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Cómo la automatización de cargas de trabajo puede acelerar DevOps

El desarrollo de software es un proceso laborioso y complicado que requiere habilidad, experiencia, creatividad, habilidad para los detalles y, lo que es más importante, tiempo. Cualquier herramienta o metodología que pueda disminuir constantemente la cantidad de tiempo dedicado a procesos redundantes, tareas y demoras involucradas en el proceso de desarrollo de software es música para los oídos de los desarrolladores de aplicaciones.

Uno de los métodos de desarrollo de software más populares en la actualidad es DevOps, que se concentra en un ciclo de lanzamiento rápido y ágil al actuar en la intersección de los desarrolladores y el personal de operaciones. La investigación de Gartner estima que la metodología DevOps crecerá en popularidad, de modo que el 25 % de las organizaciones Global 2000 emplearán DevOps para 2016.

> Ver también:El tiempo de inactividad cuesta dinero:cómo DevOps puede ayudarlo a reparar aplicaciones más rápido

Gartner predice que, como resultado de la adopción de DevOps, para 2019, el 50 % de las empresas implementarán la gestión de versiones de aplicaciones y la configuración automatizada de compilaciones.

Lo que sorprende a muchos desarrolladores es que ya existen soluciones que pueden automatizar muchas de las fases del proceso de lanzamiento de la aplicación, sin importar si son tareas rutinarias o puntuales poco frecuentes. En lugar de agregar varias herramientas de gestión de lanzamiento de aplicaciones y crear silos de automatización costosos e inmanejables, las empresas pueden ahorrar tiempo y dinero utilizando la solución de automatización de cargas de trabajo que ya tienen para automatizar sus procesos de lanzamiento de aplicaciones.

Las soluciones modernas de automatización de cargas de trabajo se pueden usar para manejar la administración de versiones y participar en implementaciones de compilación, ejecutar tareas complejas, realizar tareas administrativas y mucho más.

Las tareas laboriosas y tediosas que de otro modo ocuparían el valioso tiempo y la atención de los ingenieros de DevOps se convierten en procesos automatizados con la ayuda de la automatización de la carga de trabajo, lo que libera recursos humanos para proyectos de mayor nivel.

Las soluciones modernas de automatización de cargas de trabajo también ahorran tiempo durante la fase de prueba de construcción. Por ejemplo, las organizaciones pueden simplificar el proceso de lanzamiento de aplicaciones y evitar cuellos de botella innecesarios mediante el uso de la automatización para crear un flujo de trabajo que implemente compilaciones en máquinas, instale los kits en entornos de producción, verifique que los archivos de instalación sean correctos y luego envíe una alerta a los usuarios adecuados que la compilación está lista.

Luego de la verificación y prueba de las historias de los usuarios para garantizar la calidad, la solución de automatización de la carga de trabajo puede cerrar y fusionar las historias para estar listas para la próxima reunión de revisión. El personal de desarrollo también puede integrar su sistema de garantía de calidad existente con una aplicación como Team Foundation Server, de modo que cada vez que se registra un error, se puede crear automáticamente un nuevo elemento de trabajo.

Y no solo los desarrolladores pueden beneficiarse de las suites de automatización de cargas de trabajo existentes, sino también el equipo de operaciones. Uno de los mayores problemas que enfrentan los miembros del equipo de operaciones involucrados en la administración de versiones de aplicaciones es garantizar que las máquinas donde se implementan las compilaciones estén correctamente diseñadas para satisfacer las demandas de recursos.

Estas máquinas pueden recibir una gran paliza debido a cosas como pruebas de regresión repetidas e instancias excesivas, lo que resulta en ralentizaciones de la máquina que retrasan los cronogramas de desarrollo. Con una solución de automatización de cargas de trabajo, las organizaciones pueden aumentar la asignación de CPU y memoria para máquinas específicas, junto con la depuración de bases de datos o cualquier otra cosa necesaria para proporcionar un entorno de prueba ideal.

Por último, una de las piedras angulares de la automatización de la carga de trabajo que realmente mejora el proceso de gestión de versiones de aplicaciones es la programación avanzada basada en eventos. A diferencia de las herramientas específicas de DevOps, que tienen capacidades de programación de fecha/hora limitadas y solo funcionan con los sistemas en los que se ejecutan, las soluciones modernas de automatización de cargas de trabajo brindan un único punto de control para todas las aplicaciones y tecnologías en el entorno de una organización.

La programación avanzada basada en eventos permite a las organizaciones desencadenar tareas de acuerdo con un evento predefinido o incluso una combinación compleja de eventos, eliminando así el tiempo de retraso y las demoras que suelen acompañar a las transferencias manuales entre equipos.

> Ver también:5 pasos hacia el éxito de DevOps

A medida que surgen nuevas metodologías y tecnologías como DevOps, las organizaciones a menudo se ven tentadas a agregar más herramientas de automatización para administrar la red de complejidad que resulta de la fusión de nuevas metodologías con los sistemas existentes.

Sin embargo, en lugar de obtener más control sobre sus entornos, las organizaciones se enfrentan a una mayor complejidad, ya que ahora deben administrar cada una de las herramientas de automatización individuales, así como la metodología o tecnología correspondiente.

La automatización de la carga de trabajo proporciona una pieza fundamental para la automatización y gestión de procesos y nuevas tecnologías en toda la empresa. En el área de DevOps, las soluciones de automatización de cargas de trabajo están ayudando a los desarrolladores y equipos de operaciones a ser más ágiles en sus procesos de administración de versiones de aplicaciones y reducir la complejidad.

Fuente de Jim Manias, Conceptos de sistemas avanzados


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