软件供应链的“新常态”

如今的世界,近乎一切都运转在网络上、尤其是大规模分布在边缘设备,互相连接,并以 “近实时”速度进行数据交互。数十亿个在线的边缘端点,例如基站 (5G)、车辆、无人机和机器人等,每个设备都有拥有包括传感器、摄像头的硬件组合,承载着指数级不同版本的嵌入式软件包、驱动程序、诊断、管理和其他应用程序。这将是现阶段乃至未来我们需要面对的软件交付方面的问题。

一项艰巨的任务?

  • 您如何在三个月内,将软件发布从大部分手动操作进化为可以实现单击自动部署?
  • 您如何在三年内,发布从0到近 5,000 个公有云的应用,并计划在未来发布数千个新应用?
  • 作为DevOps团队,您如何支持拥有 15,000 多名软件工程师的研发团队,这些团队处于不同的时区的全球各地?
  • 您如何确保他们拥有一套通用的工具和流程以及软件制品的视图?
  • 你如何将软件以无缝和自动化的方式从数据中心等传统目标发布到数十亿个动态的、移动的边缘端点?
  • 在这些情况下,随着持续地、频率越来越高的向目标发布软件,您如何确保这些关键业务应用程序的安全性和合规性?

软件供应链的“新常态”

这些都不是难题。JFrog 客户通过DevOps实践之旅,已成功面对这些挑战,实现业务数字化转型并超越竞争对手,提高销售、投资回报率、效率和生产力。

为“下一步”做好准备

JFrog构建了统一的DevOps平台,帮助您面对这些挑战性,并使它们成为现实。

成为数字化时代的领导者,前提条件是快速且安全地发布应用程序,以应对瞬息万变的市场,加快创新步伐,并自信且大胆的试错。

软件交付是将二进制文件、高质量的构建产物以及软件快速交付到客户手中(或部署到设备上)。高质量的软件部署的最佳实践包括组件获取、组件管理、集成、构建、交付物管理和分发等。源代码虽然在软件交付中扮演着基础的角色,但在整个软件开发生命周期 (SDLC) 中,占比确是很小的一部分。

 

“While best-in-breed tools will continue to exist, more and more developers (and the enterprises that support them) are showing a preference for holistic toolchains. There are several reasons developers prefer them: to enable automated governance and compliance, to enable further adoption of GitOps, and to utilize value stream management tools. In 2022, we predict that 50% of enterprises will rely on these toolchains, which will essentially become another platform as a service.”

SourceForrester Predictions

 

为了软件交付的“新常态”,可以尝试使用统一的平台,并通过此平台,可以在项目初始阶段就采用业界的最佳实践进行开发,并为“下一步”做好准备。

  • 将Dev、Sec、Ops的最佳实践集成到统一平台——没有部门墙。
  • 向全球数百万个不同类型的端点上分发和部署软件。
  • 确保软件供应链的安全性和合规性,确保软件SDLC的完整生命周期内容可见可管理。
  • 获得对整个SBOM控制和可见性。
  • 无需顾虑在本地、公有云、多云架构,统一方式,管理所有环境的软件交付。
  • 确保可扩展性,应对未来应用程序爆发增长的情况。

JFrog 提供集成业界最佳实践的 DevOps 平台,为开发人员、运维人员、安全人员以及合规管理者提供统一的解决方案,以简化其整个软件生命周期,统一构建、测试、保护、部署和分发及更新应用程序。不再有孤立的团队、跨时区、跨地域和跨组织的流程;并且不再有分散 SDLC工具集:

JFrog提供现代化的企业级DevOps平台,可以为您的任务关键型软件供应链提供动力,让您的全球团队触手可及。JFrog DevOps 平台提供:

  • 集开发、运维、安全于一体的DevOps平台:集成和加速您的工作流程,确保整个组织的凝聚力和行进速度。
  • 一个灵活、开放和可扩展的DevOps平台:广泛的技术和生态支持、开箱即用的软件集成工具,灵活的部署/发布模型,跨越您的边缘设备、本地数据中心和共有云;适用于现在及未来的应用程序管理及交付。
  • 完整SDLC安全性、可见性和可控性:360度管理您的工作流程、软件组件和组织;确保软件安全性和合规性,使用丰富的元数据进行SDLC管理、上下文分析,智能归档和质量门襟管控。