En este artículo explicamos cómo los servicios cloud gestionados permiten crear una plataforma interna para desarrolladores que impulsa su productividad y garantiza los más altos niveles de seguridad y cumplimiento normativo.

De la gestión de infraestructuras a la Platform Engineering

Como suele ocurrir en el sector TI, los nuevos conceptos no aparecen de la nada: son el resultado de necesidades concretas y años de evolución. Lo mismo sucede con la ingeniería de plataformas, donde observamos una transformación clara.

Todo comenzó con el auge de la computación en la nube, especialmente a partir de 2006 con AWS. En aquel momento predominaba el modelo clásico: los desarrolladores escribían el código, lo entregaban al equipo de operaciones, y este debía ingeniárselas para que la aplicación funcionara de forma estable y segura. No sorprende que surgieran tensiones: los desarrolladores querían implementar nuevas funcionalidades con rapidez, mientras que operaciones priorizaba la estabilidad. El lema era claro: «Si funciona, no lo toques».

Con el tiempo, el enfoque DevOps se consolidó. Ya no se esperaba que los desarrolladores solo entregaran código, sino que también asumieran la responsabilidad de su funcionamiento: “Lo construyes, lo gestionas”. La nube pareció simplificarlo todo. De repente, era posible crear infraestructura con apenas unas líneas de código.

Pero esa nueva libertad tuvo un precio: los desarrolladores comenzaron a encargarse también de la seguridad, la monitorización, la disponibilidad y las copias de seguridad. Y, seamos sinceros, esa no suele ser la parte que más les apasiona.

Aquí es precisamente donde entra en juego la Platform Engineering: crear una plataforma que facilite el trabajo de los desarrolladores sin dejarlos solos ante los retos de la infraestructura. Una plataforma interna para desarrolladores (IDP) asume la carga operativa, permitiendo que los equipos de desarrollo se concentren en lo que mejor saben hacer: crear funcionalidades y resolver problemas.

En definitiva, es la consecuencia lógica de dos décadas de evolución en el ámbito TI. Representa la respuesta a una pregunta clave: ¿cómo lograr que los desarrolladores trabajen de forma productiva sin perderse en la complejidad de la infraestructura?

¿Por qué las empresas necesitan hoy una plataforma interna de desarrollo?

La Platform Engineering es el enfoque que emplean los proveedores de servicios gestionados para diseñar y operar de forma estratégica plataformas que impulsen la productividad de los equipos de desarrollo. Y esa productividad es hoy más crucial que nunca.

Estudios de DORA y Forrester muestran que los desarrolladores dedican hasta un 40 % de su tiempo a tareas que no aportan valor directo, como configurar la infraestructura, esperar aprobaciones o realizar despliegues manuales. Ese tiempo se pierde para lo verdaderamente importante: crear nuevas funcionalidades, mejorar la calidad del código, reforzar la seguridad y fomentar la innovación.

Una plataforma interna para desarrolladores (IDP) puede cambiar este escenario. No solo reduce drásticamente el tiempo de lanzamiento al mercado (hasta un 60 %), sino que también disminuye de forma significativa los costes operativos. ¿Por qué? Porque integra la automatización, las herramientas y la gestión de la infraestructura en un mismo entorno, permitiendo que los desarrolladores se concentren en sus tareas principales.

¿Qué caracteriza a una IDP?

• Autoservicio: los desarrolladores pueden iniciar nuevos servicios o despliegues de forma independiente, sin tickets, esperas ni rondas de aprobación.

• Estandarización: los requisitos de seguridad, cumplimiento y disponibilidad se integran desde el principio; se acabaron las listas de verificación manuales.

• Automatización: las tareas repetitivas —como CI/CD, configuración de monitorización o reversiones— se ejecutan automáticamente.

• Abstracción de la complejidad: la capa técnica (Kubernetes, redes, políticas de seguridad, etc.) permanece en segundo plano, mientras los desarrolladores trabajan con interfaces o portales sencillos.

En resumen, una plataforma interna para desarrolladores (IDP) no es solo un conjunto de herramientas, sino un entorno orquestado que combina flujos de trabajo, procesos e infraestructura para que los equipos puedan centrarse en lo que mejor saben hacer: desarrollar software.

El retorno de la inversión en Platform Engineering

Los informes y encuestas más recientes muestran que las empresas están obteniendo resultados tangibles gracias a la ingeniería de plataformas y a las plataformas internas para desarrolladores (IDP):

• 71 % de los responsables de decisión que ya aplican de forma intensiva la ingeniería de plataformas observan un lanzamiento más rápido de productos y servicios.

• 74 % de las organizaciones con IDP registran un aumento de la productividad de los desarrolladores gracias a la automatización y el autoservicio.

• 51 % destaca la reducción de los costes operativos como uno de los principales motivos para adoptar la ingeniería de plataformas.

Estas cifras demuestran que la Platform Engineering también genera impactos medibles en el negocio. Al implementar una plataforma interna de desarrollo (IDP), las empresas pueden optimizar sus procesos, aumentar la productividad y, al mismo tiempo, reducir costes y riesgos.

Conviene subrayar que estos beneficios no deben analizarse de forma aislada. Son el resultado de una estrategia integral que combina tecnología, procesos y cultura organizativa. Por eso, el éxito de la ingeniería de plataformas no depende solo de incorporar nuevas herramientas, sino también de adaptar las estructuras y las formas de trabajo dentro de la empresa.

Los cuatro pilares para una buena gestión de plataforma 

Para que una plataforma interna de desarrollo alcance su máximo potencial, no basta con reunir un conjunto de herramientas. Se necesita una gestión de plataforma bien planificada, alineada con objetivos concretos. Existen cuatro pilares esenciales que constituyen la base de una estrategia sólida, eficaz y sostenible. 

1. Productividad del desarrollador

Una plataforma interna bien diseñada reduce drásticamente el tiempo dedicado a tareas que no implican programación. Pero el autoservicio no consiste simplemente en “navegar por una consola en la nube”: significa que los desarrolladores disponen de recursos preconfigurados y validados al alcance de un clic.

Esto incluye pipelines CI/CD estandarizados que simplifican el paso a producción, interfaces claras y flujos de trabajo uniformes que abstraen la complejidad de la infraestructura. Así, los desarrolladores pueden centrarse en lo esencial: crear funcionalidades, desarrollar la lógica de negocio y resolver problemas.

Elementos típicos que impulsan la productividad en una plataforma interna (IDP):

• Plantillas de servicio predefinidas que aplican seguridad y cumplimiento por defecto.

• Canalizaciones CI/CD automatizadas para despliegues, pruebas y reversiones.

• Herramientas de observabilidad integradas que centralizan registros, métricas y trazas.

• Interfaces API unificadas para acceder a servicios de forma coherente.

• Automatización del proceso de onboarding, de modo que los nuevos miembros puedan ser productivos desde el primer día.

2. Excelencia operativa del “Día 2”

Una plataforma no está terminada cuando se pone en marcha; es ahí cuando empieza el verdadero trabajo. Monitorización, alertas, copias de seguridad, recuperación, registro, optimización del rendimiento y escalabilidad deben funcionar de forma estable, automática y fiable, idealmente sin intervención de los desarrolladores.

Las operaciones diarias permiten detectar problemas antes de que escalen, garantizando la observabilidad por defecto y la tranquilidad del equipo. Para los desarrolladores, esto se traduce en mayor concentración en el producto y menos interrupciones por incidencias operativas.

3. Seguridad por diseño (DevSecOps)

La seguridad no debe ser un añadido de última hora, sino un componente integrado desde el principio. Este enfoque, conocido como shift left, incorpora medidas de seguridad en el proceso de desarrollo y en las canalizaciones CI/CD, evitando que las vulnerabilidades lleguen a producción.

En la práctica, esto implica:

• Comprobaciones de seguridad automatizadas en la CI/CD, como análisis de código estático o escaneo de secretos.

• Evaluación de la infraestructura como código para detectar configuraciones erróneas.

• Análisis de imágenes de contenedores para identificar vulnerabilidades conocidas (CVE) antes del despliegue.

• Mecanismos de protección en tiempo de ejecución que detectan y bloquean ataques en producción.

Gracias a la automatización, la seguridad deja de ser un trámite de cumplimiento y se convierte en una parte integral del desarrollo moderno, sin frenar la agilidad de los equipos.

4. El cumplimiento como facilitador

El cumplimiento normativo suele asociarse a burocracia y lentitud, pero puede convertirse en un verdadero acelerador si se aborda correctamente. Cuando la plataforma integra desde el principio requisitos de cumplimiento —como el RGPD o normativas sectoriales específicas—, los procesos se simplifican en lugar de complicarse.

Mediante políticas como código, monitorización continua, registros de auditoría e informes automatizados, el esfuerzo para las auditorías se reduce de forma considerable, al tiempo que se mantiene la agilidad del desarrollo. El cumplimiento deja de ser un obstáculo para transformarse en un catalizador de la aceleración y la confianza.

Kubernetes como base de las estrategias modernas de Platform Engineering

Kubernetes es mucho más que una herramienta para orquestar contenedores: se ha convertido en la columna vertebral de las infraestructuras cloud modernas. Su verdadero valor reside en el amplio ecosistema que ha crecido a su alrededor. Herramientas como ArgoCD, Crossplane, OPA Gatekeeper o cert-manager se apoyan en Kubernetes, convirtiéndolo en una especie de sistema operativo de la infraestructura moderna.

Lo que hace que Kubernetes resulte especialmente valioso para la ingeniería de plataformas es su abstracción universal: tanto si la plataforma se ejecuta en la nube como en entornos locales, ofrece la misma API y los mismos conceptos en cualquier lugar. Es declarativo, estandarizado, basado en políticas y escalable. En definitiva, proporciona las bases necesarias para construir una plataforma interna para desarrolladores (IDP) que sea confiable y flexible a la vez.

En lugar de reinventar la rueda para cada necesidad, los IDP modernos utilizan Kubernetes como cimiento: para el autoservicio, los flujos de trabajo GitOps, la seguridad, el cumplimiento normativo o la infraestructura como código. En resumen: para todo lo que contribuye a una mejor experiencia del desarrollador.

De la teoría a la práctica: cómo debe ser una plataforma de contenedores óptima

Kubernetes constituye la base tecnológica, pero una plataforma de contenedores lista para producción requiere mucho más que una simple configuración del plano de control. Una instalación básica de Kubernetes por sí sola no basta: los desarrolladores seguirían enfrentándose a configuraciones manuales, integraciones complejas y una falta de orientación sobre las mejores prácticas.

Por ello, una plataforma de contenedores moderna debe ser integrada, estandarizada y automatizada, abarcando todo el ciclo de vida de la aplicación, desde el desarrollo hasta la operación. Y, sobre todo, debe permitir que los desarrolladores trabajen de forma rápida, segura e independiente.

Aspectos clave que debe incluir una plataforma de contenedores moderna:

• Observabilidad automática: cada implementación debe incorporar métricas, registros y trazas por defecto, sin necesidad de desarrollo adicional.

• Pipelines CI/CD con GitOps: los cambios se gestionan de forma declarativa a través de Git, garantizando implementaciones rastreables, reproducibles y auditables.

• Catálogo de servicios: componentes reutilizables y validados (bases de datos, colas de mensajes, API gateways, etc.) disponibles mediante autoservicio y de forma segura.

• Gestión integrada de la infraestructura: DNS, certificados TLS, secretos o balanceo de carga deben aprovisionarse y mantenerse automáticamente.

• Cumplimiento y seguridad por defecto: políticas y estándares aplicados de forma automática en todo el sistema, mediante políticas como código o escáneres de seguridad integrados.

Kubernetes permite todo esto, pero no es un fin en sí mismo, sino un medio. Solo al combinarlo con un ecosistema coherente de herramientas y convenciones, se convierte en una auténtica plataforma interna para desarrolladores: una plataforma que no solo funciona, sino que los equipos disfrutan utilizando.

Encontrar el equilibrio adecuado: estandarización frente a flexibilidad

Una plataforma exitosa debe imponer estándares sin limitar la creatividad. Un exceso de estandarización frena la innovación; demasiada libertad conduce a la fragmentación y a la pérdida de coherencia.

Una forma eficaz de equilibrar ambos extremos es un modelo de plataforma escalonada, con niveles de responsabilidad y autonomía claramente definidos:

• Plataforma principal: altamente estandarizada, con políticas estrictas en materia de seguridad, cumplimiento y estabilidad operativa. Sin excepciones.

• Plataforma extendida: ampliable dentro de unas directrices definidas, por ejemplo, mediante servicios configurables u opciones de personalización.

• Zona de innovación: espacio de máxima libertad para pruebas, experimentos o nuevas tecnologías, separado deliberadamente de los entornos productivos.

Este modelo combina lo mejor de ambos mundos: protege la integridad de la plataforma y, al mismo tiempo, fomenta la experimentación y la creatividad.

La Platform Engineering como factor estratégico de éxito

En un contexto en el que la innovación digital determina la competitividad empresarial, la ingeniería de plataformas se ha convertido en un factor estratégico clave. Permite a las organizaciones:

• Innovar más rápido.

• Garantizar la excelencia operativa.

• Cumplir los requisitos de seguridad y cumplimiento.

• Maximizar la productividad de sus equipos de desarrollo.

Invertir en la ingeniería y gestión profesional de plataformas ofrece un retorno claro: ciclos de desarrollo más cortos, menores costes operativos y una reducción significativa de los riesgos.

¿Cuál es el siguiente paso hacia una plataforma interna para desarrolladores?

En Geko Cloud podemos ayudarte a diseñar e implementar una Plataforma Interna de Desarrollo (IDP) adaptada a las necesidades de tu organización.

Desde la evaluación inicial hasta la arquitectura, la implementación y los servicios gestionados, te acompañamos con soporte integral, experiencia práctica y conocimientos técnicos contrastados. 

Contacta con nuestros expertos.

La entrada Aumenta la productividad mediante una Platform Engineering innovadora se publicó primero en Geko Cloud.

Jose Luis Sánchez, CEO de Geko Cloud, ha conversado con Alex García en su podcast Imparables sobre cómo optimizamos nuestra eficiencia y nos enfocamos en aportar valor a los clientes.

Estas son las principales ideas de la charla:

De la metodología Agile a la entrega contínua de valor

Los primeros modelos de empresas de servicios que ayudaban en la transformación digital tenían mucha fricción con el cliente, había mucho vendor lock-in (tecnología restringida o propietaria) y costaba trabajar de forma colaborativa.

Creamos un modelo sin fricciones en el que el cliente tuviera todo en su casa y fuésemos una extensión de su equipo técnico, trabajando de forma colaborativa, con perfiles cualificados de alto rendimiento para fortalecer sus plataformas y equipos.

En los últimos años, hemos pasado de centrarnos en metodologías como Agile o Scrum a un enfoque más orientado a la entrega continua de valor de forma rápida y efectiva, lo que genera más confianza en los clientes.

Las personas, primero

Uno de nuestros grandes retos fue crear equipos de primera línea. Nuestra filosofía de contratación es que buscamos personas, no técnicos. Hay varias claves para detectar los perfiles adecuados:

• Capacidad de comunicación y empatía para entender y saber relacionarse con los clientes.
• Capacidad analítica y de aprendizaje. Aunque no tenga experiencia, que sea capaz de aventurarse a resolver algo. Es importante la orientación a la acción, que se atrevan a equivocarse, porque en base a la iteración serán capaces de corregir una situación.
• Capacidad de autogestión. Ningún líder o compañía debería hacer micromanagement, porque desgasta y desalinea a los equipos. Necesitamos personas que con una serie de premisas, objetivos y condiciones sean capaces de ir más allá.
• Cada vez que entra un nuevo profesional, se le asigna un “padrino” que le acompaña durante 6 meses para desarrollar su capacidad de autogestión.

Un espacio seguro para crecer

La retribución económica tiene que ir progresando como hace la persona, pero salvo casos concretos con necesidades especiales, la gente quiere un ecosistema donde sea feliz. Y debes proporcionar un equipo que sea un lugar de confianza para expresarse y recibir feedback.

Para poder crecer necesitamos perfiles de mid-management que mantuvieran nuestra cultura y tuvieran las habilidades sociales y comunicativas para liderar equipos y hacer escalar el negocio.

Compartir conocimiento

Las tecnologías evolucionan y la demanda del cliente es más rápida que tu capacidad de aprendizaje. Nosotros tenemos una engineering culture orientada a compartir dudas y propuestas tecnológicas. El peering ayuda a que la gente sepa que hay problemas en común y decisiones como colectivo.

Agendas eficientes

No es fácil lidiar con el día a día y saber qué tiempo tienes que dedicar a cada cosa. Hemos hecho un trabajo de introspección para saber cuáles son las reuniones mínimas, dedicar menos de una hora y evitar las que no son indispensables.

Es fundamental capacitar a la gente para que sus agendas cada vez sean más eficientes.

Valores y cultura

Somos un equipo que representamos a una marca y unos valores. Cuando escalas tienes que estar dispuesto a perder algo. Haz lo que creas que es mejor para tu equipo, como la incorporación de Geko a Claranet para impulsar nuestro crecimiento, pero no pierdas la esencia. Si esto pasa, el rendimiento cae en picado. Es muy importante saber escalar y, como empresa, ser fiel a tu cultura.

Puedes escuchar el podcast imparables con Jose Luis Sánchez en Spotify y Apple Podcasts. 

La entrada ¿Qué hemos aprendido al formar equipos de alto rendimiento en entornos DevOps y cloud? se publicó primero en Geko Cloud.

En este artículo, exploraremos qué es Kubernetes, sus beneficios y componentes clave, y en qué casos es recomendable adoptarlo.

¿Qué es la orquestación de contenedores?

Antes de adentrarnos en Kubernetes primero dedebes saber qué es la orquestación de contenedores. Las tecnologías de contenedores han cambiado de forma radical el panorama de sistemas y la forma de empaquetar y desplegar el software. Algunos de los beneficios que aportan los contenedores son la portabilidad, la agilidad, la velocidad, la inmutabilidad y el aislamiento de fallos.

Un orquestador de contenedores (en inglés container orchestration) es un software encargado de gestionar y coordinar contenedores de forma automatizada. Existen varias herramientas de orquestación de contenedores como Docker Swarm, Google Container Engine, Amazon ECS, y otras. Sin embargo, en este post nos centraremos en Kubernetes, donde explicaremos el concepto, componentes más destacables de la herramienta y beneficios que Kubernetes puede ofrecer, entre otros puntos.

¿Qué es Kubernetes?

Kubernetes es una plataforma de orquestación de contenedores de código abierto que permite automatizar el despliegue, la gestión y el escalado de aplicaciones en contenedores. Su arquitectura distribuida facilita la administración de clústeres en distintos entornos, ya sea en nube pública, privada o híbrida.

Originalmente desarrollado por Google, Kubernetes se basa en la experiencia de la compañía con Borg, su sistema interno de gestión de contenedores. Desde su lanzamiento como proyecto de código abierto en 2014, ha evolucionado hasta convertirse en la plataforma estándar para la infraestructura cloud-native.

Beneficios de Kubernetes

Implementar Kubernetes en un entorno de producción ofrece numerosas ventajas:

Escalabilidad y eficiencia

Permite escalar aplicaciones de forma horizontal y vertical en función de la demanda, optimizando el uso de los recursos.

Automatización del despliegue y la gestión

Facilita la implementación continua (CI/CD) y la actualización sin tiempos de inactividad, permitiendo la entrega ágil de nuevas versiones de software.

Recuperación ante fallos

Los Pods y nodos defectuosos se reprograman automáticamente, asegurando alta disponibilidad y continuidad del negocio.

Portabilidad y compatibilidad

Es compatible con múltiples proveedores cloud y entornos on-premise, permitiendo la portabilidad sin bloqueos de proveedor (vendor lock-in).

Aislamiento y seguridad

Gracias a su sistema de namespaces, permite aislar cargas de trabajo, mejorar la seguridad y optimizar el uso de recursos.

Componentes clave de Kubernetes

Para comprender cómo funciona Kubernetes, es importante conocer sus principales componentes:

Pods

Los Pods son la unidad mínima de ejecución en Kubernetes. Cada Pod puede contener uno o más contenedores que comparten almacenamiento y red.

Nodos

Los Nodos son las máquinas físicas o virtuales donde se ejecutan los Pods. Un clúster de Kubernetes está compuesto por múltiples nodos.

Control Plane (Plano de Control)

El Control Plane administra el clúster y gestiona la comunicación entre los componentes de Kubernetes. Incluye el kube-apiserver, kube-controller-manager y kube-scheduler.

Clúster

Un clúster de Kubernetes es un conjunto de nodos gestionados como una sola unidad. Asegura la alta disponibilidad y distribución de la carga de trabajo.

¿Cuándo usar Kubernetes?

No todas las aplicaciones requieren Kubernetes. Su adopción es ideal en los siguientes escenarios:

• Arquitecturas de microservicios: Si tu aplicación está basada en microservicios, Kubernetes facilita la gestión de contenedores de manera independiente y escalable.
• Aplicaciones que requieren alta disponibilidad: Kubernetes distribuye cargas de trabajo para garantizar redundancia y recuperación automática en caso de fallos.
• Entornos híbridos o multi-cloud: Permite ejecutar aplicaciones en múltiples nubes o entornos on-premise sin modificar su configuración.
• Cargas de trabajo con picos de demanda: Kubernetes permite escalar horizontalmente de manera dinámica según la demanda.
• Empresas que buscan automatización en DevOps: Kubernetes se integra con herramientas como CI/CD, monitorización y logging, automatizando los flujos de trabajo.

En este webinar puedes saber más sobre qué es Kubernetes y por qué aplicarlo en tu negocio:

Consideraciones antes de adoptar Kubernetes

A pesar de sus múltiples ventajas, Kubernetes no siempre es la mejor opción. Antes de implementarlo, ten en cuenta que requiere conocimientos avanzados para su correcta administración. No es recomendable para proyectos pequeños con recursos limitados, ya que su gestión consume infraestructura y requiere equipo técnico especializado.

Kubernetes se ha convertido en el estándar para la gestión de contenedores, permitiendo el despliegue escalable, automatizado y seguro de aplicaciones en entornos cloud y on-premise. Sin embargo, su implementación requiere una evaluación estratégica para determinar si es la solución adecuada para cada negocio.

Si estás considerando migrar tus aplicaciones a Kubernetes y necesitas asesoramiento, en Geko Cloud podemos ayudarte a optimizar tu infraestructura con Kubernetes.

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Sin embargo, esta revolución de los datos plantea varias preguntas importantes para las empresas:

• ¿Cómo garantizar la fiabilidad de los datos?
• ¿Cómo mantener los sistemas actualizados y controlar los costos?
• ¿Cómo acelerar el despliegue de nuevas plataformas?
• ¿Cómo controlar el acceso a la información estratégica?

Estas preguntas son cruciales porque las respuestas determinarán su capacidad para tomar decisiones informadas, esenciales para seguir siendo competitivos.

El paso a la nube se ha vuelto imprescindible para ganar agilidad a la hora de procesar grandes volúmenes de datos. Con servicios administrados de proveedores como Azure, AWS y GCP, las empresas pueden administrar mejor esta creciente masa de información y centrarse en la innovación. Sin embargo, incluso con la nube, quedan preguntas pendientes:

¿Cómo podemos superar las limitaciones de los métodos tradicionales de gestión de datos, que a menudo son lentos y propensos a errores, para satisfacer las necesidades dinámicas de las empresas modernas?

La revolución DataOps: agilidad y eficiencia 

DataOps, una contracción de «Data Operations», redefine la forma en que las empresas procesan sus datos. Al inspirarse en las mejores prácticas de colaboración, automatización e integración continua de DevOps, DataOps no solo acelera los procesos: reúne a equipos de DevOps, científicos de datos e ingenieros de datos para establecer una nueva agilidad en la creación de canales de datos. 

Esta coordinación, perfectamente alineada con las necesidades en constante evolución del mercado, también responde a la creciente complejidad de los entornos de datos modernos. Cada paso, desde la recopilación de datos hasta su uso, está optimizado para garantizar velocidad, confiabilidad y flexibilidad.

Los pilares de DataOps: un nuevo enfoque para la gestión de datos 

Por definición, DataOps tiene como objetivo mejorar la calidad y reducir el tiempo del ciclo del análisis de datos. Es por eso que uno de los conceptos clave que adopta es la Infraestructura como Código (IaC), tomada de las arquitecturas de nube y sus prácticas de implementación. 

Al adoptar IaC, DataOps aporta la misma agilidad y automatización a la gestión de datos, permitiendo definir y gestionar infraestructuras de datos de forma declarativa. Esto facilita la orquestación de procesos de un extremo a otro, garantizando coherencia y repetibilidad en diferentes flujos e implementaciones de ETL. 

Pero la fuerza de DataOps no termina ahí. Incorpora un ciclo de vida completo de los datos, que cubre cada paso esencial del proceso:

1. Planificación: los equipos empresariales colaboran para definir indicadores clave de rendimiento (KPI). 
2. Desarrollo: se construyen estos indicadores o modelos de aprendizaje automático. 
3. Integración: se integran en las pilas de tecnología existentes. Una vez integrados, se someten a pruebas rigurosas para garantizar que cumplan con la lógica empresarial y los criterios operativos. Estas pruebas validan la conformidad de los datos antes de su implementación en producción. 
4. Lanzamiento: los datos se implementan en un entorno de prueba, antes de pasar a producción en la fase de implementación. Una vez en producción, los datos se utilizan en aplicaciones como Power BI o paneles de Tableau, o para impulsar modelos de aprendizaje automático. 

Para garantizar el rendimiento y la fiabilidad de estos KPI de productos, el monitoreo y la observabilidad continuos son esenciales. Permiten detectar anomalías y optimizar las tuberías en tiempo real, garantizando así una calidad impecable en cada etapa. 

Lo que hace que DataOps sea particularmente poderoso es su capacidad de escalar. Principios como la modularidad de las tuberías, la seguridad y la automatización se repiten continuamente para adaptarse a las necesidades comerciales cambiantes y los avances tecnológicos. 

Implementando DataOps: innovando para gestionar mejor los datos 

En Geko y Claranet hemos transformado DataOps en una realidad concreta, combinando innovación y eficiencia para redefinir la gestión de datos. 

Infraestructura como Código (IaC): Gracias a herramientas como Terraform, estandarizamos y simplificamos la configuración de proyectos. Esto nos permite desplegar y gestionar entornos complejos de forma ágil, reduciendo errores humanos y centralizando configuraciones. Resultado: colaboración fluida entre equipos y perfecta trazabilidad de las modificaciones.

Automatización de canalización de datos: Nuestros procesos ETL están completamente automatizados, lo que garantiza flujos de datos rápidos, confiables y consistentes. Diseñamos tuberías modulares y reutilizables que aceleran el desarrollo y al mismo tiempo garantizan la coherencia entre los proyectos. Ya sea para cargar lagos de datos o almacenes de datos, cada paso está orquestado para garantizar la continuidad operativa, pero también planificado y capaz de reiniciarse automáticamente si es necesario. 

Cadena CI/CD: La integración y la implementación continua están en el centro de nuestra estrategia DataOps. Nuestros canales de CI/CD automatizan las pruebas y las implementaciones. Esto reduce los errores y acelera los ciclos de desarrollo. Con plantillas desarrolladas para diferentes casos de uso, simplificamos y estandarizamos las implementaciones, haciendo que nuestros ingenieros de datos sean más autónomos y eficientes. 

Monitoreo continuo y gestión proactiva: Nuestra infraestructura, basada en un diseño “Event Mesh”, funciona como un sistema nervioso central, detectando y gestionando anomalías en un entorno distribuido. Centraliza notificaciones, alertas y las redirige a los servicios de alerta adecuados, al tiempo que activa tickets automáticamente, ya sea en respuesta a una alerta o de forma preventiva. De este modo, cada problema potencial se identifica y resuelve antes de convertirse en un incidente mayor, garantizando un rendimiento óptimo y la continuidad de las operaciones. 

Además, la herramienta DataFlow Cockpit, desarrollada por el equipo de análisis de datos, desempeña un papel clave al proporcionar una visión general y granular de cada uno de los canales de datos. Gracias a sus paneles de control que resumen todos los flujos de datos, nuestros clientes pueden visualizar su entorno con gran precisión, al igual que nuestros equipos. De este modo pueden controlar el estado de sus sistemas de forma autónoma. 

Seguridad de los datos: Implementamos estrictas prácticas de seguridad, como cifrado y gestión precisa del acceso, para proteger la confidencialidad e integridad de la información. Dependiendo de las necesidades, nuestras infraestructuras pueden disponer de módulos de anonimización y seudonimización para cumplir con los requisitos del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). 

Combinando rigor técnico e innovación, ofrecemos a nuestros clientes una gestión de datos sólida y segura. Esto les permite centrarse en aprovechar al máximo sus datos y, al mismo tiempo, minimizar las interrupciones y los riesgos operativos. 

Optimización de ejecución: Nuestro enfoque DataOps va más allá de la automatización y el monitoreo proactivo. Aprovecha los datos recopilados en producción para mejorar continuamente nuestros canales de datos. Al examinar el rendimiento en el mundo real, detectamos rápidamente formas de optimizar nuestras soluciones para hacerlas más eficientes y confiables.

Por ejemplo, al monitorear el funcionamiento de nuestros canales de datos en producción, los ajustamos para aumentar su estabilidad y capacidad de escalamiento. Esto permite que nuestros sistemas se adapten naturalmente a las necesidades del cliente manteniendo un alto rendimiento.

Además, desde las fases de diseño, integramos requisitos de producción específicos para asegurar que nuestras arquitecturas de datos estén optimizadas en términos de calidad y rendimiento. Esto no sólo garantiza una implementación fluida, sino que también reduce los ajustes necesarios una vez en producción.

Mirando hacia el futuro: DataOps e IA 

DataOps y la Inteligencia Artificial están evolucionando juntas para permitir a las empresas aprovechar sus datos de una manera más ágil e inteligente. Pensemos en Uber, que utiliza Michelangelo para entrenar modelos de aprendizaje automático en GPU distribuidas. Esto optimiza sus operaciones a gran escala. 

Netflix, por su parte, utiliza sólidos canales de datos para probar e implementar modelos de recomendación personalizados, lo que aumenta la participación de los usuarios. Por otro lado, Airbnb cruza diferentes fuentes de datos para perfeccionar sus recomendaciones de experiencias, animando a más usuarios a realizar reservas.

Estos ejemplos muestran claramente cómo la combinación de la cultura DataOps y la IA ayuda a las empresas a mantener una ventaja competitiva, adaptándose rápidamente a los cambios y anticipándose a las tendencias.

DataOps está en constante evolución, y sin poder predecir su próxima mutación, seguirá cumpliendo el objetivo de mejorar la confiabilidad, el rendimiento y la agilidad en la explotación de datos en producción y desarrollando usos en torno a esta.

¿Quieres saber más? Contacta con nuestro equipo

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La mayoría de Juniors que entran a una entrevista han acabado recientemente su grado en informática. Acostumbra a ser o una ingeniería, o un grado superior en administración de sistemas. Las clases por las que han pasado son mayormente lo que se podía esperar: estructuras de datos, algo de programación, cálculo de coste de procesos, configurar máquinas virtuales, administración de servicios, funcionamiento de un centro de datos para asegurar disponibilidad, quizá algo de seguridad red-team o blue-team…

O quizá ya no eres tan junior y vienes con algo de experiencia bajo el cinturón, pero llevas un poco más de tiempo del que te gustaría sentado en una silla de oficina instalando drivers de impresora y mirando un panel de Zabbix, y quieres un poco de aire fresco, un reto profesional. En ambos casos probablemente te encuentres con que los tiempos han cambiado. Han cambiado bastante.

Visitando terrenos inexplorados

Lo primero que probablemente notes cuando explores LinkedIn es que los administradores de sistemas están un poco pasados de moda. Las empresas ya no buscan un sysadmin, o mejor dicho, no buscan sólo un sysadmin. Eso está separado de otros equipos como los developers en lo que se llama un «silo», y los «silos» son muy last-gen. El último grito es ser DevOps!

En tu búsqueda de algo nuevo, o como mínimo por ósmosis de esos posts de influencers de Linkedin, probablemente hayas oído antes el concepto de DevOps. Hemos explicado esta filosofía antes en el blog de geko, pero hagamos un recordatorio rápido: DevOps es esencialmente una filosofía, una forma de trabajar en equipo, que une esos «silos» en un solo equipo interconectado que trabaja en sintonía para hacer delivery más rápida y eficiente, más ágil y más automatizado. No más Patch Tuesdays, no más miedo de desplegar los viernes!

Esto es algo generalizado, y quizá cuesta focalizarte en un área de trabajo cuando los silos ya no existen. Si estás buscando un reto nuevo en esta industria hay muchas posibilidades de que te interese el campo de la ciberseguridad. Es un área en vías de crecimiento, hay mucho trabajo disponible, conlleva algo distinto cada día… ¡Parece todo positivo! (mientras la empresa haga caso a tus recomendaciones, claro), pero también probablemente hayas notado que la ciberseguridad es uno de los campos que más cambian en la industria. Es un trabajo que debe evolucionar siempre con todos los demás campos de IT, generalmente un paso por delante incluso, porque tiene que proteger todos los nuevos escenarios de trabajo que se presenten. Si DevOps une todos los campos del proceso de desarrollo, seguridad debe poder proteger todos los campos del desarrollo.

¿Qué tienen que ver entre ellos?

Si sigues la idea de pensamiento DevOps e intentas darle una vuelta al proceso de proteger recursos, probablemente en seguida te darás cuenta de que DevOps y la ciberseguridad son una muy buena pareja. Integrar todos los tests de seguridad en el proceso de desarrollo evita que esos errores lleguen a producción. Definir requisitos de seguridad en el desarrollo implica que esos problemas de seguridad no pueden llegar nunca a producción porque harán fallar la pipeline como requisito no cumplido. Tiene sentido que si se crea ese requisito en el proceso de desarrollo luego no tendrás que hacer ese trabajo en producción, o aún mejor, un threat actor no podrá aprovecharlo.

Esta vía de pensamiento creó recientemente un nuevo espacio de trabajo en el equipo de DevOps para acomodar la seguridad en operaciones, al que dimos el nombre de DevSecOps, porque a la industria tecnológica le pagan por producir servicios de calidad, no por inventarse nombres complicados. Al menos no dejamos a AWS ponerle el nombre y no tenemos que aguantarnos con algo como AWS DSO o algo así… Por ahora.

Definamos un poco más el concepto. DevSecOps, como su nombre fácil de reconocer presenta, consiste en ser una cultura que mete prácticas y requisitos de seguridad en el centro del proceso de desarrollo de DevOps. Se introducen controles de seguridad en todos los pasos de desarrollo de un producto, desde hardening de infraestructura como código (normas de firewall demasiado permisivas, volúmenes sin encriptar…) hasta análisis de código estático con herramientas automatizadas. Si los requisitos de seguridad no se cumplen, el proceso se para y hay que arreglar ese problema. Si te alertan en el proceso de desarrollo no necesitas detectarlo y arreglarlo después en producción!

Me gusta la idea. ¿Cómo lo implemento?

Toda la idea se puede resumir en un concepto: La seguridad no es un botón que puedas apretar para encenderla. No puedes aplicar seguridad a tu producto o servicio de forma eficiente instalando el software que te han dado en una call de ventas por Meet. La seguridad es una cultura. Un proceso contínuo que se construye directamente como parte de todo tu ciclo de desarrollo. Preferiblemente esto lo harás con checks automáticos del sistema que notifique de los cambios necesarios al equipo. No se despliegan aplicaciones inseguras en este equipo de operaciones.

Pero volviendo a lo de antes, no tiene por qué requerir siquiera intervención del equipo de Operaciones, quizá tu sistema avisa directamente al developer de la vulnerabilidad para que la arregle. Trabajo ágil, menos esperar a enviar correos de tickets y más entregar productos de valor! Toda la filosofía está pensada para cohesionar los departamentos y equipos y acelerar su trabajo eliminando pasos innecesarios.

¿Mi infraestructura es demasiado vieja escuela para esto, no?

Incluso en caso de que tu infraestructura sea demasiado legacy para adaptarse a la filosofía DevOps, las prácticas de seguridad que implica DevSecOps sigue siendo importante y debería trabajarse aplicar todas las posibles. ¿Administras algunos servidores con playbooks de Ansible? Quizá deberías pasar las repos por un pre-commit hook que compruebe que no has pusheado claves privadas. ¿Tienes una imagen de docker propia para alguna tarea concreta? ¿Por qué no pasarla por un analizador de imágenes, como Snyk o docker scan? (¿Sabías que Docker tenía un escáner de vulnerabilidades en imágenes? yo no). ¿Estás moviendo partes de tu infraestructura al cloud y quieres que sea fácilmente reconstruible con Terraform? Bridgecrew integra con casi cualquier provider para alertarte de ese «allow tcp/22 from 0.0.0.0/0» que se te ha colado.

Cualquier pequeño paso es un gran movimiento en pos de hacer a tus developers la vida un poco mas fácil, y a que tu equipo de operaciones y sistemas no les toque correr a arreglar deuda técnica para que puedan centrarse en tareas realmente importantes en tu organización. Si te preocupa el coste de implementar todos estos cambios puedes tener claro que aplicarlos ahora es la solución más barata que tienes. Quizá no lo parezca ahora, pero definitivamente un puñado de alertas de Security Hub van a ser más baratas que una multa de la Ley Europea de Protección de Datos.

Me gusta, hablemos.

¿Eres alguien de la industria que busca un nuevo reto donde poder tocar todas estas tecnologías? En Geko estamos siempre a la caza de talento de todos los perfiles de senioridad, sea para traer tus conocimientos o para aprender nuevos.

¿Estás en un entorno que se beneficiaría de todo esto y no sabes por dónde empezar? Contáctanos, aquí en Geko somos expertos en DevOps y transformación digital y microservicios. Hablemos sin compromiso de cómo podemos llevar a tu equipo a una gestión mejor.

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DevOps es un término surgido de la combinación de “desarrollo” y “operaciones” (en inglés development y operations) que representa una filosofía de ingeniería que consiste en el enfoque colaborativo entre el equipo de (Dev) desarrollo de software y el de (Ops) operación del software. 

En su significado más amplio, DevOps es una cultura. Lo que se quiere conseguir con este tipo de metodología es aumentar la comunicación y confianza entre los desarrolladores y los administradores de sistemas, es decir, integrar los departamentos de operaciones y desarrollo. En Geko Cloud utilizamos metodologías ágiles y nos integramos en todas las etapas del ciclo de vida de la aplicación para entregar los productos lo más rápido posible y gestionar todas las incidencias que puedan surgir para hacer las correcciones pertinentes en cada situación. 

Modelo DevOps

Con un modelo DevOps el proceso de desarrollo, desde la idea hasta el software en producción, proporciona a las organizaciones un incremento en la capacidad de organización a la hora de desarrollar una aplicación y, como consecuencia, ofrece un incremento en la velocidad y valor añadido que permite a las empresas competir de manera más eficiente. 

Prácticas de DevOps

Para establecer una correcta unión entre desarrollo y operaciones, los ingenieros DevOps tienen que llevar a cabo diferentes técnicas específicas. Algunas de las más recomendadas para la implementación de los conceptos anteriormente mencionados son: la integración y despliegue continuo, APIs o microservicios, monitorización, sistemas como código, comunicación y colaboración. Con todo ello,  los ingenieros de desarrollo y operaciones serán mucho más eficientes a la hora de trabajar en cualquier proyecto y, por ende, hará que sea más rápido desarrollar el conjunto global de la aplicación.

Ventajas de utilizar DevOps

Como adelantábamos antes, aplicar la metodología DevOps en una empresa traerá muchos beneficios a la hora de trabajar y crear herramientas aplicando las metodologías agile. 

Comunicación y colaboración: La piedra angular de aplicar correctamente la metodología DevOps es una buena comunicación y colaboración entre los desarrolladores y operadores (e incluso otros equipos), estableciendo un flujo de trabajo que mejore la productividad y los procesos de entrega del software mediante compilaciones, validaciones y despliegues. 

Velocidad: Otro de los beneficios es la entrega de actualizaciones frecuentes, lo cual genera menos tiempos de inactividad y, sobre todo, permite resolver problemas en un menor tiempo. Las prácticas de DevOps ayudan a desarrollar y mejorar el producto más rápidamente, lo cual afecta directamente a su comercialización, siendo una ventaja competitiva.

Agilidad: El desarrollo utilizando metodologías ágiles se complementa con la filosofía DevOps para optimizar todo el ciclo de desarrollo del software hasta su despliegue, haciendo hincapié en el desarrollo iterativo, incremental y evolutivo; combinándolo con el aprovisionamiento de infraestructura, la monitorización continua y las aplicaciones de soporte en un entorno de producción. Todo ello de forma automatizada.

Seguridad: Con el creciente número de amenazas o peligros, proteger la aplicación es uno de los aspectos más importantes. Con un modelo DevOps podemos utilizar un conjunto de herramientas para realizar pruebas de seguridad automatizadas e integradas con nuestro proceso de integración continua, asegurando la seguridad de nuestra plataforma. 

Customer first: Gracias a las metodologías agile esto es más sencillo que nunca, ya que al estar continuamente integrando y desplegando, los cambios en los gustos de los clientes pueden ser detectados rápidamente, adaptando la aplicación a ellos de forma rápida y ágil.

Cómo CI y CD mejoran tu ciclo de desarrollo

Las prácticas de DevOps, como la integración continua y la entrega continua, permiten a los equipos de DevOps realizar entregas de código de una forma rápida, periódica, segura y fiable.

La integración continua es una práctica de desarrollo de software ágil donde los cambios de código se introducen y se combinan en un repositorio común, verificando la consistencia de esa integración mediante pruebas automatizadas para detectar cualquier tipo de error en la aplicación.

Por otro lado, el despliegue continuo va un paso más allá, encargándose del despliegue del nuevo código así como del aprovisionamiento de cualquier infraestructura necesaria, todo de forma automatizada para hacer el proceso seguro, pudiendo incluso integrar una política de rollbackautomático si algo no va según lo previsto.

En resumen, el CI/CD permite a los equipos de DevOps validar y entregar con frecuencia aplicaciones al usuario final mediante la automatización durante el ciclo de vida de la aplicación, desde el desarrollo hasta el despliegue en producción. Entre las herramientas más comunes para CI, CD o ambas, se encuentran Jenkins o Spinnaker, así como las soluciones propias de las plataformas de control de versiones como Github actions o Bitbucket pipelines, por poner algunos ejemplos.

Con Geko, tu despliegue dejará de ser manual, repetitivo y propenso a errores y se volverá automatizado, rápido y seguro.

Geko y DevOps

En Geko Cloud somos especialistas en plataformas de Internet, gestión de infraestructuras cloud y microservicios. Contáctanos sin ningún compromiso. 

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• Experiencia con lenguajes de scripting: Para adentrarnos en el mundo DevOps es muy importante tener una base sólida de programación aún sin ser desarrolladores expertos. Los lenguajes más relevantes a día de hoy para tareas relacionadas con DevOps son Bash y Python, aunque desde Geko recomendamos tener conocimientos de algún lenguaje adicional como por ejemplo: Go, C, C++, PHP, Ruby, Node.js o PowerShell. Aunque no vayamos a programar sí necesitaremos conocer las tecnologías con las que trabajan los desarrolladores para poder realizar la implementación de las pipelines de integración, así como desarrollar nuestras propias herramientas para la automatización de algunos procesos.

• Contenedores y orquestación de contenedores: Muchas empresas abandonan los modelos tradicionales de despliegue de aplicaciones para realizar una transición a un entorno basado en microservicios (generalmente sistemas en contenedores). Las ventajas del uso de contenedores son múltiples, desde asegurar que lo mismo que se prueba en desarrollo funcionará exactamente igual en todos los entornos, hasta automatizar más fácilmente el despliegue del código en producción. Por ello, es importante conocer las herramientas para la administración y gestión de contenedores, algunas de estas herramientas incluyen: Docker, Kubernetes, Docker Swarm, ECS y muchas más. 

• Security Skills: Este es uno de los puntos que añaden más valor como profesional DevOps. Los ingenieros deben tener las habilidades para escribir código seguro para proteger las aplicaciones de ataques no deseados. Unos tiempos de desarrollo más rápidos conllevan un mayor riesgo de que se introduzcan más vulnerabilidades en el código.

• Servicios web : Los servidores web se utilizan para satisfacer las solicitudes de contenidos de un sitio web por parte de los usuarios. Si estás interesado en el mundo DevOps seguramente hayas escuchado que existen diferentes tipos de servidores web, por ello os mencionamos los más conocidos: Nginx, Apache, IIS y Tomcat.

• Implementación de infraestructura como código: Independientemente del entorno o del sistema operativo, un buen DevOps debe tener conocimientos sólidos en la administración de infraestructura y sistemas operativos, y ser capaz de automatizar el despliegue y configuración de la misma usando herramientas de infraestructura como código. Las herramientas más relevantes en este sector son Terraform y CloudFormation, aunque esta última solo sirve para AWS.

• Automatización de configuración como código : Ya sea para aprovisionar aplicaciones y sus configuraciones, crear usuarios, recursos, automatizar las tareas propias de la administración de sistemas; las herramientas de automatización de configuración permiten mantener un estado consistente a lo largo del tiempo y de la infraestructura gestionada. Algunas de las herramientas más populares para esta automatización son Ansible, Chef, Puppet y Salt.

• Implementación de despliegues CI/CD: Para este puesto necesitarás un profundo conocimiento de la esencia de DevOps: la implementación de despliegues, conocido como CI/CD. Todo el código se fusiona y, finalmente, se ejecuta la construcción y las pruebas se automatizan. El despliegue a producción requerirá sobre todo la creación de nuevos contenedores, automatizando los procesos mediante scripts. Algunas herramientas que debe conocer son: Gitlab CI, GitHub Actions, Bamboo, Azure DevOps, Jenkins, Travis CI, TeamCity y Circle CI

• Cloud Computing: La nube y los DevOps generalmente van juntos de la mano. De un ingeniero DevOps se espera que sepa manejar las distintas plataformas cloud y las herramientas de las mismas para adaptarse mejor a las necesidades, y buscar soluciones para cada cliente o proyecto. Además, también deberá conocer las diferentes plataformas en la nube para sopesar los pros y los contras de utilizar servicios IaaS frente a PaaS, y otros servicios gestionados para diseñar y recomendar soluciones. Plataformas como AWS, Azure, Google Cloud Platform, etc deben ser herramientas conocidas por un ingeniero DevOps. 

• Monitorización de la infraestructura: Una de las partes fundamentales del trabajo de un DevOps es la de saber qué ocurre en todo momento en la aplicación una vez finaliza su etapa de desarrollo. Por ello, monitorizar la infraestructura es una tarea esencial, ya que permite visualizar los eventos y recibir alertas en tiempo real. Algunas de las herramientas DevOps para la monitorización, que ayudan a los equipos de desarrollo y operaciones a trabajar juntos de forma eficaz, son: Prometheus, Grafana, Sensu, y New Relic Infrastructure.

• Metodologías ágiles: Un ingeniero DevOps debe dominar las metodologías ágiles que le permitan realizar un desarrollo iterativo e incremental. Esta metodología tiene como eje central el desarrollo iterativo con enfoque incremental y evolutivo. Esto quiere decir que el desarrollo del software es dividido o fragmentado en sprints o tareas más pequeñas. Por ello, existen metodologías como Kanban o Scrum, y herramientas que las ofrecen o soportan, como Jira.

• Soft skills: No basta con ser bueno en codificación y automatización. Un perfil DevOps implica también que debe tener soft skills como la comunicación, flexibilidad, aprendizaje, entre otras. Como ingeniero de DevOps, tienes que colaborar con los desarrolladores, el equipo de QA, los equipos de operaciones y las partes interesadas de alto nivel de la empresa. También puedes tener que involucrar a terceros y, por supuesto, tener en cuenta al cliente final. Por esa razón, las soft skills son igual de importantes que las habilidades técnicas.

• • Colaboración y Comunicación: Dado la posición donde se encuentra, un ingeniero DevOps debe tener la capacidad de trabajar en equipo, por ello la colaboración y la comunicación son cruciales. Un ingeniero DevOps debe proporcionar una funcionalidad cruzada, es decir, romper las barreras entre las operaciones de TI y el desarrollo. Esto significa que los ingenieros DevOps tienen que trabajar estrechamente con los ingenieros de software. Esto requiere excelentes habilidades de comunicación y colaboración para cualquier persona que desee desempeñar esta función clave de un ingeniero de DevOps.

• • Flexibilidad: Para un ingeniero DevOps una de las características más destacables es ser flexible. Tener la habilidad de desarrollar continuamente e integrar nuevos sistemas y operaciones adaptándose en todo momento a los cambios en el código. Además los ingenieros deben sentirse cómodos trabajando en diferentes áreas según el momento lo requiera en el proceso de desarrollo de la aplicación.

En conclusión, un perfil DevOps puede ser un desarrollador que se haya adentrado en el mundo de la administración de sistemas, obteniendo experiencia en la gestión de sistemas operativos, networking, aprovisionamiento de software y configuración, etc; o bien puede ser que parta de ser un sysadmin que se haya adentrado en el mundo del desarrollo conociendo al menos un par de lenguajes de programación y los requerimientos para hacer funcionar el software. Cómo ves, el perfil de ingeniero DevOps es muy polivalente. Desde Geko consideramos un buen DevOps aquel que tiene conocimientos de ambos mundos independientemente de cual sea su origen.

Desde Geko, estas son algunas de las habilidades y conocimientos que creemos que debe tener un experto DevOps, ¿Qué quitarías o añadirías en esta lista?

En Geko Cloud somos expertos en metodologías DevOps, si quieres conocer todas las posibilidades de tener un equipo DevOps a tu disposición, no dudes en contactar con nosotros.

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1. Gestión del código fuente
Utilizando la estrategia DevOps, uno de los pasos iniciales cuando desarrollamos una aplicación es construir el código. Todas las aplicaciones cuentan con un código que se ejecuta de fondo y que debe ser actualizado en función de algunos requisitos previos, por ello, es fundamental gestionar el código fuente. Las herramientas más notorias en este apartado son: 
2. Contenedores
La contenedorización es el método por el cual los desarrolladores empaquetan las aplicaciones y sus dependencias dentro de un contenedor, el cual permite aislar todo el entorno de la aplicación de modo que no se produzcan interferencias con otros entornos o librerías, y permitiendo reducir los recursos necesarios ya que reutilizan la capa del sistema operativo (a diferencia de las máquinas virtuales). Esta reutilización, además, reduce el tiempo de puesta en funcionamiento en varias órdenes de magnitud, lo que acelera la velocidad de escalado, y por lo tanto decrementa el tiempo de respuesta ante subidas en la carga. Algunos de los contenedores más populares son los siguientes:
3. Pruebas
El siguiente paso, cuando una aplicación está desarrollada, es comprobar que funciona correctamente. Esta es una de las etapas más importantes para el desarrollo e implementación del software de forma rápida y ágil, ya que se lleva a cabo durante todo el ciclo de vida y permite conocer si hay algún error. Durante el ciclo de vida del código se pueden realizar diversas pruebas y controles de calidad, pero básicamente se comprueba para  conocer los errores en la aplicación y resolverlos. En el caso que haya alguno, la aplicación vuelve al ciclo de vida de desarrollo del software. Dentro de las pruebas de software se encuentran distintos niveles de pruebas divididas en pruebas automatizadas y pruebas manuales. Seguidamente se muestran algunas de las herramientas:
4. Automatización de la base de datos
La base de datos es un aspecto fundamental en cualquier tipo de proceso de implementación de una aplicación. Como es ineficiente que los desarrolladores realicen sistemáticamente tareas de gestión en las mismas, se implementan procesos automatizados para su configuración, introducción de datos, etc. consiguiendo que se reduzcan los errores en los despliegues, mejore la velocidad y se incremente la fiabilidad. Algunas de las herramientas más utilizadas para este propósito son:
5. Integración continua
La integración continua es una práctica de desarrollo de software ágil. En la integración continua los cambios de código se introducen y se combinan en un repositorio común. Cada incorporación se verifica y se ejecuta en distintos niveles de pruebas automatizadas para conocer si hay errores o daños en la aplicación. A continuación se muestran algunos de los servidores de integración continua más utilizados:
6. Analytics
La analítica se utiliza para evaluar los datos almacenados por una aplicación. El uso de estas herramientas es principalmente para analizar y generar informes. Actualmente hay muchas herramientas que se utilizan para analizar los datos, pero las más conocidas en la industria DevOps son:
7 . Despliegue
Una vez que la aplicación ha sido analizada y está lista para pasar a la fase de producción, la siguiente etapa es el despliegue. En esta fase se utilizan diferentes herramientas basadas en la estructura de la aplicación. Las principales herramientas utilizadas en esta etapa son:
8. Cloud
De todos los servicios que se utilizan en informática hoy en día, el almacenamiento de archivos en el cloud es, quizás, el más importante. Desde el cloud se pueden acceder, ejecutar y almacenar todos los datos. Hoy en día existen muchos proveedores, pero a continuación mostramos algunos de los más conocidos que se pueden utilizar.
9. Seguimiento
Una vez que la aplicación se lleva a producción, es imprescindible examinar la aplicación para asegurarse de que su rendimiento es bueno, que todas las funcionalidades y aspectos destacados funcionan como es debido, entre otros aspectos. Por ello, para controlar constantemente las aplicaciones se puede utilizar las siguientes herramientas:
10. Release Orchestration
La release orchestration es una forma de organizar, automatizar y administrar el lanzamiento de software de principio a fin. Estas herramientas ayudan a automatizar los procesos de CI/CD, y también permiten explotar al máximo las herramientas que se pueden haber utilizado durante el desarrollo del software. Algunos de los programas del release orchestration son:
11. Gestión de la configuración
La gestión de la configuración es un método mediante el cual se pueden tratar los diferentes cambios de forma constante. Este ciclo garantiza que la integridad se mantenga en todo momento y que el estado actual del sistema se encuentre en el mejor estado. A continuación te indicamos las principales herramientas utilizadas en la gestión de la configuración:
12. Colaboración
Es importante, en el mercado actual, la colaboración en todas las aplicaciones.  Si solo se utiliza una aplicación para un propósito no es de mucha utilidad, pero si se crea una colaboración entre diferentes piezas de software, resultará mucho más beneficioso para ambos. Así pues, a continuación mostramos  las principales herramientas con las que puedes colaborar con tu software:
13. Seguridad
Con el creciente número de amenazas o peligros, proteger la aplicación es uno de los aspectos más importantes. Existen diferentes estrategias y tecnologías que pueden proteger tu aplicación de distintos tipos de ataques. Las principales herramientas que se pueden utilizar para asegurar la aplicación son:
14. Operaciones de Inteligencia Artificial
El término AIOps se utiliza para denotar el análisis del big data y aprendizaje de otros avances tecnológicos de IA. Se puede utilizar para analizar la información de una aplicación mediante el uso de diferentes conceptos, como por ejemplo, el Big Data y el Machine Learning. Algunas de las herramientas más destacadas en el mercado actual para AIOps son:
Con esto, llegamos al final de la tabla periódica de herramientas DevOps, estas fueron algunas de las más usadas por los profesionales DevOps en cada fase del ciclo de vida en el desarrollo de una aplicación o programa. Ahora sólo tienes que elegir la herramienta DevOps más adecuada a tus necesidades según en la etapa en la que te encuentres. 

Déjanos en los comentarios qué herramientas DevOps usas más, o si tienes dudas sobre qué herramientas utilizar, dínoslo y te aconsejaremos cuáles se pueden adaptar mejor a tus necesidades.

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La metodología DevOps, como seguramente sepas ya, unifica el trabajo de developement (dev) y la parte de operations del mismo (ops), con el fin de provocar un exhaustivo monitoreo y automatización en todas las etapas del software de cualquier tipo de producto.  Es por eso que cualquier empresa (ecommerce, Fintech, farmacéutica, consultora, formativa…) es susceptible de acudir a “DevOps as a service”, ya que provocará un desarrollo de cualquier tipo de software de forma más rápida y con mejor calidad.

Ahora bien…

¿Por qué es una buena decisión contar con un equipo DevOps externo?

1. Contratar un equipo especializado en DevOps de forma interna puede volverse una tarea muy compleja a la vez que costosa. Teniendo en cuenta que, a medida que el proyecto avanza, puedes ir necesitando diferentes especialidades por parte de este perfil, el contar con una consultora DevOps hace que puedas tener a tu disponibilidad diferentes expertos en herramientas y tecnologías que indudablemente se renuevan cada día. Puede que decidas migrar tu plataforma a la nube con el proveedor Amazon Web Services o Azure, pero puede que en un punto más avanzado del proyecto también decidas implementar Kuberentes, algo que la consultora DevOps podrá satisfacer con uno de sus expertos que cuentan con los certificados y experiencia necesaria con mayor facilidad de la que te supondrá formar a un empleado interno o contratar un nuevo especialista.
2. Externalizar la consultoría DevOps mejorará la productividad de tu equipo de desarrollo gracias a la optimización progresiva de su trabajo, mientras tu equipo de desarrollo se centra en mejorar el producto e implementa nuevas características, el equipo DevOps estará dedicado a gestionarlo en la nube, haciendo el producto más estable y eficiente, ofreciendo un soporte continuo.

¿Qué buscar en un equipo DevOps?

• Buena comunicación: es fundamental tener una comunicación fluida y constante entre el equipo de desarrollo y el equipo DevOps para una correcta ejecución de las buenas prácticas en el día a día del desarrollo del producto. En Geko, mantenemos canales de comunicación ágiles y continuas con cada cliente, que permiten conocer el estado de los desarrollos, así como del negocio en todo momento, trabajando de forma alineada y coherente.
• Un Technical Account Manager especializado: contar con un referente DevOps para el proyecto aumenta la estabilidad y conocimiento sobre el mismo. La consultora DevOps podrá asignar a la persona experta en aquellas tecnologías que más se adapte a tu proyecto, como puede ser un experto en Kuberentes o experto en Azure, etc. En Geko contamos con expertos certificados en los principales proveedores de cloud y con experiencia en diseño y construcción de arquitecturas.
• Adaptabilidad: a la hora de contratar un servicio DevOps no hay opciones cerradas, se trata de encontrar expertos que se adapten en cada momento a las necesidades de tu producto, según su ciclo de desarrollo, usando las tecnologías y los proveedores cloud que más se adecuen a las características y necesidades del producto. En Geko no somos vendedores de ningún proveedor cloud, elaboramos un plan a tu medida para obtener los mejores resultados.
• Monitorización continua: un experto DevOps debe parametrizar todo tipo de testing automáticos para tu plataforma en lugar de emplear una persona en revisar cada página de tu aplicación. Esto preverá problemas en el ciclo de desarrollo, deployments, servidores, rendimiento y vulnerabilidades. En Geko, además, contamos con soporte 24×7 con el que garantizamos la solución de incidencias en un tiempo máximo de una hora.

Conclusión

Contar con “DevOps-as-a-service” te permite aprovechar la ventaja de delegar todas las tareas relacionadas con la gestión y el mantenimiento del sistema a la empresa de consultoría DevOps. Conseguirás la automatización de unos buenos procesos que permitirá eliminar los cuellos de botella en el desarrollo de software para que, el equipo, vaya a toda velocidad con sus “sprints”.

En Geko estamos a tu disposición para hacer un primer assessment de tu arquitectura sin compromiso y ver si te podemos ayudar.

¡Contáctanos en sales@geko.cloud!

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