C贸mo la aplicaci贸n inteligente de software puede acelerar el 茅xito digital

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  • Fabio Saenz, director regional para Dynatrace en Colombia, Centroam茅rica y el Caribe, propone un enfoque m谩s autom谩tico e inteligente; para el desarrollo de software con el objetivo de que las organizaciones puedan alcanzar el 茅xito digital en esta era de transformaci贸n vertiginosa.

Es innegable que la demanda de servicios digitales se est谩 disparando, junto con las expectativas de los usuarios. Los consumidores quieren experiencias conectadas sin complicaciones, y se espera que las organizaciones inviertan alrededor de 1,78 billones de d贸lares en 2022 para la transformaci贸n digital en comparaci贸n con los 1,31 billones de d贸lares en 2020 para seguir el ritmo de estas demandas.

Este acelerado ritmo de transformaci贸n ha ejercido una presi贸n cada vez mayor sobre los equipos de DevOps (acr贸nimo en ingl茅s de las palabras development – desarrollo聽 y operations– operaciones), para que avancen m谩s r谩pido sin comprometer la calidad. Ahora se espera que construyan y lancen peque帽as actualizaciones progresivas de las aplicaciones varias veces al d铆a; cuando hace tan s贸lo unos a帽os, era m谩s probable que los equipos entregaran una actualizaci贸n significativa por trimestre.

Con esta creciente presi贸n, incluso las grandes empresas que ejemplifican los m谩s altos est谩ndares de experiencia digital no siempre ejecutan de la forma necesaria.

La interrupci贸n de Facebook, que en octubre dej贸 a los usuarios sin poder acceder a sus servicios durante seis horas, es un ejemplo de c贸mo incluso un peque帽o cambio en la configuraci贸n de la infraestructura digital puede generar caos.

Para que las organizaciones innoven sin impactar de forma negativa en la experiencia de los usuarios, necesitan pr谩cticas modernas e inteligentes en el desarrollo y la entrega. Esto puede reducir el riesgo de errores inesperados, mejorar la calidad del c贸digo y aliviar la carga de los equipos de DevOps.

Comprometer la calidad por la velocidad

Los ciclos de innovaci贸n se han vuelto m谩s r谩pidos. Un reciente estudio de Dynatrace indica que las organizaciones esperan que la frecuencia de sus lanzamientos de software aumente un 58% para 2023. Pero a muchas les resultar谩 imposible o altamente complicado mantener el ritmo, ya que los equipos de DevOps tienen dificultades con las cargas de trabajo existentes. Se han invertido incontables horas en el desarrollo de actualizaciones para cientos de variaciones de dispositivos, aplicaciones y sistemas operativos. A medida que crece la complejidad de las TI (Tecnolog铆as de la Informaci贸n), las demandas de tiempo de los equipos de DevOps aumentar谩n a煤n m谩s.

Sin embargo, escribir el c贸digo es s贸lo la mitad de la batalla. Las pruebas manuales, que consumen mucho tiempo, las cadenas de herramientas cada vez m谩s fragmentadas y la explosi贸n de datos resultante del cambio a la nube han a帽adido fricci贸n al proceso de desarrollo.

Con tanto que hacer y sin recursos adicionales, la presi贸n sobre los equipos de DevOps puede obligarlos a sacrificar la calidad del c贸digo. Como resultado, es m谩s probable que los errores de codificaci贸n se filtren en la red, poniendo en peligro los servicios digitales y las experiencias de los usuarios.

Incluso los peque帽os cambios representan un riesgo en la transformaci贸n digital

Adem谩s, puede ser dif铆cil comprender el verdadero impacto de una nueva versi贸n de software hasta que se pone en marcha. Y lo que es peor, a menudo es dif铆cil revertir el cambio en caso de que genere problemas, y volver a una versi贸n anterior y estable de la aplicaci贸n.

Gran parte de este reto se debe a la complejidad de los actuales entornos multicloud. Los servicios digitales est谩n formados por cientos de millones de l铆neas de c贸digo y miles de millones de dependencias; que abarcan m煤ltiples plataformas y diferentes tipos de infraestructura.

Esta interconexi贸n dificulta a los equipos de DevOps la comprensi贸n de las consecuencias de los cambios que realizan, por peque帽os que parezcan.

Tambi茅n ha creado una sobrecarga de alertas, ya que las herramientas de monitoreo de la nube capturan volumen, velocidad y una variedad de datos que superan la capacidad humana de gesti贸n. A menudo, es imposible para los equipos de DevOps encontrar r谩pidamente la 煤nica l铆nea de c贸digo que ha desencadenado un problema.

Un enfoque m谩s automatizado e inteligente

Para evitar que el c贸digo de mala calidad llegue a la producci贸n y para garantizar experiencias de usuario fluidas; las organizaciones necesitan un enfoque m谩s inteligente del desarrollo de software.

Esto comienza con la aplicaci贸n de la automatizaci贸n continua a las tareas repetibles, lo que libera a los equipos de DevOps para trabajar en actividades de mayor valor. En primer lugar, las organizaciones deben establecer filtros de calidad automatizados que midan las nuevas compilaciones con respecto; a los objetivos de nivel de servicio (SLO, por sus siglas en ingl茅s) para los indicadores clave de rendimiento, como el tiempo de respuesta o el rendimiento. Esto significa que los nuevos cambios de c贸digo no pueden ponerse en marcha a menos que cumplan con la l铆nea base m铆nima para la experiencia del usuario, lo que evita un impacto negativo e inesperado.

En caso de que algo vaya mal, las organizaciones pueden mejorar el tiempo de resoluci贸n aprovechando las capacidades de observaci贸n unificadas de extremo a extremo. Este nivel de monitoreo proporciona a los equipos de DevOps informaci贸n a nivel de c贸digo sobre todas las compilaciones de software; aplicaciones y servicios en cualquier plataforma en la nube, tanto si est谩n en desarrollo como en los escenarios en los cuales ya se ha desplegado.

La combinaci贸n de esta observabilidad con AIOps (el uso de la Inteligencia Artificial en las operaciones); puede llevar esos conocimientos un paso m谩s all谩, al priorizar autom谩ticamente los problemas seg煤n su impacto en el negocio. Esto permite a los equipos de DevOps identificar r谩pidamente las alertas m谩s urgentes y resolverlas, antes de que los usuarios experimenten un problema.

Aliviar la presi贸n y llevar al 茅xito en la transformaci贸n digital

La mejora de las pr谩cticas de desarrollo a trav茅s de AIOps, la automatizaci贸n y la observaci贸n pueden aliviar significativamente la presi贸n sobre los equipos de DevOps y ayudarles a mantener el ritmo de la transformaci贸n digital. A medida que las organizaciones contin煤an lanzando software m谩s r谩pido, es cada vez m谩s importante integrar una visi贸n continua; y autom谩tica en todo su entorno de servicios digitales, para acelerar la transformaci贸n y ofrecer experiencias de software m谩s fluidas.

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