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Cinco ejemplos de automatización de TI que los equipos de operaciones deben implementar

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Habilite DevOps con herramientas y secuencias de desarrollo automatizadas

Fuente:  VectorMine/Adobe Stock
Diseñador: Megan Wilcox para TechTarget

Los desarrolladores de hoy adoptan paradigmas de desarrollo ágil o continuo, como ágil y DevOps, para crear y perfeccionar aplicaciones. Estos esfuerzos de desarrollo se basan en iteraciones frecuentes de software para agregar capacidades, eliminar errores y mejorar el rendimiento. Cada fase del ciclo infinito de DevOps implica una gran variedad de herramientas para editar, versionar, construir, probar, implementar y monitorear el software.

Las demandas del desarrollo de software ágil crean oportunidades para errores y cuellos de botella en los procesos. Una compilación típica puede requerir vincular una variedad de módulos y procesos antes de que se pueda realizar la compilación, y cada componente puede existir en varias versiones ubicadas en uno o más repositorios. Las pruebas son otra parte problemática del proceso, donde los desarrolladores deben definir y ejecutar una asombrosa variedad de pruebas para evaluar y validar cada iteración. Surgen más desafíos en la implementación, ya que la compilación validada debe pasar a producción con una interrupción mínima del entorno existente.

Las herramientas de desarrollo automatizadas agilizan las tareas frecuentes y redundantes, como la creación, integración y prueba de software, y también mantienen los estándares de calidad del código y los requisitos de seguridad. Sin embargo, las herramientas que sustentan este ejemplo de automatización de TI generalmente tienen un alcance limitado y se incluyen en categorías particulares de proyectos. Por ejemplo, las herramientas de construcción e integración incluyen Jenkins, CircleCI, Bamboo y Apache Maven, mientras que las herramientas de prueba incluyen Selenium, TestComplete, Ranorex y Tosca Testsuite. La mayoría de las herramientas se basan en alguna combinación de secuencias de comandos y flujos de trabajo basados ​​en objetos para establecer comportamientos automatizados.

Las futuras herramientas de desarrollo automatizadas abarcarán una mayor parte del proceso de desarrollo. Esto requerirá un alto nivel de integración e interoperabilidad con una amplia variedad de herramientas que ya se encuentran en el mercado de desarrollo de software. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático también desempeñarán un papel más importante en la automatización del desarrollo de software futuro para evaluar, por ejemplo, una base de código para el estilo y el contenido.

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