Fiabilidad

¿Es LCLMOps la muerte del sector DevOps tradicional?

Resumen

LCLMOps (Low-Code, Low-Maintenance Operations) es una solución práctica para superar los retos de DevOps. Al aprovechar las plataformas de bajo código, LCLMOps agiliza las operaciones, mejora la colaboración, aumenta la agilidad, fomenta la innovación y promueve la automatización. Sin embargo, al adoptar LCLMOps deben tenerse en cuenta los retos que plantean la personalización, el control, la escalabilidad y la calidad.

El sector DevOps está creciendo rápidamente, superando los 7.000 millones de dólares en 2021, y se espera que se acerque a casi 40.000 millones de dólares a finales de la década. Este rápido crecimiento ha provocado una escasez de trabajadores cualificados, con un déficit previsto de más de 85 millones para 2030.

El creciente déficit de trabajadores plantea importantes obstáculos a las empresas de software y aplicaciones, frenando su crecimiento y potencial. Además, el sector se enfrenta a retos con procesos que consumen mucho tiempo, integraciones complejas y tareas de mantenimiento que requieren muchos recursos.

Aquí es donde LCLMOps (Low-Code, Low-Maintenance Operations) puede ofrecer una forma práctica de superar los obstáculos de DevOps.

Entender DevOps

DevOps es un conjunto de prácticas y herramientas diseñadas para optimizar el ciclo de vida de desarrollo de software (SDL). El término hace hincapié en combinar el desarrollo de software (Dev) y las operaciones de TI (Ops) fomentando una comunicación y colaboración eficientes entre los equipos. DevOps pretende acelerar la entrega de productos y servicios de software al tiempo que garantiza una mayor fiabilidad y eficiencia.

Algunos aspectos clave de DevOps son:

  • Colaboración: Una de las directrices clave de DevOps es establecer una colaboración eficaz entre los equipos de desarrollo y operaciones. El objetivo es permitirles compartir ideas, comentarios y mejores prácticas, ofreciendo mejores resultados.
  • CI/CD: DevOps hace hincapié en la integración continua (IC) y la entrega continua (CD). La integración continua consiste en fusionar los cambios de código en un repositorio compartido, mientras que la entrega continua garantiza que el software esté disponible para la producción en cualquier momento. El objetivo clave de la combinación de CI/CD es entregar aplicaciones más rápido, con más frecuencia y con mayor estabilidad y calidad.
  • Automatización: DevOps fomenta el uso de la automatización para agilizar las tareas repetitivas de SDL, reducir los errores manuales y aumentar la eficiencia. Con este fin, se emplean herramientas de automatización para gestionar la infraestructura, el despliegue, las pruebas y los procesos de supervisión.
  • Supervisión y retroalimentación: La supervisión continua de las aplicaciones y la infraestructura es vital en DevOps. La rápida retroalimentación ayuda a identificar y resolver problemas rápidamente, garantizando que el software funcione sin problemas en la producción.
  • Infraestructura como código (IaC): DevOps aprovecha IaC, donde las configuraciones de infraestructura se gestionan y aprovisionan utilizando código. Este enfoque mejora la coherencia, la trazabilidad y la escalabilidad de la infraestructura.

Retos de DevOps

A pesar de sus importantes ventajas en el desarrollo de software, DevOps se enfrenta a varios retos, entre los que se incluyen:

  • Escasez de talento y desarrollo de habilidades: A medida que la industria de DevOps crece rápidamente, la falta de talento se convierte en un desafío significativo. También requiere un considerable desarrollo de habilidades y formación para dominar varias herramientas y tecnologías DevOps. Esto conduce a curvas de aprendizaje prolongadas para los nuevos miembros del equipo, lo que plantea preocupaciones sobre el tiempo de incorporación, la transferencia de conocimientos y la escalabilidad de la fuerza de trabajo.
  • Complejidad del mantenimiento: La complejidad de gestionar numerosas herramientas y configuraciones a menudo conduce a mayores esfuerzos de mantenimiento, especialmente cuando se requiere para escalar el proyecto. Como resultado, DevOps se vuelve laborioso, requiere mucho tiempo y recursos.
  • Intervenciones manuales: A medida que el desarrollo y las operaciones de software se expanden, las intervenciones manuales en la gestión de flujos de trabajo y la solución de problemas pueden provocar retrasos y posibles errores, lo que afecta a la eficiencia general.

Presentación de LCLMOps

LCLMOps se ocupa de potenciar DevOps con herramientas y plataformas de bajo código. El objetivo principal es permitir a los desarrolladores crear aplicaciones de software con un mínimo de codificación manual, ahorrando tiempo y esfuerzo.

A diferencia de DevOps, que puede volverse complejo a medida que se amplían los proyectos, LCLMOps agiliza las operaciones con enfoques de bajo mantenimiento. Los flujos de trabajo automatizados y los procesos inteligentes reducen la intervención manual, lo que permite a los equipos centrarse en la innovación y la calidad del software.

Esto acelera el SDL y acorta el tiempo de comercialización.

Cómo LCLMOps supera los retos de DevOps

Gartner predice que el 80% de las aplicaciones serán creadas por personas ajenas a TI en 2024. LCLMOps ha allanado el camino para alcanzar este objetivo. Al transformar DevOps, LCLMOps está facilitando a las organizaciones la agilización del desarrollo de aplicaciones.

La adopción de estas plataformas aporta varias ventajas a DevOps:

Mitigar la carga de trabajo y el estrés Las LCLMOps aprovechan el poder de las plataformas de bajo código y sin código para facilitar las prácticas DevOps, permitiendo a las organizaciones distribuir las tareas básicas de creación de aplicaciones entre los equipos, reduciendo la carga de los desarrolladores y especialistas. Esto permite a los desarrolladores cualificados concentrarse en el panorama general, aliviando su carga de trabajo y estrés.
Bajo mantenimiento Las plataformas LCLMOps suelen encargarse de gran parte de la infraestructura subyacente y del mantenimiento, lo que reduce la carga de los equipos de DevOps. Las actualizaciones y mejoras pueden realizarse rápidamente a través de las interfaces visuales de la plataforma, eliminando la necesidad de grandes cambios en el código.
Mayor colaboración Estas plataformas facilitan la colaboración entre desarrolladores, probadores y otras partes interesadas. Los usuarios empresariales con conocimientos técnicos limitados pueden participar activamente en el proceso de desarrollo, proporcionando valiosas aportaciones y comentarios.
Mayor agilidad Al permitir ciclos de desarrollo y despliegue más rápidos, las plataformas LCLMOps promueven una mayor agilidad en el proceso de desarrollo. Esta agilidad es especialmente valiosa en entornos de rápida evolución en los que las iteraciones rápidas y la adaptabilidad son esenciales.
Fomento de la innovación Las plataformas de bajo código/sin código aceleran la innovación al permitir a los desarrolladores crear rápidamente una prueba de concepto para tareas de software complejas que normalmente requerirían conocimientos de codificación. Esto permite probar ideas y soluciones antes de dedicar mucho tiempo y recursos al desarrollo a gran escala.
Automatización y despliegue continuo Estas plataformas suelen admitir pruebas, despliegue y supervisión automatizados, lo que agiliza el proceso de DevOps y fomenta las prácticas de integración continua y despliegue continuo (CI/CD).
Democratización de DevOps Las plataformas sin código de LCLMOps permiten a las organizaciones y a las personas iniciarse rápidamente en DevOps mediante interfaces visuales y componentes preconstruidos, reduciendo la necesidad de codificación manual. Esto abre nuevos caminos profesionales para los no codificadores, permitiéndoles optimizar procesos y construir soluciones dentro de la organización.

Desafíos de los LCLMOps

Aunque los LCLMOps ofrecen varias ventajas a los DevOps, hay que tener en cuenta algunos retos. Entre ellos se incluyen:

  • Personalización e integración limitadas: Las plataformas LCLMOps proporcionan componentes e interfaces visuales preconstruidos, lo que puede limitar la capacidad de alcanzar el nivel de personalización deseado. Esto también puede dificultar la capacidad de integrar aplicaciones con herramientas de terceros que no sean directamente compatibles.
  • Control limitado: Los LLOps pueden limitar el control sobre la infraestructura subyacente. Esto podría suponer un reto cuando se requiera una configuración y gestión específicas de la infraestructura.
  • Escalabilidad limitada: Aunque LCLMOps puede acelerar significativamente el desarrollo de aplicaciones, es más adecuado para la creación de prototipos y el desarrollo de aplicaciones básicas. Sin embargo, hay que tener mucho cuidado al elegir LCLMOps para crear aplicaciones grandes y complejas que puedan implicar integraciones, personalizaciones, dependencias de plataformas, limitaciones de recursos y problemas de manejo de datos, entre otros.
  • Baja calidad y seguridad: Cuando una mano de obra no experta participa en el desarrollo de aplicaciones, puede introducir vulnerabilidades, comprometiendo la calidad y la seguridad de las aplicaciones. Además, la falta de supervisión y gobernanza adecuadas puede dar lugar a prácticas de codificación deficientes y deuda técnica.

Conclusión

LCLMOps transforma DevOps utilizando herramientas y plataformas de bajo código para simplificar y automatizar el ciclo de vida del desarrollo de software. Permite a las organizaciones superar los retos tradicionales de DevOps, distribuir la carga de trabajo de forma eficiente, fomentar la innovación y promover la colaboración.

Aunque LCLMOps ofrece numerosas ventajas, algunos de los retos potenciales son la personalización y la extensibilidad limitadas, el control reducido sobre la infraestructura y las preocupaciones sobre la calidad y la seguridad cuando en el desarrollo de aplicaciones participan personas que no son profesionales de TI.

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Dr. Tehseen Zia
Profesor titular asociado, Universidad COMSATS de Islamabad (CUI)

El Dr. Tehseen Zia tiene un doctorado y más de 10 años de experiencia investigadora postdoctoral en Inteligencia Artificial (IA). Es profesor titular asociado y dirige la investigación sobre IA en la Universidad Comsats de Islamabad, y coinvestigador principal en el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Pakistán. En el pasado, trabajó como consultor de investigación en el proyecto Dream4cars, financiado por la Unión Europea.