当我们开始推行敏捷时，还没有容器和 Kubernetes。但是它们改变了过去最困难的部分：将敏捷性从小团队应用到整个组织。

越来越多的企业正因为一个非常明显的原因开始尝试敏捷和 DevOps: 企业需要通过更快的速度和更多的实验为创新和竞争性提供优势。而 DevOps 将帮助我们得到所需的创新速度。但是，在小团队或初创企业中实践 DevOps 与进行大规模实践完全是两码事。我们都明白这样的一个事实，那就是在十个人的跨职能团队中能够很好地解决问题的方案，当将相同的模式应用到一百个人的团队中时就可能无法奏效。这条道路是如此艰难，以至于 IT 者最简单的应对就是将敏捷方法的推行再推迟一年。

但那样的时代已经结束了。如果你已经尝试过，但是没有成功，那么现在是时候重新开始了。

到目前为止，DevOps 需要为许多组织提供个性化的解决方案，因此往往需要进行大量的调整以及付出额外的工作。但在今天，Linux 容器和 Kubernetes 正在推动 DevOps 工具和过程的标准化。而这样的标准化将会加速整个软件开发过程。因此，我们用来实践 DevOps 工作方式的技术最终能够满足我们加快软件开发速度的愿望。

Linux 容器和 Kubernetes 正在改变团队交互的方式。此外，你可以在 Kubernetes 平台上运行任何能够在 Linux 运行的应用程序。这意味着什么呢？你可以运行大量的企业及应用程序（甚至可以解决以前令人烦恼的 Windows 和 Linux 之间的协调问题）。容器和 Kubernetes 能够满足你未来将要运行的几乎所有工作。它们正在经受着未来的考验，以应对机器学习、人工智能和分析工作等下一代解决问题工具。

让我们以机器学习为例来思考一下。今天，人们可以在大量的企业数据中找到一些模式。当机器发现这些模式时（想想机器学习），你的员工就能更快地采取行动。随着人工智能的加入，机器不仅可以发现模式，还可以对模式进行操作。如今，一个积极的软件开发冲刺周期也就是三个星期而已。有了人工智能，机器每秒可以多次修改代码。创业公司会利用这种能力来“打扰你”。

考虑一下你需要多快才能参与到竞争当中。如果你对于无法对于 DevOps 和每周一个迭代周期充满信心，那么考虑一下当那个创业公司将 AI 驱动的过程指向你时会发生什么？现在是时候转向 DevOps 的工作方式了，否则就会像你的竞争对手一样被甩在后面。