DevOps fue sólo el principio. Ahora, las organizaciones están adoptando otras formas de operaciones dentro y fuera de TI. Pero, ¿se están perdiendo el objetivo?

BizOps, MarketingOps, DevOps, AIOps, MLOps, DataOps. Como los nombres sugieren, todos son interfuncionales, pero ¿necesitan las empresas todos ellos, algunos o ninguno? Eso depende del punto de vista de cada uno. Está claro que las organizaciones se encuentran en diferentes fases de madurez en función de su sector, tamaño, edad, cultura, adopción de tecnología y presupuestos. Sin embargo, cada vez más, las organizaciones necesitan los beneficios de lo que proporcionan los diferentes tipos de Ops.

Al igual que DevOps, los diferentes tipos de Ops tienen como objetivo acelerar los procesos y mejorar la calidad de lo que están entregando: software (DevOps); datos (DataOps); modelos de IA (MLOps); y conocimientos de análisis (AIOps). Algunos consideran que los diferentes tipos de operaciones son importantes, ya que la experiencia necesaria para cada tipo es diferente.

Otros creen que se trata de una exageración, concretamente de reetiquetar lo que ya existe y/o que existe el riesgo de que la fragmentación creada por todos los grupos diferentes pueda crear una burocracia adicional que frustre una entrega de valor más rápida.

XOps comenzó con DevOps

Las prácticas ágiles de desarrollo de software llevan algún tiempo llegando a las empresas. Desde los albores del milenio, a los líderes empresariales se les ha dicho que sus empresas deben ser más ágiles para seguir siendo competitivas.

Mientras tanto, muchos equipos de desarrollo de software ágil han adoptado DevOps y, cada vez más, han ido un paso más allá al adoptar la integración continua/entrega continua (CI/CD), que automatiza tareas adicionales para permitir una canalización de extremo a extremo que proporciona visibilidad en todo el proceso y flujos más fluidos que los tradicionales traspasos en cascada. Al igual que DevOps, DataOps, MLOps y AIOps son esfuerzos interfuncionales centrados en la mejora continua, la eficiencia y la mejora de los procesos.

El panorama de XOps

El panorama de las operaciones sigue ampliándose, pero este artículo se centra específicamente en las operaciones de datos, las operaciones de gestión y las operaciones de administración.

DataOps es una metodología orientada a los procesos que utiliza la automatización para mejorar la velocidad de las tareas relacionadas con los datos y, en última instancia, la calidad de los conocimientos. Según Arvind Prabhakar, director de tecnología de la plataforma de DataOps StreamSets, DataOps permite la agilidad de la gestión del cambio para las empresas con infraestructuras de datos complejas.

Al igual que DevOps, DataOps implica la iteración rápida, la medición y la supervisión para facilitar la comprensión de extremo a extremo. El papel clave aquí es el ingeniero de datos. Y, en las empresas que los tienen, el director de datos (CDO) quiere impulsar la optimización de procesos que garanticen la fiabilidad y la gobernanza de los datos.

Los MLOps sirven de puente para la creación de modelos de aprendizaje automático, su despliegue y su funcionamiento en producción. DataOps y MLOps se consideran más relacionados que AIOps porque AIOps es un proceso de nivel superior (de aplicación) que los otros dos.

La empresa de consultoría tecnológica y de gestión Booz Allen Hamilton comenzó su andadura en MLOps observando los conceptos de DevOps y preguntándose cómo podrían aplicarse a MLOps.

“Hay que reunir a tecnólogos, arquitectos de datos, modeladores [y] expertos en seguridad”, dijo John Larson, vicepresidente senior de Booz Allen y líder del negocio de análisis de la firma. “No es intuitivo en ese marco de modelado pensar en construir algo que necesita ser puesto en contenedores para que pueda ser escalado y desplegado. El primer principio del modelado tiende a ser cuál es mi algoritmo”.

Booz Allen utiliza MLOps para comprender el rendimiento y la deriva del modelo en tiempo real, así como para saber si el modelo se ha desplegado según lo previsto.

“Lo que estamos enfatizando es la importancia de la versión de los datos, la versión del modelo y el despliegue”, dijo Larson. “Esta integración de MLOps con DataOps y DevSecOps, en un marco DevOps, permite tener ese tipo de conocimientos. Creo que es importante para escalar lo que estamos haciendo y la adopción de lo que estamos haciendo porque nos va a dar los mecanismos, las herramientas, la trazabilidad para entender lo que está sucediendo en el modelo cuando se despliega, cómo se desvía, cómo se refresca.”

Por otro lado, ¿son las XOps sólo una exageración?

El analista principal de Forrester, Charles Betz, aconseja no dejarse llevar por el bombo de las XOps.

“Hasta cierto punto, se trata de la típica moda y de gente que lanza ideas contra la pared para ver qué es lo que se mantiene, así que no me preocupa esto de BizOps, DevOps, DevSecOps, BizDevSecOps, Marketing Ops. Todo hace básicamente lo mismo y es un movimiento hacia una forma de trabajo más interfuncional”, dijo Betz.

Una de las razones para no perseguir las distintas formas de Ops es que se contradice con las tendencias de contratación de personal de TI. Tradicionalmente, la especialización se consideraba algo bueno, pero modernamente, los roles de TI son cada vez más amplios (por ejemplo, desarrollador full-stack o ingeniero de fiabilidad de sitios). De hecho, los profesionales de RRHH modernos dirán que es más importante para un departamento o equipo tener la mezcla correcta de habilidades que la mezcla correcta de títulos o roles.

“Las grandes empresas me dicen que tienen un problema de coordinación. He tenido dos vicepresidentes senior que me han dicho en la misma semana: ‘No tengo suficientes DBAs para que cada equipo de producto tenga [uno], así que acabamos teniendo un problema de servicios compartidos”, dijo Betz. Hay una necesidad de experiencia y cómo resolvemos este problema sin volver a los viejos tiempos en los que se tarda seis meses en conseguir que alguien se ponga en contacto conmigo cuando necesito algo”. Por eso la gente quiere el mundo interfuncional”.

Betz también cree que los métodos Scrum y Agile deben tener la orientación adecuada y que el valor por defecto debe ser el equipo de producto.

“Lo ideal es que el equipo de producto tenga los recursos y las aprobaciones que necesita para hacer el trabajo. No tienes un modelo operativo que se base en el intercambio y la transacción, tienes un modelo operativo que se basa en la colaboración”, dijo Betz. “El punto fundamental de todo esto es que el modelo operativo pivota desde la sobrecarga de los procesos de transacción a la colaboración pura entre estos equipos centrados, siendo la fricción de los procesos y las transacciones la excepción, no la regla”.

Aunque tiene mérito el argumento de que los distintos tipos de operaciones requieren distintos tipos de conocimientos, hay que tener cuidado con la complejidad y la burocracia innecesarias.

“La evidencia es abrumadora de que el bloqueo de los procesos se produce cuando se especializa en exceso”, dijo Betz. “Tienes un montón de mandos intermedios y todos intentan aumentar sus reinos porque tu sueldo está ligado al número de personas que te reportan”.

En última instancia, Betz considera que los elementos de XOps no son más que un conjunto de términos utilizados con fines de marketing interno.

“No me opongo a ello, pero no me importa y no tengo mucha paciencia con ello porque la corriente más profunda es esta tendencia hacia modelos de equipos de producto más colaborativos [en los que] la fricción de procesos es la excepción”, dijo Betz. “Y en muchos casos, la mayor fricción transaccional es entre los que crean frente a los que operan y reaccionan, así que por eso todas estas cosas son XOps”.

Conclusión

En las empresas actuales se están formando más tipos de organizaciones similares a DevOps y los proveedores están respondiendo con soluciones como para DataOps. Sin embargo, desde un punto de vista competitivo, tener las capacidades adecuadas es más importante que cómo se llaman esas capacidades. Dada la singularidad organizativa de una empresa a otra, lo que las empresas consideren “XOps” diferirá de una empresa a otra, como DevOps.

Fuente: informationweek