Aunque la automatización ha demostrado beneficios notables, como una mejora del 61% en la calidad del software, y una disminución del 55% en los costos de TI, la mayoría de las empresas se encuentran en las primeras etapas de madurez en cuanto a prácticas de automatización de DevOps.
Un estudio independiente realizado por Dynatrace, empresa especializada en observabilidad y seguridad, ha revelado datos sobre la implementación de la automatización en el ciclo de vida de DevOps. La investigación se basó en la opinión de 450 profesionales de TI responsables de DevOps y automatización de la seguridad en grandes organizaciones.
Aunque la automatización ha demostrado beneficios notables, como una mejora del 61% en la calidad del software, una reducción del 57% en las fallas de implementación y una disminución del 55% en los costos de TI, la mayoría de las organizaciones se encuentran en las primeras etapas de madurez en cuanto a prácticas de automatización de DevOps. Solo el 38% de las organizaciones cuenta con una estrategia claramente definida para la automatización de DevOps que guíe sus inversiones.
Entre los desafíos que enfrentan las organizaciones para automatizar nuevos casos de uso de DevOps, se encuentran las preocupaciones de seguridad (54%), la dificultad para operar los datos (54%) y la complejidad de la cadena de herramientas (53%). Además, la falta de acceso a datos relevantes (51%) y la necesidad de que los datos fluyan a través de muchos sistemas para su análisis (41%) son obstáculos importantes.
Bernd Greifeneder, CTO de Dynatrace, advierte que la automatización de DevOps se ha vuelto un imperativo estratégico a medida que más organizaciones adoptan la entrega de software nativo de la nube. Sin embargo, la prevalencia de arquitecturas de Kubernetes y stacks tecnológicos complejos ha sobrepasado la capacidad humana de gestión, lo que destaca la necesidad de orquestación y protección automatizadas. Greifeneder señala que las organizaciones necesitan un enfoque unificado respaldado por inteligencia artificial para la automatización de DevOps si desean acelerar la innovación, mantener la calidad y garantizar la seguridad del software.
El informe también destaca que el 71% de las organizaciones utiliza información y datos de observabilidad para impulsar decisiones de automatización y mejoras en los flujos de trabajo de DevOps. Sin embargo, el 85% de ellas enfrenta desafíos al utilizar datos de seguridad y observabilidad para impulsar la automatización de DevOps.
Se subraya la necesidad de una automatización basada en datos para desbloquear la innovación y cumplir las expectativas de los clientes en la era nativa de la nube. Esto requiere plataformas que puedan manejar el volumen y la variedad de datos generados por las tecnologías nativas de la nube y utilizar la inteligencia artificial para proporcionar información precisa y accionable para la automatización de DevOps. Es fundamental un enfoque unificado que permita maximizar el valor de los datos, eliminar los silos de datos y automatizar los procesos de DevOps con confianza.
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