Hoy en día, debido a la longitud de la mayoría de las empresas, proporcionar a los empleados información sobre cómo protegerse a sí mismos y a su organización de las amenazas cibernéticas es una prioridad, pero la seguridad es una preocupación menor en un mundo más altamente automatizado.
Según una nueva investigación, muy pocas compañías están asegurando la mayoría de sus aplicaciones nativas de la nube con las prácticas DevSecOps.
A medida que crece la necesidad de adoptar procesos específicos para el desarrollo móvil, el liderazgo tecnológico busca objetivos y métricas que tengan sentido.
Las empresas que adoptan DevOps ven una entrega de software más frecuente, cambian los plazos de entrega y otros beneficios, según la encuesta realizada.
El lenguaje de programación Cobol cumple 60 años y Micro Focus está realizando diversas acciones para conmemorarlo. No en vano, se trata de un lenguaje que está presente, aunque no nos demos cuenta, con muchas de nuestras acciones cotidianas.
Para que la estrategia DataOps tenga éxito en las empresas, hay algunos patrones clave que pueden seguirse? y otros que deben evitarse.
Para que DevOps tenga éxito, los desarrolladores de software, los probadores, los equipos de operaciones de TI y las partes interesadas relevantes (como clientes o directores de proyectos) deben ser transparentes y honestos sobre su trabajo, al mismo tiempo que comparten, reciben y actúan sobre comentarios valiosos.
Los problemas de seguridad en la nube son cada vez más frecuentes en la empresa, según Cloud Security Alliance. Aquí se explica cómo mantenerse protegido.
Si bien adoptar DevOps con seguridad integrada y continua es atractivo para la mayoría de las organizaciones, un cambio tan radical conlleva desafíos.
DevOps-as-a-Service encuentra desafíos particulares cuando se implementa en grandes organizaciones como entidades gubernamentales.
Existe cierta tensión saludable entre un buen equipo de DevOps y el concepto de entrega continua. En el pasado, un equipo ágil simple creaba productos y dejaba que el responsable de entrega se preocupara por lo que sucede en la producción. Con la unión de Dev y Ops, las cosas son diferentes.
DevOps Research and Assessment (DORA) ha llevado a cabo ua encuesta en la que se descubrió que el 20% de las empresas encuestadas más importantes podrían considerarse como "artistas de élite" en el campo de DevOps.
La creación de canales para el cumplimiento continuo hace que la seguridad de DevOps sea más fácil, más manejable y más confiable.
Los responsables de TI saben que tienen que cambiar la forma en que tradicionalmente han pensado sobre la gestión de cambios en la base de datos para alinearse mejor con la forma en que están desarrollando las aplicaciones. Necesitan la confianza de poder llevar las operaciones de desarrollo e implementación de bases de datos a un p...
DataOps es la combinación de personas, procesos y productos que permiten una gestión de datos coherente, automatizada y segura. Su objetivo es mejorar los resultados de entrega de TI de la empresa al reunir a aquellos que consumen los datos con aquellos que los suministran.
Las violaciones de datos son una noticia terrible para las empresas. Y los costes asociados con tales ataques continúan aumentando. Un informe reciente asegura que tiene un coste medio de 3,92 millones de dólares por incumplimiento.
Realizado por Allied Market Research, el estudio también predice que el sector tendrá una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 17,9% en los próximos 7 años.
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La IA ya está transformando las empresas, pero llevarla de la experimentación a producción plantea nuevos retos: soberanía de los datos, cumplimiento normativo, seguridad y costes predecibles.
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La inteligencia artificial se ha convertido en un factor clave para mejorar la productividad, optimizar procesos y aumentar la competitividad de las empresas. Sin embargo, muchas organizaciones siguen enfrentándose a retos como la falta de una estrategia clara, la resistencia al cambio, las dudas sobre la seguridad o la necesidad de modernizar su infraestructura.
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La inteligencia artificial ya está transformando la forma de trabajar, pero muchas empresas siguen encontrando barreras para implantarla con éxito. La falta de tiempo, el desconocimiento sobre sus aplicaciones, la resistencia al cambio, los retos de seguridad y la necesidad de renovar la infraestructura tecnológica son algunos de los principales obstáculos.
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