No se puede negar la importancia de las iniciativas como DevOps y Continuous Delivery para las empresas que buscan acelerar su transformación digital. Un proceso típico de DevOps se basa en una cadena de herramientas débilmente acoplada para la gestión de productos o portfolios de productos, gestión de la configuración y aprovisionamiento, control de código fuente, ejecución de compilaciones y pruebas, administración de artefactos y despliegues.
Este enfoque basado en un tool chain de herramientas, permite la automatización de los procesos de entrega de aplicaciones, pero se vuelve rápidamente complejo, dificultando a los distintos actores interesados obtener una visión precisa de la entrega de aplicaciones, los cuellos de botella y las mejoras requeridas.
Para empresas grandes y distribuidas con miles de desarrolladores y docenas de aplicaciones distribuidas en múltiples geografías, el desafío es aún más difícil. Como resultado de una visibilidad deficiente en la entrega de la aplicación, las partes interesadas de negocios y TI no pueden:
- Gestionar la velocidad de entrega del software. No pueden detectar y corregir ralentizaciones o cuellos de botella en el proceso o asignar y priorizar recursos para mejorarlos.
- Tomar decisiones objetivas sobre la calidad. Se arriesgan a liberar un software plagado de errores, ralentizar los tiempos de respuesta, introducir vulnerabilidades de seguridad, saturar la infraestructura, dañar su reputación y agregar costos innecesarios.
- Colabora adecuadamente en la detección, el diagnóstico y la reparación de problemas de producción. A menudo, los stakeholders se encuentran preocupados por comprender el impacto de sus iniciativas de DevOps, incluso tomando decisiones de procesos críticas para el negocio basadas en datos subjetivos o incompletos. Tampoco disponen de una visión que les permita comprender del impacto de los cambios de código en los KPI de negocio, lo que hace que la posibilidad de demostrar el ROI de estos cambios resulte imposible.
Para superar estos obstáculos, las empresas necesitan métricas objetivas extraídas de toda su cadena de herramientas para obtener información sobre el ciclo de entrega de principio a fin, desde la idea hasta el despliegue en producción. Usar datos de todo el proceso para resolver problemas como los descritos anteriormente es fundamental para la idea de «DevOps Intelligence», y es precisamente donde innoQA le puede ayudar. La implementación de “DevOps Intelligence” de innoQA permite a las empresas realizar análisis y predicciones de datos para generar conocimiento que les permitan mejorar continuamente su proceso de entrega de software.
“Para obtener una visión precisa de la entrega de aplicaciones, las empresas necesitan métricas objetivas extraídas de toda su tool chain para obtener información sobre el ciclo de entrega del software de principio a fin, desde la idea hasta la puesta en producción.”
DevOps Intelligence de innoQA
Las prácticas de «DevOps Intelligence» son para los CIOs, gerentes de DevOps e incluso para miembros de los equipos de Desarrollo y Operaciones. Recopila, correlaciona y analiza datos de toolchain de múltiples fuentes para proporcionar a la información continua de toda la organización sobre cómo funciona el proceso de entrega del software, ayudar a los equipos de DevOps a comprender mejor la velocidad, calidad e impacto comercial de la entrega de aplicaciones, y permitir a los gerentes tomar las mejores decisiones recomendando acciones basadas en datos del mundo real.
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