1. DevOps -- NoOps -- AIOps . Una visión desde sistemas
Victor Matinez Bahillo (@vthot4)
2. 17/09/2018 DevOpsConf 2018 2
Sobre mi …
Arquitecto de Sistemas en Versia Tecnologías Emergentes.
• Cursando Grado de Ingeniería Informática.
• Cursando Grado de Ciencias Ambientales.
linkedin.com/in/victor-martinez-bahillo
@vthot4
3. 17/09/2018 DevOpsConf 2018 3
INDICE
pipeline {
// Pipeline de introducción básica.
agent any
stages {
stage(‘1_Pensamiento_Sistemico') {
steps {
echo ‘Pensamiento Sistémico’
}
}
stage(‘2_Problematicas') {
steps {
echo ‘Problemáticas actuales’
}
}
stage(‘3_Definicion_Patrones') {
steps {
echo ‘Definición y patrones'
}
}
}
}
pipeline {
// Pipeline con la visón del presente y futuro de sistemas
agent any
stages {
stage(‘4_Vision_Sistemas') {
steps {
echo ‘Visión desde sistemas’
}
}
stage(‘5_AIOps') {
steps {
echo ‘Introducción a AIOps’
}
}
}
}
6. 17/09/2018 DevOpsConf 2018 6
Pensamiento sistémico.
“El pensamiento sistémico es una disciplina para ver
totalidades. Es un marco para ver interrelaciones
en vez de cosas, para ver patrones de cambio en vez
de “instantáneas” estáticas.”
8. 17/09/2018 DevOpsConf 2018 8
DevOps. Problema central.
Velocidad Confiabilidad
Coste
Entrega de
valor
Barrera de Confusión
Dev Ops
Dev aporta valor al negocio
implementando requisitos
funcionales
Ops aporta valor al negocio
implementando seguridad,
estabilidad y rendimiento.
11. 17/09/2018 DevOpsConf 2018 11
Problemas Actuales. Ejemplos.
Diferencias entre entornos del mismo
proyecto. (“En mi máquina funciona”)
Falta de estandarización en las soluciones
implementadas (“línea base”)
Desperdicio de experiencias acumuladas
entre proyectos.
Costo alto para creación de infraestructura /
topología.
Refactorización, mantenimiento y desarrollo
generan bugs y retrasos.
Deploy peligroso, lento y de baja
frecuencia.
Costo alto para replicación de entornos.
Falta de monitorización post-deploy.
Equipos separados buscando metas e intereses
propios.
Horas dedicadas a tareas repetitivas, donde el
error humano tiende a crecer de forma
exponencial por la deuda técnica.
12. 17/09/2018 DevOpsConf 2018 12
Problemas actuales. Silos.
Aparición de Silos organizacionales
El “efecto silo” frecuentemente imposibilita que las
cuestiones interdepartamentales se resuelvan a
niveles medios o bajos. Los problemas se elevan a
lo alto del silo para su resolución por los
responsables. Se genera la necesidad de un “extra”
de control y los costes de coordinación aumentan.
14. 17/09/2018 DevOpsConf 2018 14
DevOps. Definición.
“ DevOps es un modelo cultural y organizacional que promueve la colaboración y
comunicación para habilitar equipos TIC de alto rendimiento, que consigan apoyar a los
objetivos de negocio.
”“Hoy mejor que
ayer pero peor
que mañana.”
“Entrega de
máximo valor
usando los
mínimos recursos.”
16. 17/09/2018 DevOpsConf 2018 16
DevOps. Implementación
¿ Cómo implementamos
DevOps en una empresa
tradicional?
Inicio Fin
Situación Ideal
MIEDO
PANICO
ABORTAR
PUEDE
SER
Realidad
• El conjunto de productos de la organización determinará la capacidad
de colaboración. (Ley de Conway ).
• El alcance, la fuerza y la efectividad de los liderazgos técnicos.
Capacidad de construcción de objetivos compartidos.
• Capacidad de cambio de los equipos involucrados.
FACTORES:
17. 17/09/2018 DevOpsConf 2018 17
DevOps Anti-patrones.
Anti-Type A. Dev and Ops Silos Anti-Type C. Dev Don’t Ops
Anti-Type B. DevOps Silo
Anti-Type E. Rebranded SysAdmin
Anti-Type D. DevOps as Tools Team Anti-Type F. Ops Embedded in Dev Team
FUENTE: https://web.devopstopologies.com/index.html
18. 17/09/2018 DevOpsConf 2018 18
DevOps Patrones.
Type 1. Dev and Ops Collaboration
Type 3. Ops as infraestructura-as-a-
Service(Plataform)
Type 2. Shared Ops Responsabilities
Type 5. DevOps Team with an Expire Date
Type 4. DevOps as an External Service Type 6. DEvOps Evangelists Team
FUENTE: https://web.devopstopologies.com/index.html
19. 17/09/2018 DevOpsConf 2018 19
DevOps. Diferencias DevOps vs Tradicional.
Source: Guillermo Jiménez Marco, “DevOps, la nueva tendencia en el desarrollo de sistemas TI, un caso práctico en el análisis de incidencias de software “
27. 17/09/2018 DevOpsConf 2018 27
AIOps (Artificial intelligence for IT operations), es un término
general para el uso de análisis de big data, machine learning,
Deep learning y otras tecnologías de inteligencia artificial
para automatizar la identificación y resolución de problemas
surgidos en los entornos de operación.
29. 17/09/2018 DevOpsConf 2018 29
“Estudia como si nunca fueras
a aprender bastantes bastante,
como si temieras olvidar lo
aprendido”
Confucio
“Me lo contaron y lo olvide;
lo vi y lo entendí;
lo hice y lo aprendí”
Confucio
“No importa lo lento que vayas
mientras no te detengas”
Confucio