Por Greg Adams, vicepresidente regional, Reino Unido e Italia, Dynatrace
Es innegable que la demanda de servicios digitales se está disparando, junto con las expectativas de los usuarios.
Los consumidores quieren experiencias conectadas sin inconvenientes, y se espera que las organizaciones inviertan 1,78 billones de dólares en inversiones de transformación digital en 2022, en comparación con los 1,31 billones de dólares en 2020 https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=IDC_P32570 para mantener el ritmo de estas demandas.
Este rápido ritmo de transformación ha ejercido una presión cada vez mayor sobre los equipos de DevOps para que se aceleren sin comprometer la calidad. Ahora se espera que construyan y lancen actualizaciones pequeñas, incrementales a las aplicaciones varias veces al día. Hace tan sólo unos años, era más probable que los equipos entregaran una gran actualización por trimestre.
Con esta creciente presión, incluso las grandes empresas que ejemplifican los más altos estándares de experiencia digital no siempre lo hacen bien.
La interrupción de Facebook en octubre, que dejó a los usuarios sin poder acceder a sus servicios durante seis horas, es un ejemplo de cómo incluso un pequeño cambio en la configuración de la infraestructura digital crea el caos. Para que las organizaciones innoven sin socavar la experiencia del usuario, necesitan prácticas de desarrollo y entrega modernas e inteligentes. Esto puede reducir el riesgo de errores inesperados, mejorar la calidad del código y aliviar la carga de los equipos de DevOps.
Comprometer la calidad por la velocidad
Los ciclos de innovación se han vuelto más rápidos. 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 resultará difícil mantener el ritmo, ya que los equipos de DevOps ya 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 aumenta la complejidad de las TI, las demandas de tiempo de los equipos de DevOps aumentarán aún más.
Sin embargo, escribir código es sólo la mitad de la batalla. Las pruebas manuales, que consumen mucho tiempo, las cadenas de herramientas cada vez más fragmentadas y la explosión de datos resultante del cambio a la nube han añadido fricción al proceso de desarrollo.
Con tanto que hacer y sin recursos adicionales, la presión sobre los equipos de DevOps puede obligarles a sacrificar la calidad del código. Como resultado, es más probable que los errores de codificación se cuelen en la red, poniendo en peligro los servicios digitales y las experiencias de los usuarios.
Incluso los pequeños cambios suponen un riesgo
En adición al reto, puede ser difícil comprender el verdadero impacto de una nueva versión de software hasta que se pone en marcha. Y peor aún, a menudo es difícil revertir el cambio en caso de que cree un problema y volver a una versión anterior y estable de la aplicación.
Gran parte de este reto se debe a la complejidad de los entornos multi-nube actuales. Los servicios digitales están formados por cientos de millones de líneas de código y miles de millones de dependencias, que abarcan múltiples plataformas y diferentes tipos de infraestructura.
Esta interconexión dificulta a los equipos de DevOps la comprensión de las consecuencias de los cambios que realizan, por pequeños que parezcan.
También ha creado una sobrecarga de alertas, ya que las herramientas de supervisión de la nube capturan un volumen, una velocidad y una variedad de datos que superan la capacidad humana de gestión. A menudo es imposible para los equipos de DevOps encontrar rápidamente la única línea de código que ha desencadenado un problema.
Un enfoque más automatizado e inteligente.
Para evitar que el código de mala calidad llegue a la producción y garantizar una experiencia de usuario perfecta, las organizaciones necesitan un enfoque más inteligente del desarrollo de software.
Esto comienza con la aplicación de la automatización 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 puertas de calidad automatizadas que midan las nuevas construcciones con respecto a los objetivos de nivel de servicio (SLO) para los indicadores clave de rendimiento, como el tiempo de respuesta o el rendimiento. Esto significa que los nuevos cambios de código no pueden ponerse en marcha a menos que cumplan la línea de base mínima para la experiencia del usuario, lo que evita un impacto negativo inesperado.
En caso de que algo vaya mal, las organizaciones pueden mejorar el tiempo de resolución aprovechando las capacidades de observabilidad unificada de extremo a extremo. Este nivel de observabilidad proporciona a los equipos de DevOps información a nivel de código sobre todas las compilaciones de software, aplicaciones y servicios en cualquier plataforma en la nube, tanto si están en desarrollo como si ya se han desplegado.
La incorporación de esta capacidad de observación a AIOps – el uso de la IA en las operaciones – puede llevar esta información un paso más allá, al priorizar automáticamente los problemas en función de su impacto en el negocio. Esto permite a los equipos de DevOps identificar rápidamente las alertas más urgentes y resolverlas, antes de que los usuarios experimenten un problema.
Alivio de la presión y logro del éxito.
Mejorar las prácticas de desarrollo a través de AIOps, la automatización y la observabilidad puede aliviar significativamente la presión sobre los equipos de DevOps y ayudarles a mantener el ritmo con la transformación digital. A medida que las organizaciones continúan lanzando software más rápido, es cada vez más importante integrar una visión continua y automática en todo su entorno de servicios digitales, para acelerar la transformación y ofrecer experiencias de software más impecables.