Datos, aprendizaje automático, modelo y plataforma.
Mientras hablamos de la modernización de las TI en estos días, uno de sus elementos clave vendrá de la mano de la automatización. Si bien DevOps puede conducirnos hacia ella, no es suficiente para lograr los resultados completos. Con las diferentes funciones de Ops que se están popularizando estos días, XOps ha surgido como el término acaparador para definir una combinación de disciplinas de TI como DevOps, DevSecOps, AIOps, MLOps, GitOps y BizDevOps.
XOps figura como una de las principales tendencias en el informe Gartner Top 10 Data and Analytics Trends for 2021; el informe también dice que XOps planea lograr economías de escala utilizando las mejores prácticas de DevOps. XOps también garantizará la fiabilidad, la reutilización y la repetibilidad, así mismo reducirá la duplicación de la tecnología y los procesos necesarios para lograr la automatización.
Entendamos estos componentes que conforman XOps y cómo pueden transformar las TI:
DevOps: es un enfoque de desarrollo de software que permite a un equipo gestionar el proceso de desarrollo de aplicaciones, desde el desarrollo y las pruebas hasta el despliegue y la supervisión. Su objetivo es reducir la duración del ciclo de vida de desarrollo de cualquier sistema, al tiempo que se adhiere a los requisitos de la empresa. Se compone de varias etapas como el desarrollo continuo, la integración continua, las pruebas continuas, el despliegue y la supervisión continuos.
BizDevOps: también conocido como DevOps 2.0, es un enfoque del desarrollo de software que anima a los desarrolladores, al personal de operaciones y a los equipos de negocio a trabajar juntos para que la organización pueda desarrollar software más rápidamente, ser más receptiva a la demanda de los usuarios y, en última instancia, maximizar los ingresos.
DataOps: se trata de un proceso muy popular en el ámbito de la analítica que está creciendo lentamente a buen ritmo. Trata de reducir la duración del ciclo de los proyectos de análisis de datos al tiempo que mejora la calidad; comienza desde el principio de la canalización (preparación de datos) y se despliega en varios puntos de la cadena de análisis y las operaciones de TI. La tecnología se utiliza para automatizar el diseño y la gestión de la entrega de datos, al tiempo que se respetan los niveles adecuados de gobernanza.
MLOps: se refiere a la creación, despliegue y mantenimiento de modelos de aprendizaje automático. Es una denominación general que implica la combinación de una variedad de métodos como DevOps, aprendizaje automático y manejo de datos que pueden simplificar y construir formas más eficientes de desplegar algoritmos de aprendizaje automático. Todo esto debe hacerse teniendo en cuenta los objetivos del negocio.
GitOps: es la práctica de gestionar los sistemas de infraestructura y aplicaciones utilizando Git (sistema de control de versiones de código abierto). El líder del código abierto, Red Hat, afirma que GitOps utiliza las solicitudes de extracción de Git para gestionar el aprovisionamiento y el despliegue de la infraestructura de forma automática. El repositorio Git viene con todo el estado del sistema. Esto hace que sea fácil ver todos los cambios realizados en el sistema y trabajar en ellos si es necesario.
CloudOps: se refiere a la gestión de las actividades que implican la optimización de las cargas de trabajo o servicios de TI en la nube. Incluye diferentes aspectos, como la arquitectura de la nube, el desarrollo de software, la seguridad y el cumplimiento. El objetivo aquí es mejorar la accesibilidad y la eficiencia de los servicios de la nube en la empresa.
La integración eficiente es la necesidad del presente
Podrían surgir preguntas sobre por qué hay una necesidad creciente de XOps, la cuestión principal ha sido la seguridad: las mejores versiones de la seguridad sólo pueden lograrse cuando existe un sentido de responsabilidad colectiva compartida entre los distintos equipos de operaciones. Esto tiene que empezar desde los desarrolladores que construyen código y aplicaciones seguras y las aplicaciones de análisis que garantizan la seguridad de los datos hasta los equipos de TI que construyen conductos seguros. El desarrollo, la seguridad, las redes y las operaciones en la nube deben integrarse eficazmente para crear sistemas seguros y fiables para las cargas de trabajo.
Teniendo todo lo anteriormente mencionado en MBGE estamos comprometidos con el éxito de nuestros proyectos, es por esto que nos mantenemos a la vanguardia con modelos operativos actualizados adaptando este tipo de metodologías a nuestro día a día, logrando ofrecer soluciones óptimas en tiempo y forma, alcanzando muy altos estándares de calidad en nuestros procesos.
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