El desarrollo de software program requiere que se creen y se entreguen nuevos productos a velocidad de deformación, sin interrupciones en la entrega continua. Como la columna vertebral de los equipos de software program modernos, DevOps responde a la llamada. Sin embargo, la demanda se intensifica, y las grietas comienzan a mostrarse. El agotamiento es desenfrenado, las herramientas de observabilidad son equipos abrumadores con ruido, y la promesa de la velocidad del desarrollador a menudo se siente como una exageración de advertising and marketing vacío.
Afortunadamente, inteligencia synthetic está interviniendo para darle una mano a DevOps. Su combinación de velocidad, perspicacia y simplicidad es la clave que cambiará el rumbo.
Lo que la mayoría de las empresas se equivocan sobre la observabilidad
Pregunte a cualquier ingeniero de DevOps sobre observabilidady escuchará sobre paneles, registros, rastros y métricas. Las empresas a menudo se enorgullecen de “rastrear todo”, construyendo pilas de monitoreo complejas que arrojan flujos interminables de datos.
Pero aquí está el problema: la observabilidad no se trata de la cantidad de datos que recopila. En cambio, se trata de comprender la historia detrás de los datos.
Una casa puede tener 10 cámaras de seguridad, pero si ninguna de ellas apunta hacia la puerta principal, puede perderse un intruso. Desafortunadamente, esta es una situación en la que se encuentran muchos equipos: ahogarse en métricas, pero aún no poder identificar la causa raíz de un problema. Se supone que la observabilidad simplifica las decisiones, no las complica.
Lo que falta es el contexto.
Las herramientas de observabilidad deben conectar los puntos, ayudar a los equipos a comprender lo que importa y, lo más importante, por qué está sucediendo. Por ejemplo, en lugar de solo demostrar que el uso de la CPU es un aumento, deben explicar si eso se debe a nuevas implementaciones, patrones de tráfico o fallas en los servicios ascendentes. Si su equipo necesita un doctorado en ciencia de datos para darle sentido a su pila de monitoreo, se ha perdido el punto. Las mejores herramientas lo guían hacia concepts procesables que tienen un impacto directo en su negocio.
AI es elementary aquí. Está ayudando a los equipos de DevOps a reducir el ruido al proporcionar un análisis rico y contextual del comportamiento del sistema. En lugar de obligar a los ingenieros a examinar las montañas de datos sin procesar, la IA superficie anomalías, correlaciona los eventos e incluso sugiere remedios. Este cambio es más que ahorrar tiempo. Se trata de capacitar a los ingenieros para concentrarse en resolver problemas en lugar de buscarlos.
Por qué los equipos de DevOps se están agotando
Se suponía que DevOps period la clave para armonizar el desarrollo y las operaciones, pero para muchos equipos, se ha convertido en una tarea hercúlea. Se espera que los ingenieros de DevOps usen demasiados sombreros entre el código de envío, la infraestructura de escala, el parche de las vulnerabilidades de seguridad, respondan a las alertas a las 2 a.m. y optimen la velocidad, todo mientras mantiene un tiempo de alerta impecable.
En lugar de un trabajo, se ha convertido en cinco trabajos en uno. El resultado? Agotamiento.
Los equipos de DevOps están constantemente atrapados en el modo de lucha contra incendios, apresurándose a apagar un incendio tras otro, mientras que saber que otro está a la vuelta de la esquina. Pero esta cultura reactiva mata la creatividad, la motivación y el pensamiento a largo plazo. Estar perpetuamente de guardia arrastra tanto a los empleados individuales como a la capacidad de todo el equipo para innovar y crecer.
Parte del problema radica en cómo las organizaciones abordan a DevOps. En lugar de diseñar sistemas que puedan administrarse a sí mismos, dependen de los ingenieros como una curita humana, reparando una arquitectura deficiente y manejando el trabajo repetitivo que debería haberse automatizado hace mucho tiempo. Este enfoque de “gente primero” para la confiabilidad del sistema es insostenible.
AI ofrece una salida. Al automatizar tareas de ruido pesadas como la resolución de alerta, la detección de anomalías y la correlación log, la IA puede asumir el trabajo gruñido que actualmente drena la energía humana.
En lugar de despertar a los ingenieros a las 2:00 a.m. para falsos positivos, la IA puede filtrar alertas y solo escalar a aquellos que realmente importan, lo que permite a los equipos pasar de la lucha contra incendios reactiva a las mejoras proactivas del sistema. En resumen, la IA no reemplaza a DevOps, pero aligera la carga, dando a los ingenieros el espacio de respiración que necesitan para sobresalir.
Cómo AI puede aligerar la carga
La concept de infraestructura que “se mantiene a sí misma” ha sido durante mucho tiempo un sueño para DevOps. Con ai, se está convirtiendo en realidad. La IA es esencialmente el asistente que todo ingeniero de DevOps desea que tengan, ofreciendo tres beneficios clave: detección de anomalías en tiempo actual, modelado de fallas predictivas y resolución y sugerencias automatizadas.
Con la detección de anomalías en tiempo actual, la IA puede marcar problemas tan pronto como surjan, yendo más allá de la típica “fatiga alerta” que experimentan muchos equipos. Al analizar los patrones y las líneas de base, la IA sabe lo que es regular y lo que es problemático, lo que resulta en menos falsos positivos y una detección más rápida de amenazas reales.
Gracias al modelado de falla predictiva, AI puede detectar los problemas de hoy y predecir los de mañana. Al analizar las tendencias históricas, la IA puede anticipar problemas como el agotamiento de los recursos o los cuellos de botella de tráfico y sugerir soluciones antes de que se intensifiquen.
Finalmente, la resolución automatizada y las sugerencias permiten que AI vaya más allá de las alertas y tome medidas. Por ejemplo, si un servicio se bloquea debido a los límites de memoria, una herramienta con IA podría escalarlo automáticamente. O podría recomendar soluciones, ofreciendo a los ingenieros un punto de partida en lugar de dejarlos solucionar a ciegas.
La belleza de la IA en DevOps es que no intenta reemplazar a los ingenieros. Los amplifica. Think about pasar menos tiempo desplazándose a través de registros y más tiempo diseñando sistemas que hacen avanzar el negocio. Esa es la promesa que ofrece AI.
Aumento de la velocidad del desarrollador sin sacrificar la seguridad o la calidad
La velocidad se ha convertido en el santo grial para los equipos de desarrollo. Las empresas quieren lanzar más rápido, iterar más rápido y deleitar a los clientes antes, pero la velocidad sin barandillas puede conducir al caos debido a productos de baja calidad, riesgos de seguridad y usuarios frustrados. Entonces, ¿cómo pueden las empresas aumentar la velocidad sin invitar al desastre?
El secreto radica en eliminar la fricción, no cortar esquinas. Velocity se trata menos de apresurarse y más de racionalizar los procesos y eliminar los bloqueadores.
En lugar de esperar un ciclo de management de calidad para atrapar errores, los sistemas automatizados pueden probar cada pieza de código antes de que se fusione. La IA puede incluso detectar patrones en construcciones fallidas, surgiendo la retroalimentación procesable a los desarrolladores temprano.
La seguridad no debería ser una ocurrencia tardía, abofeteada en la tubería al ultimate. Las herramientas con AI pueden integrar pruebas de seguridad dinámicas en cada etapa de desarrollo, atrapando vulnerabilidades antes de alcanzar la producción.
Los desarrolladores no deberían necesitar una docena de aprobaciones para implementar su código. La IA puede hacer cumplir las barandillas, asegurando que lo que se envía es seguro y bien probado sin cargar a los equipos con controles manuales.
Al permitir que AI maneje las tareas repetitivas y garantizar la calidad, los equipos de ingeniería ganan la autonomía para moverse rápidamente sin comprometer el valor. La velocidad se trata de construir sistemas donde la velocidad y la estabilidad funcionan juntos en armonía.
Con IA, los ingenieros ya no están enterrados en troncos o se despiertan para interrupciones evitables. Son arquitectos, diseñando sistemas que aprenden, la autocuración y la escala de forma autónoma. En lugar de ahogarse en el ruido, están trabajando en mejoras significativas que impulsan los resultados comerciales. AI hace que DevOps sea más rápido y revive el toque humano.
En lugar de un dash, el futuro de DevOps es un viaje constante y sostenible hacia sistemas más inteligentes. Y con AI despejando el camino, los equipos finalmente pueden adoptar la velocidad sin el estrés.
Después de todo, la tecnología debería empoderarnos, no agotarnos.
