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DevOps

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DevOps se encuentra en la intersección del desarrollo (ingeniería de software), las operaciones tecnológicas y el control de calidad (QA).

DevOps es la integración y automatización del desarrollo de software y las operaciones de tecnología de la información . [ a ] DevOps abarca las tareas necesarias para el desarrollo de software y puede conducir a acortar el tiempo de desarrollo y mejorar el ciclo de vida del desarrollo . [ 1 ] Según el arquitecto de software estadounidense Neal Ford, DevOps, particularmente a través de la entrega continua , emplea el principio de "abordar el problema desde el principio" al tratar las tareas desafiantes con anticipación, fomentando la automatización y permitiendo la detección rápida de problemas. [ 2 ]

Aunque debatido, [ b ] [ c ] [ d ] [ e ] DevOps se caracteriza generalmente por tres principios clave: propiedad compartida, automatización del flujo de trabajo y retroalimentación rápida. Desde una perspectiva académica, Len Bass , Ingo Weber y Liming Zhu —tres investigadores de ciencias de la computación del CSIRO y el Software Engineering Institute— definieron DevOps como "un conjunto de prácticas destinadas a reducir el tiempo entre la confirmación de un cambio en un sistema y su puesta en producción normal, al tiempo que se garantiza una alta calidad". [ 6 ] Sin embargo, el término se utiliza en múltiples contextos. En su versión más exitosa, DevOps es una combinación de prácticas específicas, cambio cultural y herramientas. [ 7 ]

Historia

Las propuestas para combinar metodologías de desarrollo de software con conceptos de despliegue y operaciones aparecieron por primera vez a finales de los 80 y principios de los 90. [ 8 ]

En 2009, se celebró la primera conferencia DevOps Days en Gante , Bélgica. La conferencia fue fundada por el consultor y profesional de TI belga Patrick Debois. [ 9 ] [ 10 ] La conferencia se ha extendido a otros países. [ 11 ]

En 2012, Alanna Brown, de Puppet Labs , publicó el primer informe "Estado de DevOps" . [ 12 ] [ 13 ]

En 2016, las métricas DORA para rendimiento (frecuencia de despliegue, tiempo de entrega para cambios) y estabilidad (tiempo medio de recuperación, tasa de fallos de cambio) se publicaron en el informe Estado de DevOps de ese año. [ 12 ] Sin embargo, la metodología de investigación y las métricas fueron criticadas por algunos expertos. [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] En respuesta a estas críticas, el informe Estado de DevOps de 2023 [ 17 ] publicó cambios que actualizaron la métrica de estabilidad "tiempo medio de recuperación" a "tiempo de recuperación de despliegue fallido", reconociendo la confusión que había causado la métrica anterior. [ 18 ]

El informe de 2024 reestructuró el marco de métricas al trasladar el tiempo de recuperación de implementaciones fallidas de la estabilidad al rendimiento e introducir una nueva métrica de "tasa de retrabajo" que mide la proporción de implementaciones no planificadas realizadas para corregir problemas visibles para el usuario. [ 19 ] En 2025, DORA dejó de clasificar a los equipos en niveles de rendimiento y, en su lugar, introdujo siete arquetipos de equipo que combinan métricas de entrega con factores humanos como el agotamiento, la fricción y el valor percibido. [ 20 ]

Métricas relevantes

DevOps Research and Assessment (DORA) ha desarrollado un conjunto de métricas destinadas a medir la eficiencia y confiabilidad del desarrollo de software. Estas métricas incluyen: [ 21 ] [ 22 ]

  • Frecuencia de despliegue: Tiempo entre despliegues de código.
  • Tiempo medio de entrega para los cambios: Tiempo transcurrido entre la confirmación del código y su implementación.
  • Tasa de fallos de cambio: Porcentaje de implementaciones que causan problemas en producción.
  • Tiempo de recuperación tras un despliegue fallido (anteriormente Tiempo medio de recuperación)
  • Fiabilidad: Mide el rendimiento operativo centrándose en la disponibilidad y el cumplimiento de las expectativas del usuario.

Relación con otros enfoques

Muchas de las ideas fundamentales de DevOps son similares a otras prácticas bien conocidas, como Lean y el ciclo Planificar-Hacer-Verificar-Actuar de Deming , el Método Toyota y el enfoque ágil de descomponer componentes y tamaños de lotes. [ 23 ] A diferencia del enfoque prescriptivo "de arriba hacia abajo" y el marco rígido de ITIL en la década de 1990, DevOps es "de abajo hacia arriba" y flexible, ya que fue creado por ingenieros de software para sus propias necesidades. [ 24 ]

Ágil

Las motivaciones para lo que se ha convertido en DevOps moderno y varias prácticas estándar de DevOps, como la compilación y prueba automatizadas, la integración continua y la entrega continua , se originaron en el mundo Agile, que data informalmente de la década de 1990 y formalmente de 2001. Los equipos de desarrollo Agile que utilizaban métodos como la programación extrema no podían "satisfacer al cliente mediante la entrega temprana y continua de software valioso" [ 25 ] a menos que asumieran la responsabilidad de las operaciones y la infraestructura de sus aplicaciones, automatizando gran parte de ese trabajo. Debido a que Scrum surgió como el marco Agile dominante a principios de la década de 2000 y omitió las prácticas de ingeniería que formaban parte de muchos equipos Agile, el impulso para automatizar las operaciones y las funciones de infraestructura se separó de Agile y se expandió en lo que se ha convertido en DevOps moderno. Hoy en día, DevOps se centra en el despliegue de software desarrollado independiente de la metodología.

ArchOps

ArchOps parte de artefactos de arquitectura de software en lugar de código fuente para la implementación operativa, a diferencia de DevOps. [ 26 ] ArchOps sostiene que los modelos arquitectónicos son entidades de primera clase en el desarrollo, la implementación y las operaciones de software.

Integración y entrega continua (CI/CD)

La CI/CD es tan crucial para el éxito de DevOps como la automatización. [ 27 ] Además, una mejor colaboración y comunicación entre los equipos y dentro de ellos les ayuda a lograr un tiempo de comercialización más rápido con riesgos reducidos. [ 28 ]

DevOps de bases de datos

Database DevOps aplica los principios de DevOps y CI/CD directamente al desarrollo y las operaciones de bases de datos. La integración de cambios de esquema, migraciones, datos de referencia y otras actualizaciones de la capa de datos en las mismas canalizaciones automatizadas y con control de versiones utilizadas para el código de la aplicación permite implementaciones más fiables. Este enfoque también permite una mejor coordinación entre los cambios de la aplicación y los datos. [ 29 ] [ 30 ]

Las prácticas típicas de DevOps para bases de datos incluyen el control de versiones de las definiciones de esquema de la base de datos, la aplicación de pruebas automatizadas (como pruebas unitarias o validación de migración) a los cambios en la base de datos y el despliegue de dichos cambios mediante pipelines de CI/CD. Estas prácticas reducen lo que comúnmente se conoce como "deriva de esquema" entre los sistemas de desarrollo y producción, y disminuyen el riesgo de fallos en el despliegue. [ 31 ] [ 32 ]

DevOps móvil

Mobile DevOps es una metodología que aplica los principios de DevOps al desarrollo de aplicaciones móviles. El DevOps tradicional se centra en optimizar el proceso general de desarrollo de software , pero el desarrollo móvil presenta desafíos únicos que requieren un enfoque adaptado. [ 33 ] Mobile DevOps no es simplemente una rama de DevOps específica para el desarrollo de aplicaciones móviles, sino más bien una extensión y reinterpretación de la filosofía DevOps adaptada a los requisitos específicos de los dispositivos móviles.

Ingeniería de confiabilidad de sitios

En 2003, Google desarrolló la ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE), un enfoque para lanzar nuevas funcionalidades de forma continua en sistemas de alta disponibilidad y gran escala, manteniendo al mismo tiempo una experiencia de usuario final de alta calidad. [ 34 ] Si bien SRE es anterior al desarrollo de DevOps, generalmente se consideran relacionados. Algunos de los autores originales de la disciplina consideran SRE como una implementación de DevOps. [ 35 ]

Sistema de Producción Toyota, Pensamiento Lean, Kaizen

El Sistema de Producción Toyota (TPS) inspiró el pensamiento lean con su enfoque en la mejora continua , el kaizen , el flujo y los lotes pequeños. El principio del cordón andon para generar retroalimentación rápida, el trabajo en equipo y la resolución de problemas proviene del TPS. [ 36 ] [ 37 ]

DevSecOps, un cambio hacia la izquierda en la seguridad

Como su nombre lo indica, DevSecOps integra DevOps con las prácticas de seguridad. A diferencia del modelo tradicional de equipo de seguridad centralizado, cada equipo de desarrollo tiene la facultad de incorporar los controles de seguridad adecuados en la entrega de software. Los equipos realizan pruebas e implementan prácticas de seguridad en etapas tempranas del ciclo de vida del desarrollo, de ahí el término " shift left " (desplazamiento a la izquierda). La seguridad se prueba en tres áreas principales: estática, composición de software y dinámica.

La verificación estática del software mediante pruebas de seguridad de aplicaciones estáticas (SAST) es una prueba de caja blanca con especial énfasis en la seguridad. Dependiendo del lenguaje de programación, se requieren diferentes herramientas para realizar este análisis estático del código. Se analiza la composición del software, especialmente las bibliotecas, y se verifica la versión de cada componente con respecto a las listas de vulnerabilidades publicadas por CERT y otros grupos de expertos. Al distribuir software a los clientes, se presta especial atención a las licencias de las bibliotecas y su coincidencia con la licencia del software distribuido, en particular las licencias copyleft .

En las pruebas dinámicas, también llamadas pruebas de caja negra , el software se prueba sin conocer su funcionamiento interno. En DevSecOps, esta práctica puede denominarse pruebas dinámicas de seguridad de aplicaciones (DAST) o pruebas de penetración. El objetivo es la detección temprana de defectos, incluidas las vulnerabilidades de secuencias de comandos entre sitios (XSS) e inyección SQL .

Con frecuencia, los defectos detectados en las pruebas estáticas y dinámicas se clasifican y categorizan según taxonomías como la Enumeración de Debilidades Comunes (CWE) , mantenida por Mitre Corporation . Esto facilita la priorización de las correcciones de errores de seguridad y permite solucionar las vulnerabilidades recurrentes con las medidas de mitigación recomendadas. En 2025, CWE mantenía su propia lista de vulnerabilidades frecuentes, la CWE Top 25. [ 38 ] Además, organizaciones como el Proyecto Abierto Mundial de Seguridad de Aplicaciones (OWASP) mantienen listas de vulnerabilidades de software recurrentes en toda la industria. [ 39 ]

DevSecOps también se ha descrito como un cambio cultural que implica un enfoque holístico para producir software seguro mediante la integración de la educación en seguridad, la seguridad desde el diseño y la automatización de la seguridad. [ 40 ]

Cultura

Las iniciativas DevOps pueden cambiar la forma en que las operaciones , los desarrolladores y los evaluadores de una empresa colaboran durante los procesos de desarrollo y entrega. [ 41 ] [ 42 ]

DevOps busca brindar consistencia, confiabilidad y eficiencia dentro de una organización. Esto generalmente se logra mediante un repositorio de código compartido o control de versiones. [ 43 ] Muchas organizaciones utilizan el control de versiones para facilitar las tecnologías de automatización de DevOps, como máquinas virtuales , contenedores (o virtualización a nivel de sistema operativo ) y CI/CD , [ 44 ] y se mencionan como ejemplos el sistema de control de versiones Git y la plataforma GitHub .

GitOps

GitOps evolucionó a partir de DevOps. Toma su nombre del popular sistema de control de versiones Git, y el estado específico de la configuración de implementación también se controla mediante versiones . Los cambios de configuración se pueden gestionar mediante prácticas de revisión de código y se pueden revertir mediante el control de versiones. En esencia, todos los cambios en el código se registran, se marcan y se facilita la actualización del historial. Como explica Red Hat , "la visibilidad de los cambios implica la capacidad de rastrear y reproducir problemas rápidamente, mejorando la seguridad general". [ 45 ]

Operaciones de datos

DataOps es un conjunto de prácticas, procesos y tecnologías que combina una perspectiva integrada y orientada a procesos sobre los datos con la automatización y los métodos de la ingeniería de software ágil para mejorar la calidad, la velocidad y la colaboración, y promover una cultura de mejora continua en el área de análisis de datos . [ 46 ] Si bien DataOps comenzó como un conjunto de mejores prácticas, ahora ha madurado hasta convertirse en un enfoque nuevo e independiente para el análisis de datos. [ 47 ] DataOps se aplica a todo el ciclo de vida de los datos [ 48 ] desde la preparación de datos hasta la generación de informes, y reconoce la naturaleza interconectada del equipo de análisis de datos y las operaciones de tecnología de la información. [ 49 ]

DataOps incorpora la metodología Agile para acortar el tiempo de ciclo del desarrollo de análisis en consonancia con los objetivos empresariales. [ 48 ]

DevOps se centra en la entrega continua aprovechando los recursos de TI bajo demanda y automatizando las pruebas y el despliegue de software. Esta fusión del desarrollo de software y las operaciones de TI ha mejorado la velocidad, la calidad, la previsibilidad y la escalabilidad de la ingeniería y el despliegue de software. Tomando prestados métodos de DevOps, DataOps busca aplicar estas mismas mejoras al análisis de datos. [ 49 ]

DataOps utiliza el control estadístico de procesos (CEP) para supervisar y controlar el flujo de análisis de datos. Con el CEP implementado, los datos que fluyen a través de un sistema operativo se supervisan y verifican constantemente. Si se produce una anomalía, el equipo de análisis de datos puede recibir una alerta automatizada. [ 50 ]

DataOps no está ligado a una tecnología, arquitectura, herramienta, lenguaje o marco de trabajo en particular. Las mejores herramientas de DataOps promueven la colaboración, la orquestación, la calidad, la seguridad, el acceso y la facilidad de uso. [ 51 ]

Historia

DataOps fue presentado por primera vez por el editor colaborador de InformationWeek, Lenny Liebmann, en una publicación de blog en el IBM Big Data & Analytics Hub titulada "3 razones por las que DataOps es esencial para el éxito de big data " el 19 de junio de 2014. [ 52 ] El término DataOps fue popularizado posteriormente por Andy Palmer de Tamr y Steph Locke. [ 53 ] [ 49 ] DataOps es un nombre para "Data Operations". [ 48 ] 2017 fue un año significativo para DataOps, con un desarrollo significativo del ecosistema, cobertura de analistas, aumento de búsquedas de palabras clave, encuestas, publicaciones y proyectos de código abierto. [ 54 ] Gartner colocó DataOps en el Hype Cycle para Data Management en 2018. [ 55 ]

La herencia de DataOps proviene de DevOps, Agile y la fabricación.

Objetivos y filosofía

Se prevé que el volumen total de datos del mundo crezca a una tasa de CAGR del 32 % hasta alcanzar los 180 Zettabytes en 2025 (Fuente: IDC). [ 51 ] DataOps busca proporcionar las herramientas, los procesos y las estructuras organizativas para acomodar este aumento significativo de datos. [ 51 ] La automatización optimiza la preincorporación de datos, la ingesta y la gestión de grandes bases de datos integradas, liberando al equipo de datos para desarrollar nuevos análisis de una manera más eficiente y efectiva. [ 56 ] [ 49 ] DataOps busca aumentar la velocidad, la fiabilidad y la calidad de los análisis de datos. [ 57 ] Enfatiza la comunicación, la colaboración, la integración, la automatización, la medición y la cooperación entre científicos de datos , analistas, ingenieros de datos/ETL ( extracción, transformación, carga ), tecnología de la información (TI) y garantía de calidad/gobernanza.

Véase también

Notas

  1. ↑ unapalabra compuesta deoperaciones de desarrollo
  2. ↑ Dyck et al. (2015) "Hasta donde sabemos, no existe una definición uniforme para los términos ingeniería de lanzamiento y DevOps. En consecuencia, muchas personas utilizan sus propias definiciones o se basan en otras, lo que genera confusión sobre dichos términos." [ 3 ]
  3. ↑ Jabbari et al. (2016) "Los resultados de la investigación de este estudio mostraron la necesidad de una definición, ya que los estudios individuales no definen DevOps de manera consistente." [ 4 ]
  4. ↑ Erich et al. (2017) "Hemos observado que existen varias lagunas en el estudio de DevOps: no hay consenso sobre qué conceptos abarca DevOps, ni sobre cómo se define DevOps." [ 5 ]
  5. ↑ Erich et al. (2017) "Descubrimos que existe poco acuerdo sobre las características de DevOps en la literatura académica." [ 5 ]

Referencias

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  3. ↑ Dyck, Andrej; Penners, Ralf; Lichter, Horst (19 de mayo de 2015). «Hacia definiciones para la ingeniería de lanzamientos y DevOps». Tercer Taller Internacional IEEE/ACM de 2015 sobre Ingeniería de Lanzamientos . IEEE . pág. 3. doi : 10.1109/RELENG.2015.10 . ISBN  978-1-4673-7070-7. S2CID 4659735 . 
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Lecturas adicionales

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  • Forsgren, Nicole; Humble, Jez; Kim, Gene (27 de marzo de 2018). Accelerate: The Science of Lean Software and DevOps: Building and Scaling High Performing Technology Organizations (Primera  ed.). IT Revolution Press. ISBN 978-1-942788-33-1.