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5 tendencias en el futuro de DevOps

  • DevOps

inteligencia artificial

DevOps ha madurado rápidamente. Sin embargo, todavía estamos al comienzo de la historia de DevOps, con muchos capítulos emocionantes por escribir.

Hay cinco tendencias que aparecen constantemente y que darán forma a DevOps en los próximos años. A nivel macro, DevOps debe ser más amplio y más inteligente. A medida que profundizamos en la capa, vemos que aparecen cinco patrones distintos en los que las tecnologías emergentes harán que el canal de lanzamiento sea más perspicaz y proactivo, a la vez que le permite manejar un espectro más amplio de artefactos de ductos más allá de solo aplicaciones:

AI para DevOps: la inteligencia artificial (AI) está incursionando en todas las facetas de TI y DevOps no es una excepción. Las técnicas de AI pronto harán que DevOps sea más inteligente, capaz de predecir el impacto y el riesgo de las implementaciones, detectar cuellos de botella en los procedimientos e identificar atajos de automatización. Los avances en la automatización de procesos robóticos (RPA) se prestan directamente para optimizar los diversos puntos de transferencia y automatización del canal de lanzamiento. El análisis predictivo basado en la IA también permitirá una planificación de la capacidad operativa de mayor fidelidad y la predicción de fallas antes del despliegue.

DevOps para AI: Hoy estamos viendo un puñado de nuevas herramientas, comúnmente llamadas MLOps, que están surgiendo en el mercado y que permiten a los desarrolladores y modeladores implementar nuevos modelos de AI de forma rápida y repetitiva. Sin embargo, estos productos aún tienen que colaborar estrechamente con el lado de operaciones de la empresa. Por lo general, son una ayuda para el desarrollo, no una ayuda operativa, o dicho de otra manera, todos son "ML" y muy poco "Ops". Sin embargo, este espacio madurará rápidamente, permitiendo la liberación de modelos AI a través del ecosistema DevOps para Incluir aspectos operacionales. A la inversa, la tubería de DevOps de mañana también permitirá que los modelos de IA que han estado aprendiendo de datos del mundo real se extraigan de la producción y se devuelvan al entorno de desarrollo.

DBOps: Hoy en día, las bases de datos, esquemas, índices, desencadenantes y procedimientos almacenados normalmente se implementan manualmente por DBAs fuera de la tubería de DevOps, con su impacto operacional provocado por la mejor capacidad de planificación. Esta brecha evidente pronto será cerrada por productos que permiten que las bases de datos y sus artefactos asociados se liberen a través de la tubería de implementación junto con las aplicaciones a las que están acopladas. Por supuesto, esto no solo abarcará las bases de datos relacionales tradicionales, sino que también admitirá bases de datos no estructuradas y almacenes de objetos. El principal objetivo es que las aplicaciones y sus repositorios de datos de soporte se desarrollen, prueben y desplieguen a través del mismo canal automatizado que las aplicaciones sin la necesidad de una base de datos especializada.

DataOps: cuando se implementan nuevas aplicaciones, los científicos de datos ponen en línea los análisis y las visualizaciones asociados, a través del despliegue manual. De cara al futuro, espere que el análisis de datos se introduzca en la tubería de DevOps poco después de que se definan los requisitos para el lanzamiento. Al igual que DBOps anterior, el objetivo es eliminar la promoción manual especializada. Pero más allá de la implementación sincrónica, DataOps permitirá la gestión de datos, la prevención de pérdida de datos (DLP), la administración del ciclo de vida de los datos y las funciones de administración de copia de datos que se integrarán en cada nueva implementación.

Blockchain para DevOps: Las evoluciones de DevOps de hoy y de mañana aumentarán dramáticamente la velocidad, la variedad y el volumen del tráfico de tuberías. Si bien esto suena prometedor, sin duda será una pesadilla para auditar, verificar el cumplimiento y finalmente controlar y administrar. Una tecnología que se está analizando para desenredar este espagueti es un mecanismo de consenso distribuido, como blockchain. 

DevOps ya se ha convertido en el paradigma de implementación estándar y su adopción continuará siendo más generalizada. Pero este crecimiento requiere que los productos y procesos de DevOps sean más inteligentes, más seguros y más controlables, ya que el pipeline de lanzamiento incorpora un conjunto más amplio de artefactos de implementación que van más allá de las aplicaciones. Este es un desafío abrumador para estar seguro, pero hay nuevos productos emocionantes que surgirán para ayudar a escribir los próximos capítulos de la historia de DevOps.

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