DevOps es un enfoque que reúne el desarrollo y las operaciones. Comúnmente utilizado en el campo del desarrollo de software, también se adopta para la Data Science y el Machine Learning. Descubre todo lo que necesitas saber: definición, principios, herramientas, historia, cursos, etc.
En el pasado, el desarrollo y las operaciones se encontraban separados dentro del campo del software. Los desarrolladores escribían el código y los administradores de sistemas eran los responsables de su implementación e integración. La comunicación entre esas dos partes era limitada y los especialistas de cada área trabajaban por separado en el mismo proyecto.
Este modus operandi funcionaba cuando predominaba el método de desarrollo Waterfall. Sin embargo, con el auge del método Agile y el flujo de trabajo continuo, fue necesario hacer cambios.
Los lanzamientos frecuentes, que ocurrían cada dos semanas o incluso a diario, requerían un nuevo enfoque y nuevos roles. Así nació el enfoque DevOps.
Hoy en día, ese enfoque para el desarrollo de software es el más extendido. Lo utilizan Facebook, Netflix, Amazon, Etsy y otras empresas de fama mundial. Descubre todo lo que necesitas saber.
¿Qué es DevOps?
El término «DevOps» está compuesto por los términos «desarrollo» y «operaciones». Es una práctica que busca fusionar el desarrollo, la garantía de calidad y las operaciones, es decir, la implementación y la integración en un solo conjunto de procesos continuos.
Esta nueva metodología es una extensión natural de los enfoques Agile y de entregas continuas. Al adoptar DevOps, las empresas obtienen tres beneficios principales.
En primer lugar, DevOps permite acelerar el lanzamiento de productos y mejorar su calidad. Esta aceleración está vinculada a la entrega continua, lo que permite tener un feedback mucho más rápido. De este modo, los desarrolladores pueden corregir errores en el menor tiempo posible. Los equipos pueden centrarse en la calidad del producto y automatizar los procesos.
La segunda ventaja de DevOps es una mejor capacidad de respuesta a las necesidades y demandas de los clientes. Los equipos pueden responder a las solicitudes de cambio de los clientes más rápidamente, agregando nuevas funciones o actualizando las existentes.
Finalmente, DevOps ayuda a crear un mejor entorno de trabajo. Los miembros del equipo pueden comunicarse mejor, y al mismo tiempo aumenta su productividad y su agilidad. Por lo general, los equipos que adoptan DevOps son más productivos y versátiles.
La historia de DevOps
El origen de DevOps está vinculado a la necesidad de innovación del desarrollo de software. Es un legado de los movimientos Agile System Administration y Enterprise Systems Management.
Los conceptos de DevOps se hicieron populares a finales de la década del 2000. Sin embargo, no fue hasta 2009 cuando Patrick Debois y Andrew “Clay” Shafer acuñaron este término. El evento DevOpsDays se organizó en Bélgica, en Gante por primera vez.
¿Cuáles son los principios de DevOps?
Para sacar provecho de los beneficios de DevOps, es importante comprender que no se trata de un conjunto de acciones, sino de una filosofía. La idea no es hacer cambios técnicos, sino cambiar la forma de trabajar de los equipos.
Por encima de todo, DevOps se basa en un conjunto de principios. En 2010, Damon Edwards y John Willis resumieron estos principios con el acrónimo “CAMS”: Culture, Automation, Measurement, Sharing (cultura, automatización, medición, intercambio).
Es sobre todo una cultura, un espíritu de colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones. Esta cultura se basa en la colaboración y la comunicación constante, los cambios graduales, la responsabilidad compartida y la resolución temprana y rápida de problemas.
El segundo principio es el de la automatización sistemática de los procedimientos de desarrollo, prueba, configuración y despliegue. Siempre que la automatización sea posible, se aprovecha la oportunidad para eliminar las tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo para concentrarse en actividades importantes que no se pueden automatizar.
La medición de los KPI (indicadores clave del rendimiento) permite hacer un seguimiento constante del progreso de las actividades que componen el flujo de DevOps. Esto permite tomar decisiones basadas en información objetiva, comprender qué funciona y qué no y, por lo tanto, optimizar el rendimiento.
Por último, compartir es fundamental. Los equipos deben compartir sus comentarios , mejores prácticas y conocimientos para promover la transparencia, crear una inteligencia colectiva y eliminar complicaciones.
Prácticas y modelo DevOps
La filosofía y los principios de DevOps se aplican a través de un modelo de ciclo de entrega que incluye planificación, desarrollo, pruebas, implementación, lanzamiento y supervisión. A lo largo de estas etapas, la cooperación activa entre los miembros del equipo debe ser permanente.
La planificación debe ser ágil. El trabajo se organiza en torno a breves fases llamadas «sprints». Esto permite incrementar el número de lanzamientos e intensificar su ritmo. Concretamente, solo se establecen objetivos del nivel más alto. En paralelo, los equipos planifican con antelación y en detalle una o dos fases. Este modo de funcionamiento ofrece flexibilidad.
El concepto de desarrollo continuo también se basa en un enfoque de fases sucesivas. Todo el trabajo de desarrollo se divide en pequeñas porciones, para una producción más rápida y de mejor calidad. Los ingenieros contribuyen al código en pequeños fragmentos varias veces al día para facilitar las pruebas.
Las pruebas también son continuas y automatizadas. Un equipo de control de calidad prueba el código utilizando herramientas automatizadas como Selenium o Ranorex. Si se descubren errores o vulnerabilidades, los fragmentos se envían de vuelta a los ingenieros. El control de versiones también ayuda a detectar problemas de integración por adelantado.
Si el código pasa las pruebas, se integra en un único repositorio y se comparte en un servidor. Esto permite evitar las diferencias entre el código principal y sus ramas para evitar problemas de integración. Este es el concepto de integración continua. La entrega continua, por su parte, consiste en automatizar el desarrollo, las pruebas y la implementación del código.
Luego le sigue la etapa de la implementación continua. El código se implementa para ejecutarse en producción en un servidor público, de manera que no afecte a la funcionalidad existente y sea accesible para un gran panel de usuarios. La implementación frecuente permite probar las nuevas funciones con anticipación. Se utilizan diferentes herramientas como Chef, Puppet, Azure Resource Manager o Google Cloud Deployment Manager.
Por último, la etapa final en el ciclo de DevOps es la supervisión continua. Esto implica monitorear constantemente el proyecto para detectar posibles problemas en un proceso y analizar el feedback del equipo y los usuarios para poder mejorar el funcionamiento del producto
¿Cuáles son las herramientas de DevOps?
Para implementar las prácticas de DevOps, es necesario utilizar diferentes herramientas para cubrir todas las etapas del proceso de entrega continua. Aunque algunos procesos se automatizan mediante scripts personalizados, la mayoría de los ingenieros de DevOps utilizan una variedad de productos dedicados.
Para la configuración y administración de servidores se utiliza, por ejemplo, Puppet, Chef para la gestión de la infraestructura del código o Ansible para automatizar la administración de la configuración, el abastecimiento de la nube y la implementación de aplicaciones.
Para las etapas de integración y entrega continua (CI/CD), se utilizan Jenkins y sus plugins o incluso la plataforma GitLab CI creada para DevOps por el servicio de alojamiento de código GitLab. Para la contenedorización, Docker es la herramienta más popular, mientras que OpenShift y Kubernetes se aprovechan para la gestión de contenedores.
También existen herramientas para el seguimiento en DevOps, como Nagios y sus informes visuales o la solución de código abierto Prometheus. Todas estas plataformas ofrecen múltiples soluciones para implementar la metodología.
¿Qué es un ingeniero de DevOps?
Hay bastante debate acerca del papel del ingeniero de DevOps, pero este experto es muy demandado en la comunidad informática. Su función es supervisar a los desarrolladores, el equipo de control de calidad, el administrador de entrega de código o el arquitecto de automatización.
Podría definirse como un rol a medio camino entre el desarrollador de software y el administrador de sistemas. Controla tanto el aspecto teórico de DevOps como las múltiples herramientas y lenguajes de programación asociados.
El ingeniero de DevOps gestiona los procesos de CI/CD, redacta especificaciones y documentación para las funciones del lado del servidor, supervisa proyectos, administra la infraestructura, se encarga de las implementaciones en la nube y garantiza que la cultura de DevOps se adopte correctamente.
El futuro de DevOps
Se han hecho ya muchas pruebas de DevOps. Permite acelerar los procesos de desarrollo y mejorar la calidad del producto. En el futuro, se avecinan varios cambios.
A medida que muchas empresas migren a la nube, DevOps estará indisolublemente vinculado con la seguridad nativa de la nube. La forma en que se desarrollan, implementan y operan los softwares evolucionará en esta dirección. Ya se habla de «SecDevOps», que permite que la seguridad se integre en los flujos de trabajo de desarrollo e implementación.
Algunos expertos predicen también la democratización de “BizDevOps” con el objetivo de eliminar las fronteras entre desarrolladores, equipos de operaciones y equipos comerciales. Este enfoque permitirá desarrollar productos orientados al usuario con mayor rapidez.
Finalmente, los equipos de desarrollo podrían involucrarse más en los aspectos de toma de decisiones. De este modo, podrían ayudar a las empresas a tomar la dirección correcta.
DevOps y Data Science
DevOps se utiliza cada vez más para la Data Science. En el campo de la ingeniería de datos, en particular, los equipos Data Engineers deben colaborar con los equipos de DevOps para transformar los datos de forma automatizada. Los operadores proporcionan clústeres Apache Hadoop, Kafka, Spark y Airflow para la extracción y transformación de datos.
Del mismo modo, los equipos de DevOps ayudan a los Data Scientists creando entornos para la exploración y visualización de datos. También crean scripts para automatizar el abastecimiento y la configuración de las infraestructuras de entrenamiento del modelo de Machine Learning.
El desarrollo de Machine Learning también es iterativo, como el desarrollo de aplicaciones modernas. Los modelos de Machine Learning creados a partir de datos evolucionan y deben ponerse a disposición de los usuarios gracias a las prácticas de DevOps y CI/CD. Cada versión del modelo se empaqueta como imagen de contenedor etiquetada de manera diferente.
En términos generales, DevOps se utiliza en Data Science para el control de fuentes, la automatización de pruebas, la contenedorización y la seguridad. Por tanto, los Data Scientists tienen que trabajar en estrecha colaboración con los equipos de DevOps.
Ahora, los Data Scientists tienen que adoptar un nuevo rol : el de Machine Learning Engineer. Tienen que poder poner en producción modelos de Machine Learning por sí mismos y, por lo tanto, deben adoptar prácticas de DevOps.
¿Cómo formarse en DevOps?
Una formación de DevOps proporciona acceso al puesto de ingeniero de DevOps, pero también puede ser muy útil para un desarrollador de software o para un Data Scientist. Con las formaciones que ofrece DataScientest, podrás adquirir competencias en Data Science y DevOps.
Nuestros cursos giran en torno a las prácticas y las herramientas de DevOps, incluidos los cursos de Data Engineer y Machine Learning Engineer. Aprenderás a utilizar herramientas de automatización y de implementación como Docker, AirFlow, Kubernetes o incluso la plataforma DevOps de Gitlab.
Nuestros diversos cursos ofrecen un enfoque híbrido innovador del tipo Blended Learning, entre una plataforma de coaching online y master classes presenciales. Se pueden realizar en formato BootCamp o en formación continua.
Al final de los cursos, los alumnos reciben un diploma certificado por la Universidad de La Sorbonne. De entre ellos, el 90 % encuentra trabajo muy rápidamente. No esperes más y descubre nuestros cursos.
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