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Les 3 recommandations pour améliorer la performance de l’entreprise grâce au DevOps

mai 2019 par Delphix

Si les logiciels informatiques sont essentiels au bon fonctionnement de l’entreprise, l’adoption du DevOps est également critique. En fluidifiant la collaboration des équipes de développement et d’exploitation pour offrir plus de rapidité, de fonctionnalités et d’innovation, le DevOps a pour objectif de maximiser la performance de l’organisation.

Comme le souligne le rapport DORA’s 2018 Accelerate : State of DevOps, les pratiques de développement clés, telles que la gestion des changements basiques et la sécurité des données, intégrées dès le début du processus de développement, sont essentielles à la réussite des transformations technologiques.

Delphix, expert dans la gestion partagée et sécurisée des données, dévoile ses 3 pratiques clés qui permettent d’améliorer la performance d’entreprise et d’assurer le succès du DevOps :

Réduire les délais

Si les besoins en données ne cessent d’augmenter, la transmission de données reste cependant toujours un défi. En effet, s’équiper d’une infrastructure cloud et du logiciel pertinent ne prend que quelques minutes, mais il faut en revanche des jours voire des semaines pour transmettre des données avec les méthodes traditionnelles. Inéluctablement, les équipes de développement se retrouvent continuellement freinées par ces lenteurs ainsi que par une mauvaise qualité des données malgré l’adoption par leurs entreprises de méthodologies DevOps.

La solution repose sur une nouvelle façon de transmettre les données : grâce à une approche automatisée, les environnements de données peuvent être provisionnés en quelques minutes et les développeurs peuvent accéder aux bases de données presque instantanément. Ainsi, cette stratégie permet de réduire les délais de mise sur le marché sans freiner l’innovation.

Minimiser les risques en matière de sécurité

Les environnements de développement et de test sont souvent moins soumis à des contraintes fortes de sécurité. Cependant, inclure des solutions pour limiter les risques et sécuriser les données au cours des phases de processus de développement et de livraison logiciels améliore la performance opérationnelle et qualitative.

D’après le rapport DORA, les entreprises traditionnelles mettent souvent des semaines à effectuer des tests de sécurité et à mettre en œuvre des mesures correctives, tandis que les acteurs du marché les plus avancés y parviennent en quelques jours seulement.

La grande partie des données sensibles d’une entreprise se trouvent dans des environnements hors-production utilisés pour le développement et les tests. Bien que des données réelles soient essentielles pour effectuer des tests de manière adéquate, la possibilité pour des personnes non-habilitées de consulter celles-ci représente une faille de sécurité considérable pour toute organisation.

Dans ce contexte, une approche automatisée pour masquer les données permet de fournir un accès sécurisé à ces dernières au sein d’une entreprise, pour les faire évoluer plus facilement et rapidement, sans compromettre la confidentialité ni la sécurité. Tandis que les approches, comme le chiffrement, sont efficaces pour sécuriser les données en mouvement ou les données stockées dans les disques durs, elles sont en revanche mal adaptées à la protection des environnements de non-production qui représentent la plus grande zone de risque dans une entreprise.

Le renforcement de la sécurité ne doit pas ralentir le processus de développement. Lors du partage des données, le masquage est intégré de façon transparente pour sécuriser les données sensibles avant de les mettre à disposition des équipes de développement et de test, on-premise ou dans le cloud.

Combiner le DevOps et le DataOps

Les entreprises pourront se protéger des contraintes liées à la gestion de flux de données et accélérer le développement logiciel grâce au DataOps, tout comme DevOps le réalise pour l’infrastructure. Si le DevOps a été pensé pour limiter les ralentissements du cycle de développement inhérents aux contraintes d’infrastructure, le DataOps applique ces bonnes pratiques à la gestion des données. Ainsi, la combinaison du DevOps et de l’approche DataOps peut améliorer les performances des contributeurs individuels et des équipes pour créer un processus agile itératif.

Le volume des données ne cesse d’augmenter et cela génère des barrières importantes liées au coût, à la complexité et aux risques croissants de la gestion, de la distribution et de la sécurisation de la data. Les avantages du DataOps sont de réunir deux équipes clés : en donnant aux utilisateurs l’accès rapide aux bonnes données en self-service et en permettant aux gestionnaires d’améliorer l’efficacité ainsi que la sécurité de leurs méthodes, la performance de l’entreprise s’en trouve ainsi améliorée.


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