El uso de software inteligente permite acelerar el éxito digital

José Matías, director general para España y Portugal DYNATRACE

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Este ritmo acelerado de transformación ejerce una presión cada vez mayor sobre los equipos de DevOps que han de actuar con rapidez sin comprometer la calidad. Si hace pocos años su cometido era lanzar una gran actualización trimestral de software, ahora la expectativa es que cada día tengan disponibles varias actualizaciones con pequeñas mejoras. Esta presión es insostenible incluso para grandes corporaciones que representan los más altos estándares de experiencia digital.

La caída de Facebook el pasado octubre, que dejó a los usuarios sin acceso a sus servicios durante seis horas, es un ejemplo de cómo, incluso, un pequeño cambio en la configuración de la infraestructura digital genera el caos. Para que las organizaciones innoven sin perjudicar la experiencia del usuario, necesitan contar con soluciones modernas e inteligentes de desarrollo y actualización. Esto reduciría el riesgo de errores inesperados mejorando la calidad del código y aliviando la presión sobre los equipos de DevOps.

 

Comprometer la calidad por la velocidad

Los ciclos de innovación se han acelerado, de hecho, una investigación reciente de Dynatrace señala que las organizaciones esperan que la frecuencia de sus lanzamientos de software aumente un 58% en 2023. Pero a muchos les resultará difícil seguir este ritmo, ya que los equipos de DevOps han de seguir luchando también con las cargas de trabajo existentes, invirtiendo innumerables horas en el desarrollo de actualizaciones para cientos de variaciones en dispositivos, aplicaciones y sistemas operativos. Y a medida que crece la complejidad de los entornos de TI, la demanda de tiempo a los equipos de DevOps aumentará aún más.

Aun así, escribir código es solo la mitad del problema, ya que hemos de pensar también el tiempo necesario para hacer pruebas manuales consumen mucho tiempo y el necesario para gestionar un creciente número de herramientas cada vez más fragmentadas y la explosión de datos como resultado del cambio a la nube. Todos estos factores actúan contra el proceso de desarrollo.

Con tanto que hacer y sin recursos adicionales, la presión sobre los equipos de DevOps puede poner en riesgo la calidad del código, incrementándose la probabilidad de que los errores de código se filtren a través de la red y poniendo en peligro los servicios digitales y las experiencias de los usuarios.

 

Los pequeños cambios también implican riesgos

Puede resultar difícil de comprender el verdadero impacto de una nueva versión de software hasta que se pone en marcha. Incluso, a menudo, es difícil revertir el cambio en caso de que cree un problema y volver a una versión anterior de la aplicación que haya demostrado su estabilidad.

Gran parte de este desafío se debe a la complejidad de los entornos multinube actuales. Los servicios digitales están compuestos 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 que los equipos de DevOps comprendan las consecuencias de los cambios que realizan, por pequeños que parezcan.

También se ha creado una sobrecarga de alertas, ya que las herramientas de monitorización en la nube capturan a alta velocidad un volumen y variedad de datos que va más allá de la capacidad humana de administrar. 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

Ante este panorama, las organizaciones necesitan incorporar inteligencia en el desarrollo de software si quieren evitar que el código de baja calidad llegue a la producción y garantizar así experiencias de usuario perfectas.

Deben comenzar por aplicar automatización continua en tareas repetitivas, lo que libera a los equipos de DevOps y les permite trabajar en actividades de mayor valor. En primer lugar, las organizaciones deben establecer niveles mínimos de calidad automatizados que midan los nuevos desarrollos en relación con los objetivos de nivel de servicio (SLO) para los indicadores clave de rendimiento. Esto significa que los nuevos cambios de código no pueden activarse a menos que cumplan con los mínimos requisitos para la experiencia de usuario, evitando un inesperado impacto negativo.

En caso de que algo salga mal, las organizaciones pueden mejorar el tiempo de resolución aprovechando las capacidades unificadas de observabilidad de principio a fin. Este nivel de seguimiento brinda 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 o implementados.

La combinación de la observabilidad con AIOps y el uso de IA en las operaciones puede llevar los conocimientos un paso más allá, al priorizar automáticamente los problemas de acuerdo con su impacto comercial. Ello permite que los equipos de DevOps identifiquen rápidamente las alertas más urgentes y las resuelvan antes de que los usuarios experimenten un problema.

 

Aliviar la presión y lograr el éxito

Mejorar las prácticas de desarrollo a través de AIOps, la automatización y la observabilidad reducen significativamente la presión sobre los equipos de DevOps y les ayuda a seguir el ritmo de la transformación digital. A medida que las organizaciones continúan lanzando versiones de software cada vez más rápidamente, es vital integrar información de forma continua y automática en todo su entorno de servicios digitales para acelerar la transformación y ofrecer experiencias de software más fluidas.

 

José Matías, Director General para España y Portugal de Dynatrace