DevOps nel 2026: Cosa E Cambiato e Cosa Conta Davvero

Il punto sul DevOps nel 2026. Trend reali, strumenti che usiamo, e cosa e hype vs cosa funziona. Dalla prospettiva di chi lo fa ogni giorno.

Il DevOps ha attraversato diverse fasi negli ultimi dieci anni. Prima era "ops che scrive script", poi "dev che fa deploy", poi e diventata una professione a se. Ora nel 2026 stiamo vedendo un'altra evoluzione, con platform engineering che emerge come disciplina separata e l'AI che inizia a entrare nei workflow.

Lavoro in questo campo da abbastanza tempo da aver visto trend nascere, esplodere, e a volte morire. Ecco cosa penso stia succedendo davvero, senza hype.

Platform Engineering: DevOps Evoluto

La parola d'ordine degli ultimi due anni e "platform engineering". Non e un rebranding di DevOps, e un'evoluzione.

L'idea: invece di aspettarsi che ogni sviluppatore impari Kubernetes, Terraform, e venti altri tool, costruisci una piattaforma interna che astrae la complessita. Lo sviluppatore fa push del codice, la piattaforma si occupa di tutto il resto.

In pratica, questo significa:

Internal Developer Platforms (IDP): Interfacce self-service dove i developer possono creare ambienti, deployare, vedere log, senza scrivere YAML o capire l'infrastruttura sottostante.

Golden Paths: Workflow pre-costruiti e validati. "Vuoi deployare un'API? Usa questo template." Invece di mille modi per fare la stessa cosa, ne offri uno che funziona bene.

Developer Experience (DX): Focus sull'esperienza di chi usa la piattaforma. Il DevOps non e piu "fai da te", e "ti diamo gli strumenti giusti".

Tool come Backstage (Spotify), Port, e Humanitec stanno emergendo per costruire queste piattaforme. Non sono ancora mainstream, ma l'adozione sta crescendo, specialmente in aziende medio-grandi.

La mia opinione: platform engineering ha senso per organizzazioni con 50+ sviluppatori. Sotto quella soglia, il costo di costruire e mantenere una piattaforma interna supera i benefici. Meglio investire in documentazione e training.

GitOps: Ormai Standard

GitOps non e piu un trend, e lo standard de facto per deployment su Kubernetes.

ArgoCD e Flux sono i tool dominanti. La maggior parte dei team che conosco usa uno dei due. La scelta tra loro e piu preferenza che tecnica — entrambi fanno bene il lavoro.

Quello che e cambiato:

Multi-cluster management: ArgoCD ApplicationSets, Flux con fleet management. Gestire 10, 50, 100 cluster dallo stesso repo Git e diventato praticabile.

Progressive delivery: Argo Rollouts per canary deployment, Flagger per progressive delivery automatizzato. Deployare senza rischi e molto piu facile di qualche anno fa.

Image automation: Flux Image Automation e ArgoCD Image Updater. Il CI builda l'immagine, il controller GitOps aggiorna automaticamente il manifest e lo committa. Ciclo completamente automatizzato.

Se non stai ancora facendo GitOps per Kubernetes, probabilmente dovresti considerarlo. La curva di apprendimento iniziale e ripida, ma il beneficio in affidabilita e auditabilita e significativo.

Infrastructure as Code: Terraform e Oltre

Terraform resta il king, ma il panorama sta evolvendo.

OpenTofu: Il fork open source dopo la controversia sulla licenza di Terraform. Sta guadagnando trazione, specialmente tra chi e preoccupato del vendor lock-in HashiCorp. Compatibile al 99% con Terraform.

Pulumi: Infrastructure as Code con linguaggi veri (Python, TypeScript, Go) invece di HCL. Ha una nicchia solida tra chi preferisce programmare invece di configurare.

Crossplane: IaC dentro Kubernetes. Definisci infrastruttura cloud come risorse Kubernetes. Interessante per team che vogliono un singolo piano di controllo per tutto.

CDK per Terraform: AWS CDK ma per Terraform. Scrivi in TypeScript o Python, genera HCL.

Il mio take: Terraform/OpenTofu resta la scelta sicura per la maggior parte dei casi. Pulumi e interessante se hai team dev-heavy che odiano HCL. Crossplane ha senso se sei gia all-in su Kubernetes e vuoi uniformare.

Observability: Da "Nice to Have" a "Must Have"

L'observability stack e maturato enormemente.

OpenTelemetry e lo standard. L'adozione e esplosa. Se devi instrumentare un'applicazione, OTel e la risposta. Vendor-neutral, supportato ovunque.

Il trio classico resta: Metrics (Prometheus), Logs (Loki o simili), Traces (Jaeger/Tempo). Ma la convergenza verso piattaforme unificate sta accelerando.

Grafana domina la visualizzazione. Grafana Labs ha costruito un ecosistema completo (Mimir, Loki, Tempo, Grafana) che copre tutto l'observability. E quasi un monopolio nel mondo open source.

eBPF cambia il gioco. Tool come Cilium, Pixie, e Tetragon permettono observability profonda senza modificare il codice. Vedi tutto il traffico di rete, le chiamate di sistema, senza instrumentazione. E potente e un po' spaventoso.

AI per analisi: Vendor come Dynatrace e Datadog stanno integrando AI per anomaly detection e root cause analysis. Ancora in fase early, ma promettente.

Se il tuo stack di observability e ancora "guardo i log quando qualcosa si rompe", sei indietro. Investire in metrics, traces, e alerting intelligente paga enormemente in tempo di debug risparmiato.

Security Shift Left (Finalmente Per Davvero)

"Shift left" e stato uno slogan per anni. Nel 2026 sta diventando pratica comune.

Supply chain security: Dopo SolarWinds e altri incidenti, SBOM (Software Bill of Materials) e firma delle immagini sono diventati quasi obbligatori in contesti enterprise. Tool come Sigstore/Cosign per la firma, Syft per SBOM.

Policy as Code: Open Policy Agent (OPA) e Kyverno per policy su Kubernetes. Definisci regole (niente container root, no immagini non firmate, etc.) e vengono enforce automaticamente.

Scanning integrato: Trivy, Grype, Snyk integrati nelle pipeline CI/CD. Le vulnerabilita vengono trovate prima del deploy, non dopo.

Secret management: HashiCorp Vault resta dominante, ma External Secrets Operator per Kubernetes ha semplificato molto l'integrazione.

La security non e piu un afterthought. E parte del processo dal giorno zero. Se non lo e nel tuo team, e un rischio serio.

AI nel DevOps: Hype vs Realta

Parliamo dell'elefante nella stanza. Tutti dicono "AI per DevOps". Cosa funziona davvero?

Quello che funziona:

Generazione di codice/config. ChatGPT, Copilot, e simili sono utili per generare boilerplate Terraform, Kubernetes YAML, script di automazione. Non perfetti, ma accelerano.

Analisi di log. Tool AI che analizzano log e suggeriscono cause di problemi. Ancora in fase early ma promettenti.

Documentazione. Generare documentazione da codice, da runbook a wiki. Funziona abbastanza bene.

Quello che e hype:

"AI che gestisce l'infrastruttura autonomamente." No. Non ci siamo neanche vicini. L'AI puo suggerire, ma le decisioni critiche richiedono ancora umani.

"DevOps sostituito dall'AI." L'AI e un tool che aumenta la produttivita, non un sostituto. I problemi infrastrutturali sono troppo context-dependent per essere risolti da modelli generici.

"AIOps risolve tutto." AIOps (AI for IT operations) esiste da anni e i risultati sono misti. Utile per anomaly detection, meno per risolvere problemi complessi.

Il mio approccio: uso AI come assistente per task ripetitivi. Per decisioni architetturali o debug complessi, il cervello umano resta necessario. Probabilmente sara cosi ancora per un po'.

Il Tooling che Uso nel 2026

Per contestualizzare, ecco il mio stack attuale:

IaC: Terraform con moduli riutilizzabili, Terragrunt per gestire ambienti multipli.

CI/CD: GitHub Actions per la maggior parte dei progetti, GitLab CI per alcuni clienti. ArgoCD per deployment su Kubernetes.

Kubernetes: K3s per edge e sviluppo, EKS/GKE per produzione enterprise. Helm per packaging, Kustomize per customizzazioni ambiente.

Observability: Prometheus + Grafana + Loki. OpenTelemetry per traces dove serve.

Security: Trivy in CI, OPA/Gatekeeper per policy, Vault per secrets.

Container: Podman su Fedora, Docker dove serve. Buildah per build CI.

Non e lo stack perfetto. E quello che funziona per i miei casi d'uso. Il tuo potrebbe essere diverso, e va bene cosi.

Cosa Consiglio a Chi Inizia

Se stai entrando nel DevOps nel 2026, ecco dove investire il tempo:

Impara Kubernetes bene. Non superficialmente. Capire come funziona davvero (networking, storage, RBAC) ti distingue da chi sa solo fare kubectl apply.

Padroneggia uno strumento IaC. Terraform e la scelta sicura. Non devi conoscerli tutti, ma uno devi conoscerlo a fondo.

Capisci il networking. DNS, load balancing, firewalls, VPN. Molti problemi DevOps sono problemi di rete travestiti.

Impara a debuggare. Log, traces, metrics. Sapere dove guardare quando qualcosa si rompe e una skill sottovalutata.

Programma almeno un po'. Python o Go. Non devi essere un dev senior, ma scrivere script e automazioni e essenziale.

Non inseguire ogni trend. Il FOMO e forte in questo campo. Scegli pochi strumenti, imparali bene, cambia solo quando hai ragioni concrete.

Previsioni (Con Cautela)

Il futuro e difficile da prevedere, ma qualche tendenza mi sembra chiara:

Platform engineering crescera. Piu aziende costruiranno piattaforme interne. Il ruolo "platform engineer" diventera comune quanto "DevOps engineer".

Kubernetes si semplifichera. Non nella complessita sottostante, ma nell'esperienza utente. Piu astrazione, meno YAML.

Edge computing esplodera. IoT, retail, manufacturing. Gestire deployment distribuiti diventera piu importante.

La security sara non negoziabile. Compliance, audit, zero trust. Non sara piu opzionale per nessuno.

L'AI sara un assistente quotidiano. Non sostituira il lavoro, ma chi non la usa sara meno produttivo di chi la usa.

Conclusione

Il DevOps nel 2026 e diverso da quello di cinque anni fa. Piu maturo, piu specializzato, con migliori strumenti e pratiche consolidate.

I principi base restano: automazione, collaborazione, feedback continuo, miglioramento iterativo. Gli strumenti cambiano, i principi no.

Se lavori in questo campo, il consiglio migliore che posso darti e: resta curioso ma pragmatico. Prova cose nuove, ma non cambiare stack ogni sei mesi. Costruisci competenze profonde, non superficiali. E ricorda che l'obiettivo finale non e usare gli strumenti piu fighi, ma consegnare valore agli utenti in modo affidabile.

La tecnologia cambia velocemente. I principi ingegneristici solidi durano.