Metodología DevOps

Metodología DevOps

Además de las metodologías iterativas, una metodología recientemente agregada, llamada DevOps, tiene como objetivo mejorar la interacción del desarrollo de software con las operaciones; significa administrar el entorno, la infraestructura y, esencialmente, hacer que el software esté disponible para los usuarios.

Debido a que el desarrollo y las operaciones a menudo son áreas separadas dentro de un departamento de TI, a menudo tienen diferentes estilos de trabajo, así como diferentes prioridades y objetivos. Estas diferencias y problemas de comunicación entre dominios a menudo provocan errores y retrasos en los lanzamientos de producción. Entonces DevOps intenta resolverlo integrando operaciones con desarrollo. Así, se establece un flujo de trabajo común en el que el software producido por el desarrollo se mueve del entorno a la producción de manera coordinada, muchas veces ayudado por herramientas automatizadas o semiautomáticas.

Métodos de DevOps

Existen varios métodos DevOps comunes que las organizaciones utilizan para acelerar y mejorar el desarrollo y lanzamiento de productos. A menudo se presentancomo prácticas y metodologías de desarrollo de software. Entre los más populares se encuentran Scrum, Kanban y Agile:

• Scrum define cómo los miembros del equipo trabajan juntos para acelerar los proyectos de desarrollo y control de calidad juntos. Las prácticas de Scrum incluyen flujos de trabajo básicos y terminología específica (sprint, bloques de tiempo, reuniones diarias [reuniones]) y roles asignados (Scrum Master, Product Owner).
• Kanban nació de la eficiencia lograda en la fábrica de Toyota. Kanban estipula el estado de «trabajo en progreso» (WIP) de un proyecto de software debe rastrearse en el tablero Kanban.
• Las metodologías de desarrollo de software Agiles  del pasado continúan teniendo una fuerte influencia en las herramientas y prácticas de DevOps. Muchos de estos métodos, incluidos Scrum y Kanban, incorporan elementos de programación Agile. Algunas de estas prácticas implican responder mejor a los requisitos y necesidades en constante cambio, documentar los requisitos en forma de estudios de casos, realizar reuniones diarias de actualización y coordinar la comunicación continua con los clientes para obtener sus opiniones.

¿Qué herramientas usa?

Siempre hablamos de optimizar los flujos de trabajo y de la necesidad de que las operaciones sean más colaborativas, pero aún no sabemos cómo ni cuándo hacerlo. Bueno, enumeramos a continuación cuáles son las etapas del ciclo de vida de DevOps porque a través de ellas conoceremos algunas de las herramientas DevOps más populares.

1. Planificar: Herramientas como Jira o Git nos permiten realizar un seguimiento de los problemas detectados y gestionar proyectos. Estas herramientas serán fundamentales durante todo el proceso, ya que te permitirán automatizar y “transferir tareas” de un trabajo a otro sin interrumpir el flujo de trabajo. Por cierto, ¿quieres saber qué es la planificación de proyectos?
2. Codificar: En este caso, Bitbucket, GitHub o GitLab son algunas de las herramientas con las que podemos codificar y diseñar software de forma colaborativa.
3. Construir: Docker, Ansible, Puppet o JFrog Artifactory, entre otros, nos permiten gestionar versiones y colecciones. Poder publicar código y crear paquetes con él ayuda a mantener la coherencia del código en diferentes plataformas y entornos de implementación.
4. Testear: Como decíamos anteriormente, el testing continuo es una de las claves en DevOps para asegurar la calidad de la programación. Algunas de las herramientas que nos proporcionan los frameworks de testing que podemos utilizar en esta fase son: JUnit, Blazemeter o Codeception
5. Desplegar: La implementación implica la puesta en marcha de la gestión, coordinación, programación y automatización de la producción de un producto. Algunas de las herramientas más útiles en esta etapa serán algunas de las herramientas que mencionamos (Jira, Puppet, Ansible o Docker) y otras como Jenkins, Kubernetes u OpenShift.
6. Operar: Durante esta etapa, para gestionar el software en producción, podemos utilizar herramientas como Ansible y Puppet mencionadas anteriormente u otras herramientas como PowerShell, Otter o Salt.
7. Monitorizar: El seguimiento de procesos nos dirá dónde y cuándo ocurren los errores en una versión particular del software en producción. También nos ayudará a saber cuándo y cómo aplicar un cambio operativo en la producción. Durante esta fase, podemos utilizar herramientas como: Grafana, New Relic o Nagios.