Cada vez son más las empresas que se suman a una búsqueda constante de mejora a nivel operacional, producto del acelerado crecimiento tecnológico que hemos experimentado en las últimas décadas. Y es que el hecho de que una empresa no se mantenga a la vanguardia con lo que está pasando a su alrededor, si no se suma al cambio es como si no existiera.
Esto viene a colación, igualmente, debido a la creciente necesidad que existe en cada empresa de ayudar a automatizar todo el proceso de desarrollo y operación software, facilitando el trabajo al implementar el producto de manera más rápida y eficiente, y principalmente de mayor calidad y a menor costo.
Alcanzar este tipo de objetivos se logra gracias al desarrollo de una metodología bien pensada, que les dará a las empresas la clave para mejorar cada vez más sus procesos, acelerar los tiempos y finalmente lograr la implementación y entrega continua del software.
Esta metodología se conoce como DevOps. De acuerdo a una definición dada por Len Bass, Ingo Weber y Liming Zhu, investigadores de ciencias de la computación del CSIRO y del Instituto de Ingeniería de Software, DevOps consiste en “un conjunto de prácticas destinadas a reducir el tiempo entre la realización de un cambio en un sistema y la puesta en producción normal del mismo, garantizando al mismo tiempo una alta calidad”
DevOps ha estado ligado a las metodologías ágiles de desarrollo de software, por lo que hace uso de la tecnología para fomentar cada vez más la automatización. En pocas palabras, responde a una interdependencia entre el desarrollo, las operaciones y las pruebas, consiguiendo que una infraestructura sea cada vez más programable y dinámica.
¿Cómo se benefician las empresas con este tipo de metodologías?
El esquema de la metodología DevOps es ilustrada con la imagen del infinito. En ella convergen cada una de las fases del ciclo que responden una necesidad de mejora y trabajo constante. A continuación, listamos cada una de las fases: 1) Plan; 2) Desarrollo; 3) Integración continua; 4) Despliegue; 5) Operación; 6) Monitorización; 7) Automatización y Entrega continua.
Igualmente, es importante resaltar que esta metodología funciona mejor cuando está asociada con una vertiente tecnológica. Sin la base de estas herramientas, la metodología se vuelve prácticamente insuperable. Podemos citar varios ejemplos, cómo es el caso de un ingeniero DevOps que necesita la tecnología para el manejo de infraestructura en proveedores de nube, o para la monitorización o integración continua.
Cuando se está trabajando en este tipo de metodologías, también surgen los retos; uno de los más grandes surge porque la metodología se está perfeccionando y variando constantemente, a lo que debemos responder de la misma manera, las empresas deben estar actualizandose tecnológicamente para poder cumplir con éxito con las exigencias y mantener de forma constante la calidad y costos bajos. En Tecnalia llevamos muchos años profundizando y perfeccionando cada una de las estrategias y proyectos en torno a esta metodología.
Tipo de software y enfoques de desarrollo
A lo largo del tiempo nos hemos encontrado con varios retos, entre ellos la variación constante del tipo de software, y sus enfoques de desarrollo. Hoy en día los datos han ganado gran importancia debido a la forma como las empresas los gestionan y analizan. Esto trae consigo un desarrollo y cambio constante del software de las empresas, cambio al cual también debe adaptarse la metodología DevOps.
En Tecnalia estamos trabajando constantemente para reaccionar a esas demandas, para lo cual investigamos las nuevas variantes Ops. Estas variantes responden a las principales necesidades que tienen las empresas que quieren ir hacia modelos de negocio basados en datos.
- DataOps: Consiste en integrar a los equipos de tratamiento y análisis de datos en la metodología DevOps para que los productos software, basados en datos, sigan manteniendo los estándares de calidad y tiempos competitivos de desarrollo. Para ello, las nuevas formas de gobernanza del dato han sido consideradas en el planteamiento de la metodología DataOps, que se basa en la aplicación de prácticas DevOps a la gestión e integración de datos modernas.
- MLOps: Incorpora un conjunto de nuevas técnicas a la metodología clásica DevOps con el fin de implementar y automatizar la integración continua (CI), la entrega continua (CD) y el entrenamiento continuo (CT) para sistemas de aprendizaje automático. Para cubrir esta adaptación, en el ciclo DevOps es necesario introducir un nuevo bucle; el de experimentación. Este permitirá modelar la forma en que los científicos de datos realizan su trabajo, incluyendo las tareas de preparación de los datos y generación del modelo.
- IAOPS: Reemplaza los procesos manuales clásicos por tecnologías de inteligencia artificial (IA) para mejorar la eficiencia de desarrollo y operación. La inteligencia artificial se convertirá en la herramienta crítica para computar, analizar, y transformar cómo los equipos desarrollan, entregan, implementan y administran aplicaciones.
Desplegar cualquiera de estas variantes es todo un reto. En Tecnalia nuestra labor es analizar cuál es la mejor metodología para cada una de las empresas, dependiendo de las necesidades particulares. Nuestro propósito igualmente es que cada miembro del equipo posea el conocimiento y las habilidades necesarias para implementar cualquiera de las tres metodologías.
