Los tipos de operaciones IT han multiplicado sus sabores y colores durante los últimos años gracias a las variadas tendencias en administración y la necesidad de procesos más limpios y ágiles en todo tipo de industrias. Las siglas para clasificarlos se suceden, pero muchas veces son difíciles de distinguir o rastrear.
Lo que las unifica a todas y permitió su aparición fue la transformación digital. La adopción de la nube y tecnologías como los contenedores cambiaron el paradigma de la IT centralizada hacia las aplicaciones y la innovación, pero también ampliaron el rango de usuarios a los que IT sirve: agentes virtuales, robots, dispositivos IoT, APIs y un creciente etcétera. Esto ha aumentado la complejidad de las operaciones y los equipos de Sistemas podrían verse superados por las circunstancias al intentar sumar nuevos niveles y herramientas. Tal y como la transformación digital requería una forma diferente administrar las operaciones, las nuevas tecnologías están forzando a dar nuevos grandes saltos, pero ahora mucho más a la medida.
AIOps
El término AIOps fue creado por Gartner en 2017, luego de que sus analistas notaran cómo muchos líderes IT que estaban trabajando con sistemas muy sofísticados de Big Data y Analítica Avanzada seguían utilizando acciones manuales y dinámicas de luz verde/roja/amarilla para mantener corriendo las infraestructuras. La definición oficial de las plataformas AIOps indica que utilizan big data, machine learning y otras tecnologías de analítica avanzada para dirigir y mejorar el funcionamiento de las operaciones IT con insights dinámicos, proactivos y personales.
Una de las ventajas de AIOps es que habilitan el uso de fuentes de datos múltiples, métodos de recolección de información, y analíticas profundas y en tiempo real, entre otros. Las bases de AIOps siempre serán machine learning y big data.
El mercado de las plataformas AIOps tenía un tamaño de $1,730 millones de dólares en 2017, y de acuerdo con Markets And Markets se espera que crezca hasta $11,020 millones de dólares para el 2023. Una actualización reciente de Gartner sobre estas plataformas reveló también que el interés y las consultas aumentaron 25% en el último año.
FinOps
Tal como DevOps es la fusión de developers y operaciones, FinOps es conjuga finanzas y operaciones. ¿Es el fin de las largas batallas para que el departamento de Finanzas apruebe los presupuestos IT? No directamente, pero sí en parte.
FinOps es un modelo operativo IT específicamente pensado para la nube. Es una combinación de sistemas, mejores prácticas y cultura que incrementa las habilidades de la organización para abordar los costos de la nube y saber dónde realizar cambios. Si se viene acercando cada vez más a IT y al negocio desde hace unos años, FinOps es una metodología que da un gran salto en esa dirección.
De acuerdo con la Fundación FinOps, el viaje de esta dinámica consiste de tres fases iterativas:
- Informar: Las características bajo demanda, la flexibilidad y las tarifas personalizadas de la nube han hecho necesaria una visibilidad completa y exacta de lo que se invierte en esta tecnología si se quieren tomar buenas decisiones. Esta fase tiene como fin mostrar qué se está gastando, en qué, cuál es su desempeño y cómo se comportará en el futuro. Nadie quiere encontrarse con sorpresas en la cuenta.
- Optimizar: Con la visibilidad resuelta, los equipos deben optimizar su utilización de la nube. Los proveedores ofrecen varias estrategias de optimización, y muchas veces los acuerdos de largo plazo permiten generar ahorros importantes si se llega a buenos acuerdos. Esos cálculos no son fáciles de hacer, por lo que si se busca una operación óptima en lo funcional y lo económico, involucrar a Finanzas con Operaciones es un movimiento de alta inteligencia.
- Operar: Lista la visibilidad y la optimización, lo que queda es operar. Pero la operación en este modelo iterativo siempre estará evaluando los objetivos de negocio y las métricas que los rigen. La alineación del negocio en términos de velocidad, calidad y costo requerirá de generar una cultura organizacional en torno a la nube, y algunas voluntades muy fuertes para gobernarla.
GitOps
Otra de las metodologías que nacieron para el cloud es GitOps. Desde su creación en 2017 por Weaveworks, el principal objetivo de GitOps es la implementación de un despliegue continuo de aplicaciones nativas para la nube. Más “dev” que “ops”, este método utiliza herramientas con las que cualquier desarrollador debería estar familiarizado, como Git y herramientas de Continuous Deployment.
De acuerdo con el sitio GitOps.tech, la idea central de esta tendencia es tener un repositorio Git que siempre contenga descripciones declarativas de la infraestructura que actualmente se desea en el ambiente de producción, y un proceso automatizado para hacer que ese ambiente coincida con el estado descrito en el repositorio. Por lo tanto, si se desea desplegar una aplicación nueva o actualizar una existente, solo debe actualizarse el repositorio para que los procesos automáticos se encarguen de todo el resto.
NoOps
Un ambiente IT tan automatizado e independiente de su infraestructura que no necesita un equipo para desplegar y administrar sus aplicaciones: esa es la promesa de NoOps, un marco de trabajo que lleva al límite propuestas como la de DevOps al eliminar la necesidad de contar con una unidad de operaciones. El concepto fue acuñado por Forrester en un informe del 2011, que indica el tránsito futuro hacia un nuevo orden posible gracias a los avances de tecnologías como la nube y la automatización.
En un ambiente IT tradicional el equipo de desarrollo está a cargo de recopilar los requerimientos del negocio para generar software que se ajuste a sus demandas. Luego se pasa a control de calidad (QA) y, si todo está en orden, finalmente es tarea del equipo de operaciones tomar ese código, desplegar las aplicaciones y mantenerlas funcionando ante cualquier contratiempo.
Esto presenta obstáculos claros como que los desarrolladores deben tener en mente dónde se va a ejecutar su código (en qué servidores, bajo qué arquitecturas), y establece una pared entre el desarrollo del software y su operación que hace a la organización menos ágil y le resta competitividad.
Un entorno NoOps rompe esta pared, y los desarrolladores obtienen una potestad mucho mayor sobre su propio software al no tener que entrar en un diálogo directo con operaciones. Pero detrás de esto se encuentra otro concepto disruptivo: la computación serverless, o sea sin-servidores.
En un ambiente serverless las tareas son programadas bajo demanda, lo que implica que pueden ser automatizadas para que corran una vez que reciben información: se ejecutan solo cuando los datos existen y de esa forma no utilizan recursos innecesarios.
La lista, sin embargo, no se acaba ahí, pero otras metodologías como CloudOps, BizDevOps, ITOps, se parecen suficiente a las ya explicadas como para poder dejar su profundización para otro momento. De todas formas, con la evolución de la nube y tecnologías como serverless, solo puede esperarse que las “Ops” sigan multiplicándose en el horizonte.
