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I+O automatizadas para responder a la irrupción digital Parte 1 de "The Automation Manifesto Series"

de Jean-Pierre Garbani, Amy DeMartine, Michele Pelino, Dave Bartoletti, Wolfgang Benkel y William Martorelli con Eveline Oehrlich, Naveen Chhabra y Megan Doerr6 de agosto de 2015

PARA LOS PROFESIONALES DE INFRAESTRUCTURAS Y OPERACIONES

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Conclusiones principalesLos volúmenes de producción obligan a I+O a adoptar la automatizaciónLos profesionales de I+O deben realizar un cambio fundamental en sus modelos de producción. Deben pensar en términos de automatización, en lugar de seguir utilizando enfoques manuales.

La inteligencia artificial mejora las soluciones de automatización de I+OLos sistemas con autoreparación y autoadaptación basados en un comportamiento predecible y predictivo ya son una realidad. Esto hace que puedan existir aplicaciones de inteligencia artificial complejas.

La automatización debe producir beneficios empresarialesLa automatización optimiza y racionaliza la producción de servicios empresariales. Gracias a ella, son mejores, más rápidos y más baratos. Sin embargo, estos son beneficios para I+O, no para la empresa. Debe demostrar que una experiencia maravillosa ayuda a obtener, servir y retener a nuestros clientes.

Por qué leer este informeAntes de que la computación comercial pasara a formar parte de la norma en todas las empresas, las empresas de fabricación implementaban soluciones de control de los procesos basadas en ordenadores analógicos y, más tarde, digitales, a fin de automatizar aquellos procesos realizados por los trabajadores más cualificados. Ya no era posible que las personas realizasen tareas repetitivas con la precisión y la rapidez necesarias. Las organizaciones de infraestructuras y operaciones (I+O) se enfrentan al mismo problema: la irrupción digital lleva al límite lo que es manejable desde el punto de vista humano y financiero en los centros de datos. Las soluciones de automatización actuales responden a las cuestiones fundamentales de escala, velocidad, costes y precisión repetible que las organizaciones de I+O deben resolver para seguir siendo competitivas. Este informe es el primero de una serie sobre la automatización destinado a informar a los profesionales de I+O acerca del mercado actual y del modo en que pueden automatizar ámbitos específicos de la producción de gestión tecnológica para ayudarles a obtener, servir y retener a sus clientes.

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© 2015 Forrester Research, Inc. Las opiniones reflejan un juicio momentáneo y pueden estar sujetas a cambio. Forrester®, Technographics®, Forrester Wave, RoleView, TechRadar y Total Economic Impact son marcas comerciales de Forrester Research, Inc. Todas las marcas comerciales son propiedad de sus empresas respectivas. La copia o distribución no autorizada representará un incumplimiento una infracción de la ley sobre derechos de la propiedad intelectual. [email protected] o +1 866-367-7378

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Índice

La irrupción digital impulsa la necesidad de automatización de I+O

La automatización combina la velocidad de las máquinas con el conocimiento humano

De determinista a heurístico: el futuro de la automatización

La automatización aborda cuestiones como la escala, la velocidad y el coste

Las soluciones utilizan diferentes tipos de conocimiento para tareas diferentes

La automatización puede ayudar con procesos complejos, pero también de bajo nivel

Las soluciones actuales pueden actualizar cargas de trabajo, lanzamiento de aplicaciones y la nube

Evite las desventajas de la automatización

Venda los mayores beneficios de las herramientas de automatización a su empresa

Recomendación

No lo dude: ¡automatice!

Notas y recursos

Este informe es el resultado de numerosas sesiones informativas con empresas dedicadas a la distribución de software, usuarios y clientes potenciales de productos de automatización y de la experiencia del equipo de analistas en I+O de Forrester.

Documentos de investigación relacionados

Five Data Center And IT Infrastructure Lessons From The Cloud Giants (Cinco lecciones sobre centros de datos e infraestructura de TI de los gigantes de la nube)

The Forrester Wave™: Application Release Automation, Q2 2015 (Automatización del lanzamiento de aplicaciones, T2, 2015)

Systems Of Automation Will Enrich Customer Engagement (Los sistemas de automatización enriquecerán el compromiso del cliente)


I+O automatizadas para responder a la irrupción digitalParte 1 de "The Automation Manifesto Series"

de Jean-Pierre Garbani, Amy DeMartine, Michele Pelino, Dave Bartoletti, Wolfgang Benkel y William Martorellicon Eveline Oehrlich, Naveen Chhabra y Megan Doerr

6 de agosto de 2015

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6 de agosto de 2015

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La irrupción digital impulsa la necesidad de automatización de I+O

La irrupción digital actual tiene como resultado unos dispositivos cada vez más inteligentes, una explosión de

servicios empresariales y una mayor complejidad para los profesionales de I+O. Hasta la fecha, la organización de

I+O había respondido principalmente con la adopción de la virtualización, la elaboración de secuencias de scripts de

tareas de gestión básica, la prestación de un falso apoyo a la computación en nube y el aumento de la plantilla No

obstante, los esfuerzos están evitando que las organizaciones den respuesta a los problemas de productividad. Para

superar el reto de la irrupción digital, los profesionales de I+O deben realizar un cambio fundamental en su modelo de

producción: utilizar la automatización para aumentar la velocidad, la fiabilidad y la capacidad de predicción.

La automatización combina la velocidad de las máquinas con el conocimiento humano

Las máquinas son rápidas, precisas, pero tontas. Los humanos son lentos, erráticos, pero brillantes. En su forma más sencilla, la

automatización combina la velocidad de las máquinas con la brillantez de los humanos, transformando un proceso manual en uno

que produce los mismos resultados (o mejores) sin intervención humana. ¿Qué es un proceso? En términos genéricos, significa:

Una serie de acciones que utiliza métodos o procedimientos específicos para conducir a un resultado en particular.

Un flujo de trabajo describe cómo la información se dirige y transforma para completar un proceso; es un patrón

predefinido de acciones a través del cual fluye un producto o información. En los flujos de trabajo de los sistemas

de información, una combinación de aplicaciones y recursos humanos realiza cada acción.

Por ejemplo, cuando un administrador aplica un parche a un servidor, cada acción está bien definida en términos de

entrada, tarea y resultado esperado (véase la Figura 1). Puede automatizar con facilidad este proceso:

› Utilización de scripts sencillos. Un script puede realizar cada tarea o acción siguiendo directrices como el

"nombre de servidor"; seguidamente, lanza las operaciones requeridas para cada acción, hasta completar el

proceso.

› Construcción de una solución de software de automatización. Una solución de software puede realizar cada

acción con rutinas de software específicas que puede montar para formar un proceso totalmente automatizado.

Seguidamente, puede situar las rutinas en un catálogo y reutilizarlas para construir otros procesos.

Una acción es el componente básico de una herramienta de automatización. Su arquitectura suele incluir (véase la Figura 2):

› Un desencadenante que lanza la acción deseada. Este desencadenante puede ser una intervención manual, un

evento sencillo como la superación de un umbral, un evento complejo provocado por un análisis de varios eventos

o un evento de calendario, como una fecha o una hora. También puede ser la aportación de otra acción. Por

ejemplo, un dispositivo IoT (Internet de las cosas) puede identificar desencadenantes analizando entradas, como

la identidad, el estado y la ubicación de una persona a partir de sensores y tecnologías basadas en la ubicación.1

› Un análisis de la acción. Utilizando los parámetros transmitidos en el mensaje enviado a la rutina de

software, el análisis determinará cómo se lanza la acción y el resultado esperado.

› Una rutina de software que ejecuta cada acción. Esta rutina está constantemente supervisada hasta su

completa realización y el resultado se analiza para conocer el éxito o el fracaso por parte del software de la

acción. A su vez, este análisis puede activar nuevas acciones.



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Figura 1 Ejemplo de un proceso automatizado sencillo: aplicar un parche a un servidor

PARAR PARARPARAR

Salir

Aprobarcambio

Comprobarconectividad

Detenertransacciones

Eliminar clústerde servidor

Detenersupervisión

Instalarparche

Crear tique

Crear tique

Crear tique Habilitarsupervisión

Volver a crearclúster de servidor

Reiniciar

Figura 2 Una acción es el componente básico de la automatización

Aná

lisis

Acción

Aportaciones humanas(reglas)

Disparador Resultado

Componente de la automatización

Éxito

Fallo

Supervisar



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De determinista a heurístico: el futuro de la automatización

Aplicamos la mayor parte de las formas de acciones de automatización a tareas y procesos donde la rutina de software de la acción, el estado inicial y las entradas del desencadenante determinan los resultados. Aunque esto se adapta bien a tareas y procesos preestablecidos y repetitivos muy laboriosos en términos de tiempo (y no demasiado interesantes), otra rama de la automatización avanza hacia el uso de algoritmos de análisis más sofisticados basados en la IA (inteligencia artificial): automatización heurística (véase la Figura 3). Los avances de la tecnología en términos de velocidad y capacidad significan que los sistemas con autoreparación y autoadaptación basados en la predicción del comportamiento ya son posibles.

Los profesionales de I+O utilizarán las aplicaciones de automatización heurística para el análisis de datos, el reconocimiento de patrones, los sistemas de autoaprendizaje y el soporte a la toma de decisiones, lo que eventualmente podría conducir a soluciones como los sistemas con autoreparación. Una solución heurística basada en la inteligencia artificial resulta difícil de implementar, pero puede requerir poco mantenimiento, puesto que se adapta al entorno. Vemos dos amplias categorías de aplicaciones de la IA:

› Soluciones que utilizan muestras de datos estructurados y predefinidos. La mayoría de las soluciones de autoreparación pertenece a esta categoría. La solución analiza patrones en la muestra de datos, en ocasiones, aplicando parámetros o umbrales ajustados dinámicamente a partir de datos históricos y "aprende" cuál debería ser la acción correctiva; entonces, puede aplicar automáticamente la acción correctiva cada vez que detecta el patrón. Este enriquecimiento permanente de la base de conocimientos es la base de las soluciones automatizadas de autoaprendizaje y autoreparación, lo que mejora de manera significativa la calidad y la velocidad de los procesos de gestión de incidencias y problemas.

› Soluciones aplicadas a datos no estructurados. Exploran de manera permanente datos sin una estructura o un significado predefinido para determinar patrones aplicando sofisticados algoritmos. Los patrones que estas soluciones encuentran ayudan con la toma de decisiones y, eventualmente, conducen a soluciones de autoaprendizaje, lo que resulta de utilidad a la hora de analizar datos de varios sensores y, en apariencia, no relacionados. La Internet de las cosas, que recopila datos de maquinaria industrial, dispositivos de consumidor o parámetros medioambientales, como los niveles de contaminación, es ciertamente un terreno fértil para la automatización de procesos complejos. La gestión técnica también podría utilizar estas soluciones para asignar recursos automáticamente a cargas de trabajo para la orquestación de aplicaciones.



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Figura 3 Ejemplo de un componente de automatización heurística

Aná

lisis

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cció

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cion

es

AcciónEvento

Base de conocimentos

Aná

lisis

de

pat

rone

sDatos

Mecanismo de sembrado

La automatización aborda cuestiones como la escala, la velocidad y el coste

Este es el momento perfecto para promocionar la automatización: los presupuestos son escasos, la complejidad de los servicios empresariales y la tecnología crece cada día, los componentes tecnológicos aumentan a un ritmo exponencial y las altas capacidades escasean. La combinación de estos problemas es la energía que los profesionales de I+O desperdician en tareas rutinarias. La automatización puede abordar ámbitos en los que las organizaciones de I+O puedan:

› Estar enfrentándose a problemas de escala y velocidad. Los sistemas de compromiso requieren actualizaciones masivas de computación, redes y almacenamiento para poder adaptarse a la invasión de datos recopilados de una multitud de interacciones de usuario. Pero, con este incremento de volumen, llega también la necesidad de un incremento de velocidad: mientras que los grupos de desarrollo de las aplicaciones deben encargarse de realizar las actualizaciones permanentes en los servicios empresariales, el departamento de I+O debe ofrecer las infraestructuras de cadena de producción y entrega para respaldarlas. Esto requiere un laborioso trabajo de aprovisionamiento, configuración y verificación, que al departamento de I+O no le resulta humanamente posible realizar a tiempo.2

› Sentir presiones de contención de costes y aumento de la productividad. A medida que aumenta la automatización de los procesos empresariales debido a la llegada en masa de los servicios empresariales, el departamento de I+O necesita mantener el ritmo de la disponibilidad y el rendimiento de aplicaciones e infraestructuras. Automatizar partes de los procesos de gestión de incidencias y problemas, además de introducir una solución de soporte a la toma de decisiones de mayor calidad, incrementará la productividad del personal del departamento de I+O.



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› Ser incapaces de resolver su escasez de capacidades. Los profesionales de I+O en ocasiones

deben llevar a cabo varias tareas que se encuentran por debajo de su nivel de cualificación. La

automatización es la solución perfecta para tareas sencillas y bien definidas, como el aprovisionamiento

de servidores; la estandarización y la conversión en productos de consumo de los servidores significan

que los administradores agregan poco valor.

› Ser responsables de mejorar la repetibilidad y la precisión de los procesos. A diferencia de los

humanos, una máquina mantendrá siempre un rendimiento similar. Las máquinas permanecen ajenas al

cansancio, a las aportaciones externas, a las emociones y a cualquier tipo de distracción que hace que

los humanos tiendan a cometer errores. Cuando haya conseguido automatizar con éxito un proceso, una

máquina podrá realizarlo de forma repetida y con el mismo nivel de precisión, mientras que los errores

humanos siguen siendo una causa principal de los fallos tecnológicos.

› Estar intentando gestionar la diversidad y la complejidad. Los centros de datos son un reflejo

de la rápida evolución de la tecnología: muchos proyectos se construyen sobre plataformas que

ya han quedado obsoletas en el momento en que entran en producción. Los profesionales de I+O

manejan esta diversidad tecnológica utilizando complejas soluciones de integración y middleware. La

automatización también le puede ayudar a gestionar esta diversidad ofreciendo acciones adaptadas a

cada plataforma con una interfaz de usuario unificada.

Las soluciones utilizan diferentes tipos de conocimiento para tareas diferentes

El conocimiento explícito es aquello que puede explicar y anotar de manera concreta en un documento, mientras

que el conocimiento tácito es el resultado de muchas aportaciones que conducen a decisiones en ocasiones

difíciles de explicar lógicamente; las capacidades artísticas son un ejemplo de conocimiento tácito. Los procesos

de I+O usan conocimiento explícito, conocimiento tácito o una mezcla de ambos.3 La automatización utiliza las

soluciones correspondientes, por ejemplo:

› Las soluciones puramente deterministas usan conocimiento explícito. Estas soluciones suelen

desencadenarse por un evento conocido. Por ejemplo, las sencillas copias de seguridad realizadas en

momentos específicos suelen ser funciones puramente deterministas.

› Las normas y políticas utilizan una mezcla de conocimiento explícito y tácito. Por ejemplo, la automatización

de cargas de trabajo y sus derivados (como la automatización de los lanzamientos) usan conocimiento tácito para

crear normas y políticas que guíen las diferentes acciones. Las normas y políticas se basan en la experiencia y el

saber hacer de los profesionales de I+O para ayudarles a analizar eventos y a seleccionar la acción correcta.

› La IA utiliza conocimiento tácito para el reconocimiento de patrones y el autoaprendizaje. La

automatización heurística es la encarnación misma del conocimiento tácito. Aunque haya pocos

ejemplos operativos de este tipo de solución en el mercado actual, irán apareciendo algunos en 2015.

Las aplicaciones más interesantes para I+O están relacionadas con la previsión y el análisis predictivo, en

especial, cuando se utilizan con infraestructuras de nube y orquestación. Los sistemas de compromiso

serán los primeros en beneficiarse de un rendimiento a nivel de usuario más controlado.



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La automatización puede ayudar con procesos complejos, pero también de bajo nivel

Las organizaciones de I+O actuales deberían:

› Usar soluciones deterministas basadas en conocimiento explícito para procesos de I+O de bajo nivel. Las soluciones deterministas tienden a ser fáciles de implementar, pero es posible que requieran un mantenimiento constante, puesto que están estrechamente vinculadas a infraestructuras específicas que evolucionan con el tiempo. Estos procesos consumen recursos de servidor, redes y administradores de bases de datos. Muchos son repetitivos y siguen un flujo de trabajo documentado y bien definido, pero requieren intervención manual para alimentar la información correcta a la herramienta correcta. La elaboración de secuencias de scripts ha ayudado a automatizar algunas de estas tareas manuales, pero mantener y actualizar los scripts puede ser una tarea abrumadora, en especial, cuando implique los scripts de otras personas. Una interfaz gráfica podría describir fácilmente los procesos de bajo nivel, como la aplicación de un parche a un servidor o alimentar archivos a un almacén de datos... y agilizar el mantenimiento y la adaptación. También puede supervisar la precisión de la ejecución, a diferencia de la elaboración de secuencias de scripts, que no emite informes de ejecución. La automatización de procesos de bajo nivel puede mejorar drásticamente la relación de administradores respecto a los servidores y las bases de datos. De este modo, la automatización de procesos no solo trae consigo ventajas técnicas (resulta mucho más fácil que la elaboración de secuencias de scripts), sino también una ventaja económica, pues ahorra tiempo y mejora la precisión.

› Utilizar soluciones mixtas para procesos más complejos. Los procesos de gestión de problemas e incidencias dependen de que el centro de operaciones pueda identificar con rapidez el nivel de gravedad y la causa raíz del problema... y bien implementar una corrección conocida o notificarlo a la persona de nivel 2 pertinente. Puede utilizar la automatización de procesos a ese nivel para automatizar el lanzamiento de pruebas y la recopilación de información desde varias fuentes. En un nivel superior, puede transferir la información adecuada a la persona correcta en el soporte de nivel 2 y lanzar la herramienta forense que esta persona necesita para diagnosticar el problema. Las plataformas de nube pública actuales funcionan de esta forma. No existe ninguna manera de gestionar una plataforma en la nube a demanda y en autoservicio que entregue recursos en minutos utilizando a una serie de personas ejecutando líneas de comandos, ya sea pública privada o una combinación de ambas. La entrega en la nube depende de un conjunto estandarizado de componentes de autoaprovisionamiento, autoescalabilidad y autoreparación.4 Las automatizaciones basadas en modelos y políticas se abstraen de la infraestructura subyacente, pero no son completamente autosuficientes (véase Figura 4).



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Las soluciones actuales pueden actualizar cargas de trabajo, lanzamiento de aplicaciones y la nube

El departamento de I+O se puede beneficiar de unas soluciones que gestionan la computación en lotes, automatizan el lanzamiento de aplicaciones, orquestan y gestionan componentes de la infraestructura virtual, aprovisionan nuevos componentes, gestionan la configuración y los cambios en la infraestructura del centro de datos y distribuyen parches y nuevas versiones de software. Suelen ser deterministas y mezclan productos de automatización. Las soluciones comercialmente disponibles hoy le pueden ayuda con:

› La automatización de cargas de trabajo. La información que aparece mágicamente en nuestros dispositivos inteligentes depende de nuestra capacidad para organizar, clasificar, normalizar, procesar y transportar masas de datos sin formato. Este es el producto de la automatización de las cargas de trabajo: una solución de software capaz de programar, lanzar y controlar la secuencia de operaciones que consolidan y actualizan en su mayor parte las fuentes de datos. La automatización de las cargas de trabajo, la última evolución de la programación de trabajos, es capaz de realizar un seguimiento del estado de ejecución de miles de pasos de las tareas, controlar recursos y copias de seguridad y reaccionar a eventos externos y de máquina con llamadas a otras soluciones de automatización, como aprovisionamiento de servidores y máquinas virtuales.

› Gestión de incidencias, problemas y cambios. La calidad del servicio actual depende del aprovisionamiento de recursos, de la precisión de la configuración, de la alineación de los entornos de desarrollo y producción y de la calidad del código en producción. La reparación es una secuencia de operaciones que se puede describir en un flujo de trabajo, pero requiere que los procesos de análisis más importantes estén totalmente automatizados. Ahora estamos asistiendo a esfuerzos creíbles de crear algoritmos heurísticos que, asociados con capacidades de autoaprendizaje, se amplían a análisis preventivos reales y, con el tiempo, a análisis de previsión. Con esto, se vincula la automatización de incidencias y problemas al aprovisionamiento y la orquestación.

Figura 4 La relación entre conocimiento y automatización

Tipo de soluciónde automatización

Conocimientorequerido

Esfuerzo deimplementación

Determinista Explícito Fácil

Mixta Explícito conconocimiento tácitorepresentado porpolíticas y normas

Función de escalade implementación

Heurística Tácito Alto: requiere unasolución de formacióny la propagación de la solución

Nivel de capacidad requerido

Ejemplo deaplicación

Alto

Medio

Bajo

Nivel demantenimiento

Bajo

Alto

Especialista

Distribución deparches

Automatizaciónde cargasde trabajo

Proceso de incidenciacon auto-reparacióny auto-aprendizaje



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› Automatización del lanzamiento de aplicaciones (ARA). Los desarrolladores de aplicaciones utilizan

prácticas Agile para acelerar el desarrollo de aplicaciones, lo que resulta en lanzamientos más rápidos y

reducidos que requieren una automatización del lanzamiento de las aplicaciones. Esto significa que puede

implementar un proceso bien definido en un nuevo entorno en la nube pública, instalar y configurar cualquier

software de middleware e instalar y configurar una aplicación al completo o cualquier parte de la aplicación.

Las herramientas ARA también ofrecen vistas de canal de lanzamiento, con lo que se ofrece a los gestores

visibilidad en relación con el entorno en el cual se encuentra una versión específica.5

› Automatización de la gestión de orquestación y virtualización. Estas soluciones de automatización garantizan

un rendimiento óptimo y un uso adecuado de los recursos de las aplicaciones que se ejecutan en máquinas

virtuales mediante la reasignación de recursos a petición y, en general, al evitarse conflictos potenciales en la capa

física de las plataformas. En la actualidad, se observa principalmente una mezcla de soluciones deterministas y

heurísticas básicas que utilizan un conjunto definitivo de variables y normas y políticas, pero deberían evolucionar

hacia unas soluciones plenamente heurísticas, a medida que el problema de la previsión del uso de recursos

requiere más que un conjunto limitado de parámetros orientados hacia las máquinas.

› Automatización de la configuración. Uno de los ámbitos de las soluciones de automatización con mayor grado de

madurez es la configuración de infraestructuras y aplicaciones. En los últimos 10 años, las soluciones de infraestructura

como código (IaC) han traído la automatización impulsada por el modelo a los procesos de configuración. Los modelos

estandarizados que representan estados deseados se sitúan bajo un control de versión, se almacenan en repositorios

y se invocan mediante programación. Las secuencias de comandos son documentos sencillos, pero un Manifiesto de

marionetas o la Receta de un chef se parece mucho a un código, y su gestión como un código ahorra tiempo y reduce

errores, además de ofrecer beneficios inmediatos en coherencia, retirada y capacidad de auditoría.6

› Automatización de la nube. Apoyándose en la automatización de la configuración y en la integración

con herramientas ARA, las soluciones de automatización y de gestión en la nube orquestan la selección,

la configuración, el aprovisionamiento, la escalabilidad, la protección y la gobernanza de componentes de

aplicaciones e infraestructura que se ejecutan en entornos de nube públicos, privados o híbridos. Amplían las

herramientas ARA más allá de la fase de lanzamiento del ciclo de vida del desarrollo de software para automatizar

procesos de ciclo de vida (iniciar, parar, dimensionar, reconfigurar, supervisar, etc.) para infraestructura y

aplicaciones en la nube. Estas soluciones emergentes, que muchos proveedores ofrecen, suelen incluir un portal

de solicitudes en autoservicio, métodos para construir servicios estandarizados en varias nubes y un motor de

gobernanza basado en políticas para automatizar una amplia gama de operaciones del ciclo de vida.7

› Automatización de la plataforma de software de IoT. Automatizar, conectar y controlar sistemas físicos

con software conlleva tecnologías complejas específicas a la tarea o al sector. Las plataformas de software

de IoT simplifican el proceso de desarrollo, conexión, control y captura de inteligencia de activos y productos

conectados. Estas plataformas de IoT incluyen funciones, como la conexión a la matriz fragmentada de

redes con y sin cables, la conexión mediante interfaz con las soluciones analíticas y la incorporación de

herramientas de supervisión de dispositivos. Asimismo, las plataformas ayudan a estandarizar los procesos

de desarrollo de aplicaciones, lo que en última instancia dará lugar a precios más bajos y en un tiempo de

comercialización más rápido para soluciones de IoT automatizadas.8



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Evite las desventajas de la automatización

La automatización es cuestión de números. Si un centro de datos tiene 10 servidores, no tiene mucho sentido invertir una gran parte del presupuesto en la automatización de su administración. En un centro de datos con 100 servidores, la automatización sería discutible: contratar a un segundo administrador podría resultar más económico. Pero cuando se llega a la barrera de los 1.000 servidores, la cosa está clara: hay que automatizar las tareas de reparación, actualización y configuración. Estos son los dos principios básicos de la automatización: la tarea a realizar debe ser una buena candidata a la automatización (es decir, aburrida) y debe tener sentido financiero y ofrecer beneficios ulteriores a la empresa. Para evitar las desventajas más comunes de la automatización, es necesario:

› Contar con una estrategia. Automatizar cada elemento nuevo con la herramienta que lo acompaña o trucando algo de lo que ya dispone le va a sumir en una complejidad todavía mayor. Sin una estrategia y una arquitectura de automatización, terminará simplemente con un montón de scripts que solo unos cuantos gurús sabrán cómo manejar y mantener.

› Evitar automatizar por el mero hecho de hacerlo. Analice el valor esperado frente al coste de la implementación y el mantenimiento de las soluciones de automatización para los problemas que está intentando resolver. Identifique indicadores sencillos para medir el valor de la automatización, como el tiempo hasta la entrega, la frecuencia de las versiones de software y el tiempo hasta la reparación.

› Seleccionar cuidadosamente una solución de automatización. Muchos productos actualmente en el mercado son soluciones muy especializadas: solo hacen una cosa bien. A la hora de seleccionar una solución, debe comprender la estrategia a largo plazo del distribuidor y si este está realmente considerando entrar de lleno y a fondo en un compromiso con la automatización o simplemente va a lanzar una solución única que sirva de punto de apoyo para el resto de su cartera de productos. Asegúrese de que su solución de automatización fomenta de manera importante la abstracción, la reutilización y las ampliaciones de terceros. No necesita otra herramienta para configurar una nueva versión de Linux, necesita una plataforma que le ayude a configurar sistemas operativos.

› Evitar scripts simples a toda costa. La mera elaboración scripts no basta como automatización. La elaboración de script es una manera de ejecutar una operación muy específica (por norma obligatoria) y el script no debería sobrevivir a dicha ejecución. Una colección script no es una plataforma de automatización adecuada porque: 1) los scripts pueden ser opacos y difíciles de mantener (pues poseen una naturaleza muy explícita, son frágiles y se rompen con facilidad); 2) requieren un conocimiento especializado para crear y comprender; y 3) su ejecución no está bien controlada (y, por tanto, pueden provocar muchos daños).



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Venda los extensos beneficios de las herramientas de automatización a su empresa

Un obstáculo principal a la adopción de la automatización siempre ha sido la dificultad para mostrar ventajas empresariales directas. La automatización brinda una manera mejor de que los profesionales de I+O manejen sistemas de registro y sistemas de compromiso, pero esto se limita a racionalizar y optimizar la producción de los servicios empresariales: los servicios podrán ser más fiables y baratos pero, desde el punto de vista estricto de la productividad empresarial, no son mejores. Optimizando sus servicios tradicionales de implementación de las aplicaciones, abastecimiento de infraestructuras y gestión de servicios, el departamento de I+O solo cumple las expectativas empresariales, no mejora la empresa en sí misma.

La percepción que las empresas tienen de las capacidades tecnológicas ha evolucionado con el uso. Hace 50 años, la tecnología era la gran desconocida fuera de un restringido círculo de especialistas. En la actualidad, la tecnología es tan común que parece que cualquier usuario de smartphone posee nociones básicas acerca de ella. El peligro de esto es que la empresa ha dejado de percibir la complejidad de montar y entregar servicios empresariales como obstáculo justificado para la prestación de unos servicios empresariales sofisticados. Por eso, los profesionales de I+O deberían mostrar a la empresa:

› Los beneficios económicos de la automatización. Estas ventajas derivarán de mantener la competitividad de la empresa prestando un servicio mejor (más escalable) y más rápido (abastecimiento y entrega de aplicaciones e infraestructura), que a su vez mejorará la experiencia de cliente. Resalte además que puede transferir presupuestos de mantenimiento y soporte de servicios existentes a la innovación y la creación de nuevos servicios, lo que mejorará la imagen empresarial.

› La manera en la cual la automatización encajará en la estrategia tecnológica general. Con suerte, las organizaciones de I+O y CIO habrán diseñado una estrategia basada en nuevas tecnologías para sistemas de registro y sistemas de compromiso. Debe presentar la automatización a la empresa como una solución que encaja en la organización de hoy y respalda la evolución en la gestión tecnológica del mañana.

› El impacto que la automatización tendrá en la capacidad de gobernanza, el personal y las capacidades generales. Debe estudiar el modo en que la automatización afectará a las diferentes áreas de la gestión tecnológica. Por ejemplo, ¿cómo afectará a los requisitos de formación y de personal de I+O?9 ¿Qué harán sus administradores cuando se hayan automatizado sus tareas? Debe tener una respuesta para eso o se quedará sin apoyos. Nadie quiere montar el robot que se va a quedar con su trabajo.

› Cuándo verá los beneficios de la automatización. La paciencia no es una virtud de que abunde actualmente En la gestión tecnológica, a veces ocurre que el largo plazo se mide en meses no en años. De ahí que su proyecto de automatización debería fijar unas expectativas en línea con el ritmo de la irrupción digital y mostrar el modo en el cual converge con otros proyectos fundamentales en los servicios tecnológicos y empresariales.



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Recomendación

No lo dude: ¡automatice!

Muchos líderes de I+O se aproximan al punto de fractura: ponen a más gente a trabajar en el problema aumentando el personal de gestión tecnológica al ritmo de su aumento en los servicios empresariales. Esto puede dar un poco de alivio, pero los presupuestos y los recursos humanos están sujetos a la ley de los ingresos menguantes, por lo que esta estrategia simplemente retrasará lo inevitable. El crecimiento de la complejidad requiere que las organizaciones de I+O salven la brecha de gestión e implementen soluciones que hagan posible filtrar la complejidad para que esta pueda ser controlable y manejable. A la hora de considerar la automatización:

› No se crea especial. Con demasiada frecuencia, la resistencia organizativa impide los esfuerzos de automatización: “Nuestros sistemas y procesos simplemente son demasiado especializados y complejos para ser automatizados.” Esa excusa, poco a poco, va perdiendo fuerza. A medida que cada vez son más los servicios en la nube que pueden aumentar o sustituir incluso el software y la tecnología de centro de datos más compleja, ya no es una excusa válida afirmar que algo simplemente es demasiado complicado para ser automatizado. Sí, sus procesos de copia de seguridad de correos electrónicos se pueden automatizar... y deberían de estarlo desde hace tiempo.

› No lo haga solo y no reinvente lo que ya está disponible. Actualmente, existe una comunidad activa y vibrante de distribuidores de código abierto y una amplia gama de herramientas de automatización de código abierto. Cada vez son más los líderes de las plataformas en la nube que comparten las herramientas que construyen para manejar sus propias infraestructuras, enormes y elásticas. Y muchos distribuidores de plataformas de automatización ya soportan el código abierto y otras ampliaciones de la comunidad a sus soluciones. Aproveche lo que ya existe y amplíelo para adaptarlos a sus necesidades siempre que pueda... no invente nada a partir de cero.

› No tome ninguna afirmación al pie de la letra. Hemos hecho un gran progreso en la IA y en el concepto de la automatización heurística. Sin embargo, resulta difícil creer que las gigantescas aplicaciones que se han construido con el paso de las décadas se pueden domesticar con sencillos parámetros, normas y políticas. En la actualidad, estamos desarrollando infraestructuras de computación que proporcionan la potencia justa necesaria para impulsar la automatización en las fases iniciales de las soluciones heurísticas, pero aplicamos la norma del caveat emptor a cualquier reclamación poco realista.

› No sea tímido: únase a los especialistas cuando lo necesite. Muchos especialistas, distribuidores de automatización, grupos de asesoramiento y proveedores de servicios están desarrollando soluciones y servicios de automatización. Pueden ayudarle no solo a implementar productos, sino también a adquirir las capacidades necesarias para ver el panorama al completo.



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podemos respaldar sus iniciativas.

Notas al pie1 Para más detalles sobre la Internet de las cosas y los eventos activadores, consulte el informe “Inquiry Spotlight: Five

Ways To Energize Your Business With The Internet Of Things (Cinco maneras de dinamizar su empresa con la Internet de las cosas)” de Forrester.

2 Para más información acerca de cómo el requisito de calidad y velocidad de entrega afecta a los profesionales de I+O en la actualidad, lea el informe “What Makes Modern Service Delivery Modern? (¿Qué significa que la entrega de servicios sea moderna?)” de Forrester.

3 Fuente: “The Different Types of Knowledge” (Diferentes tipos de conocimiento); Herramientas de gestión de conocimiento (http://www.knowledge-management-tools.net/different-types-of-knowledge.html).

4 Para más información, lea el informe "Five Data Center And IT Infrastructure Lessons From The Cloud Giants (Cinco lecciones sobre centros de datos e infraestructura de TI de los gigantes de la nube)" de Forrester.

5 Para más información sobre las vistas de canal de lanzamiento a través de herramientas ARA, lea el informe “Market Overview: Application Release Automation Tools (Herramientas de automatización del lanzamiento de aplicaciones)” de Forrester.

Para consultar una comparación de productos entre estos productos ARA, consulte el informe “The Forrester Wave™: Application Release Automation, Q2 2015 (Automatización del lanzamiento de aplicaciones, T2, 2015)” de Forrester.

Para acceder a una vista general de la tasa de adopción de las herramientas ARA, consulte “Brief: Application Release Automation Market Forecast (Informe: Previsión de mercado sobre la automatización del lanzamiento de aplicaciones)” de Forrester.

http://forr.com/1einFan

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http://www.forrester.com/Analyst-Advisory/-/E-MPL172

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6 de agosto de 2015


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6 Para una descripción de las herramientas de IaC, consulte el informe “Gear Up For Modern Service Delivery (Equípese para una prestación moderna de servicios)” de Forrester.

7 Para acceder a una vista general de las capacidades clave que hay que buscar en una solución de gestión de la nube, consulte el informe “Cloud Management In A Hybrid Cloud World (Gestión de la nube en un mundo de nubes híbridas” de Forrester.

8 Para acceder a información acerca de cómo las plataformas de software de IoT están simplificando el proceso de desarrollo e implementación de productos inteligentes y conectados y la adaptación de equipos existentes, consulte el informe “Internet-Of-Things Software Platforms Simplify Transformation Of Business Operations (Las plataformas de software de la Internet de las cosas simplifican la transformación de la empresa)” de Forrester.

9 Fuente: Nicholas Carr, The Glass Cage: Automation And Us, W.W. Norton & Company, 2014.






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