企业数字化转型升级，就是通过深化数字技术在生产、运营、管理和营销等诸多环节的应用，实现企业的数字化、网络化、智能化发展，不断释放数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用。转型成功，企业就能降低内部成本，提升市场竞争力，获得利润最大化；如果企业继续做 “井底之蛙”，拒绝拥抱互联网，或是用错误的方式、工具搞得进退两难，结果就只有慢慢走向衰亡。

然而近年来，我们常常听到一种说法：不做 “数字化转型” 是等死，做 “数字化转型” 是找死。

事实上，传统企业进行数字化转型，并没有说的那么恐怖。

数字化转型需要 DevOps

传统企业在进行数字化转型的过程中，不可避免的一个环节就是创建能够满足业务需求的软件。不同企业有不同的需求，有的需要能够对生产的大数据进行分析和利用的软件，有的需要能够自动化测试和部署的工具，有的需要能够实现合规、安全自动化监测的平台。而开发这些软件工具或平台，最好的技术方法就是 DevOps。

DevOps 优势之一：更短的开发周期

在传统的组织架构中，IT 部门在很大程度上独立于公司内的其他团队。如果运营部门需要开发某个应用程序，他们只需提出需求，IT 部门就会着手开发。只有在开发完成后，才会将软件发送给运营部门以获得反馈。在大部分情况下，最终开发的软件可能与运营部门的设想并不完全一致，在最终交付之前，必须进行多次迭代。因此，成功部署软件所需的总时间往往会超出预期，有所延长。

然而，在 DevOps 模型中，运维将积极参与开发过程。这个过程被称为 CI/CD（持续集成 / 持续部署）。持续集成涉及在开发代码时对代码进行增量更改，持续部署确保最终产品能够快速交付并被用户快速采用。运维在软件开发早期就介入，能够及时反馈，减少后期迭代频次，缩短后期迭代周期，最终实现快速交付。

DevOps 优势 之二：IT 软件稳定性更高

DevOps 对软件安全性有着巨大的影响。很多时候，导致部署时间延长就是因为代码故障或缺陷。不过，持续集成通过在较短得周期内实现频繁的代码修改可以很好地应对这一挑战，因为团队可以更快地识别代码问题并予以解决。

当然，在 DevOps 流程中，往往会使用许多自动化工具来实现这一点。代码可以通过程序自动运行以检测代码问题，无需每次手动检查。项目管理软件可以轻松地委派任务并为参与开发过程的各个团队分配时间表。这意味着，各团队可以同时工作，而不是等待项目的一部分完成后再将其传递给下一个团队。企业往往还会采用单一环境进行开发、测试和部署，因此不必浪费时间将数据从一个环境传输到另一个环境 —— 这一过程可能会导致代码丢失或损坏。

当然，需要警惕的是，DevOps 本身并不是灵丹妙药。它必须经过深思熟虑的实施，并植根于公司的流程和文化。然而，如果没有 CI/CD 和基础设施的自动化，数字化转型将更加困难。换句话说，正确地做这件事是有风险的，但什么都不做的风险要大得多。

传统企业如何利用好 DevOps？

由于 DevOps 在提升软件交付速度方面有着明显的促进作用，已成为企业数字化转型不可或缺的软件开发方法。Verified Market Research 发布的市场调查显示，预计到 2026 年，全球 DevOps 市场将超过 200 亿美元，从 2019 年到 2026 年的复合年增长率为 24.7%。可想而知，在未来，DevOps 将大行其道。

既然 DevOps 具有如此明显的好处，并且势不可当，那么，传统企业要如何利用 DevOps 进行数字化转型呢？

软件是数字化的基础。首先要明确的是，无论是自己开发软件，还是采购软件，哪怕对于拥有雄厚技术实力的互联网巨头而言，都是个值得深思的问题。

一般而言，遇到下面这几种情况需要考虑自研：

1. 业务进入无人区，市面上很难有成功的商业解决方案输出，只能依靠自身团队搭建原生的业务体系；

2. 技术进入无人区，没有可供参考的具体方法，即使有先行者，也要保护自己的核心技术；

3. 企业在细分赛道的技术资源超过这个领域里的软件供应商；

4. 有可能将自研的投入转化为标准技术和产品，并占据行业前几名，实现从成本中心到利润中心的转换；

5. 过高的交易成本、信任成本、摩擦成本和商务成本；

6. 应对软件供应链安全的 Plan B 计划。

而自主研发最重要的，莫过于选择一个合适的 DevOps 开发平台。众所周知，市面上已经有不少 DevOps 开发工具，比如 Jenkins、Terraform、Packer、Ansible、Chef 和 Puppet 等，已经覆盖了构建、开发、测试、部署、监管等软件开发全生命周期。

但这些工具，对于人才本就紧缺的中小型传统企业来说，门槛还是太高了，最终要花费的成本令企业难以接受。而飞算自主研发的 SoFlu 软件机器人，因为开发门槛极低、效率极高而备受国内传统中小型企业的青睐。

门槛有多低呢？整个开发界面采用可视化，根据业务逻辑，拖拽组件然后配置参数，无需写代码，即可自动完成后端微服务的开发。根据用户实际反馈，拥有 3 年左右经验的 Java 工程师只需经过 2-3 天的全日制深度学习就可以基本掌握该平台，即便是只有 1 年经验的工程师大概在 7 天内也能学会。

效率有多高呢？这里有一个实际案例。中国石油要开发一个大型电商平台，涵盖商品推荐、下单、客服、秒杀等众多复杂单元。为此，他们聘请外部团队，花了约一年的时间才将其完成。但在电商平台上线后，却出现了系统运行不稳定、信息安全存在隐患等诸多问题，急需优化功能。之后，该企业选择使用 SoFlu 软件机器人对商城进行系统重构，原本需要 27 人花费 300 多天才能完成的工作，在 SoFlu 软件机器人的帮助下，仅投入 9 位研发人员在 45 天内就完成了。截止目前，该电商平台已稳定运行了一年多时间。且该电商平台可以根据企业的需求，独立部署到任何平台。也就是说，SoFlu 软件机器人真正帮企业实现了 “一人一项目，十人抵百人” 。

更值得一提的是，SoFlu 软件机器人将软件设计、开发、测试、运维全部联通，并且自动化执行，无需考虑与第三方平台的集成成本。比如，由于全自动测试平台关联了前、后端全自动开发平台，一旦开发环节有所变化，测试环节可以生成自动化的测试脚本，实现精准回归测试。飞算还把运维相关的 170 个的参数和指标嵌入在开发过程中，因此，运维也变得更简单。

有了国产 DevOps 工具 ——SoFlu 软件机器人，传统企业尤其是中小型企业进行数字化转型的成本会大大降低，毫无疑问，企业核心竞争力也会进一步提升。对于在寻求转型的企业来说，不妨先免费试用一个月。

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