immagine contenente l’architettura Kubernetes che mostra i componenti del control plane. Fonte: Kubernetes Docs

Kubernetes offre anche funzionalità avanzate come auto-scaling, self-healing e rolling update. 

Imparare Kubernetes è essenziale per i DevOps engineer che lavorano con architetture a microservizi, perché garantisce che le applicazioni siano altamente disponibili, scalabili e resilienti.

> Se vuoi capire come Kubernetes si confronta con Docker, leggi Kubernetes vs Docker: Differenze che ogni developer dovrebbe conoscere.

Helm e operator

Per i team che gestiscono ambienti Kubernetes complessi, Helm e i Kubernetes Operator offrono soluzioni per semplificare e automatizzare la gestione delle applicazioni. 

Helm è un gestore di pacchetti per Kubernetes che ti permette di definire, installare e aggiornare applicazioni Kubernetes usando Helm chart. 

Questi chart sono configurazioni riutilizzabili che definiscono come devono essere distribuite le risorse Kubernetes.

Gli Operator Kubernetes, invece, sono controller personalizzati che automatizzano la gestione di applicazioni complesse e stateful in Kubernetes. 

Gli operator estendono Kubernetes per gestire stati applicativi specifici, come distribuire un database, gestire backup o scalare un’applicazione sulla base di metriche personalizzate.

Helm e gli Operator sono entrambi essenziali per gestire carichi di lavoro sofisticati e mantenere alta disponibilità e coerenza in ambienti containerizzati.