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Las tres claves de la evolución futura de DevOps

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Las tres claves de la evolución futura de DevOps

La metodología DevOps se ha convertido en la base de no pocos departamentos de desarrollo de software. En concreto, de los que buscan una aceleración en el proceso de desarrollo y despliegue de aplicaciones nuevas. Su expansión se debe sobre todo al crecimiento en el uso de la nube, y está transformando cómo funcionan muchas empresas. Pero DevOps no es estático, y va a seguir evolucionando en los próximos años, a medida que las empresas identifiquen nuevos desafíos IT a solucionar. Sobre todo, según Zdnet, mientras buscan automatizar procesos para mejorarlos o eliminar los que se convierten en un obstáculo.

Según un informe de Forrester, la evolución de DevOps se va a dar en torno a tres claves principales: la organización de equipos en torno a resultados, el hecho de que las prácticas vayan a superar a los procesos, y que las plataformas van a consolidarse, expandirse e intensificarse.

Los principios de DevOps se basan en el concepto de cohesión y en la unión de gente y procesos para conseguir resultados mejores. Por eso, para utilizar esta metodología, las empresas tiene que romper con los departamentos aislados e invertir en formación para crear equipos de producto multidisciplinares y con éxito.

Esto llevará, según las previsiones de evolución de DevOps, a que los equipos que sigan esta metodología de desarrollo se redefinan en función de su propósito y no de sus funciones. Esto facilitará a los equipos comprender tanto su papel como su función, lo que puede ser importante de cara a abordar problemas de diseño.

Los ingenieros, además, se convertirán en un recurso compartido, en vez de pertenecer a equipos concretos. Esto irá sucediendo a medida que los equipos de TI abandonen los equipos de infraestructura de especialistas para adoptar equipos de plataforma, con un rango mayor de técnicas de ingeniería del software y responsabilidades en configuración y monitorización. De esta manera, los equipos de DevOps conseguirán también herramientas mejores.

Por otro lado, la consecución de objetivos y resultados en una empresa suele llegar después de seguir varios pasos en un orden concreto. Esto hace que haya retrasos con frecuencia, ya que cada paso requiere que una persona o un departamento lo apruebe. Además, las entregas pueden ser chapuceras, y los objetivos pueden descalibrarse en el proceso.

Esto hace que las predicciones apunten que el futuro de DevOps ayudará a las empresas a cambiar su foco de los procesos a la práctica. Así, su foco se centrará en los consensos acordados o en las prioridades de las organizaciones, y en cómo se hacen las cosas en la empresa. Estas se centrarán en estar «optimizadas para la velocidad, con más automatización alrededor de la gobernanza, el cumplimiento de normas, la seguridad y las operaciones estándar«. También de una mínima interacción humana.

DevOps necesita un conjunto de tecnologías que se puedan integrar y que funcionen en armonía. A medida que los requisitos de las empresas cambian, también lo harán los del mercado de DevOps, y las herramientas necesarias para apoyar la transformación de las empresas.

Según Forrester, el enfoque actual de las empresas con respecto a las herramientas y elementos tecnológicos de DevOps dará paso a uno más unificado. En este nuevo enfoque, cada equipo empleará las mismas plataformas de despliegue de software integradas de extremo a extremo. Asimismo, las organizaciones empezarán a buscar maneras de simplificar el desarrollo de las apps de empresa con una integración fuerte. Estas no suelen llevarse bien con el tipo de software personalizado que pueden acelerar el desarrollo y despliegue de apps.

Para conseguirlo, entre otras soluciones, las empresas pueden optar por las herramientas de Low code y No code, con las que generar apps de empresa con poco o ningún código. Pero como hemos mencionado, hay problemas para utilizar este tipo de plataformas: las low-code no se integran bien en los flujos de DevOps en la actualidad. Además, la prueba de machine learning en aplicaciones críticas de empresa puede ser arriesgada, algo que se intenta solucionar con MLOPs.

Redactora de tecnología con más de 15 años de experiencia, salté del papel a la Red y ya no me muevo de ella. Inquieta y curiosa por naturaleza, siempre estoy al día de lo que pasa en el sector.

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