DevOps e ingeniería de plataformas

Puntos críticos:

• Cualquier desarrollo requiere la participación activa y extensa de los desarrolladores
• Credenciales de producción no gestionadas de manera segura
• Proceso de desarrollo manual, indefinido, no repetible y con fallas frecuentes
• No hay revisiones de salud; resolución de problemas completamente reactiva
• Comunicación deficiente entre Dev y Ops

Hitos clave:

• Proceso de despliegue definido y repetible en estaciones de trabajo
• Tareas rutinarias automatizadas
• Proceso de despliegue más rápido
• Revisiones de salud manuales mediante API/herramientas
• Logs consolidados

Desafíos y limitaciones:

• Proceso de despliegue todavía inestable
• Scripts de despliegue con dependencias personalizadas

Puntos críticos restantes:

• Desarrollo aún lento
• La implementación requiere habilidades específicas
• Logs difíciles de acceder y analizar

Hitos clave:

• Flujo completo (build, package, deployment) automatizado
• Cualquier miembro del equipo puede ejecutar despliegues
• Scripts de revisión de salud integrados con CI (disparados manualmente)
• Logs estandarizados y monitoreo completo

Desafíos y limitaciones:

• Sin trazabilidad de implementación
• Proceso habilitado por múltiples herramientas sin interfaz UI

Puntos críticos restantes:

• Rollbacks solo manuales
• Escalado semi-manual, requiere una intervención proactiva
• El monitoreo no reconoce patrones ni predice problemas

Hitos clave:

• Cualquier miembro del equipo puede implementar cualquier entorno
• Modelo basado en permisos que restringe implementaciones
• Revisión de salud completamente automatizada
• Monitoreo centralizado que diagnostica automáticamente el 99% de los problemas
• Documentación automática

Desafíos:

• Costoso de implementar
• Requiere un alto nivel de habilidades para mantener y evolucionar

Hitos clave:

• Mejora continua de la confiabilidad
• Traducción de indicadores medibles a nivel de negocio
• Algoritmos avanzados de monitoreo y resolución de problemas

Desafíos:

• Cultura y habilidades
• Es costoso implementar el proceso de mejora continua

Como parte de su consultoría DevOps, DataArt ayuda a mantener el control en todo el SDLC automatizando pruebas de producto, implmentaciones y gestión de código.

Objetivos de CI/CD:

• Acortar ciclos de lanzamiento
• Reducir tiempo promedio de reparación
• Garantizar implementaciones sin esfuerzo

Enfoques para lograr CI/CD:

• Configuración de build como código
• Uso de agentes efímeros
• Evitar el downtime durante releases
• Separar CI y CD
• Gestión de artefactos

Frameworks y herramientas para servicios DevOps y CI/CD:

• CI escalable
• Descomposición fluida y ejecución en paralelo
• Revisión automática de código e informes
• Herramientas cloud-agnostic (incluyendo Jenkins, Bamboo, TeamCity, TravisCI, Concourse, GitLab CI y Bitbucket Pipelines)
• Herramientas cloud-native (incluyendo AWS CodePipeline, Google Cloud Build y Azure DevOps)

Como empresa de servicios DevOps, DataArt integra pruebas automatizadas en los procesos de producto, infraestructura y desarrollo. Esto asegura reportes rápidos de inconsistencias, disponibilidad 24/7 y ahorro de costos. También puede acelerar los ciclos de lanzamiento de tu empresa.

Objetivos de las pruebas automatizadas:

• Realizar verificaciones automáticas de lanzamiento
• Proveer retroalimentación consistente y confiable
• Incrementar la frecuencia de las verificaciones

Enfoques para lograr pruebas automatizadas:

• Unit, Integration, Functional
• Web, API, móvil y microservicios
• TDD, BDD y DDT
• Smoke y regression testing
• Benchmark, HA y performance testing
• Pruebas en paralelo y escalables

Frameworks y herramientas para servicios DevOps CI/CD:

• Adopción de automatización y cambios de proceso
• JMeter, Artillery, Tsung y Gatling
• Selenium, Appium, Saucelab y Browserstack
• Test Complete y QTP

La gestión de infraestructura incluye la provisión automática de entornos, un programa de monitoreo con alertas relevantes y autoscaling. Este proceso es esencial para el éxito del producto.

Como proveedor de servicios de consultoría DevOps, DataArt ayuda a mantener un flujo de trabajo saludable y a eliminar muchos problemas críticos desde la fuente con herramientas de monitoreo y alertas.

Objetivos de la gestión de infraestructura:

• Asegurar la consistencia del entorno
• Proveer testabilidad
• Acortar el SDLC

Enfoques para la gestión de infraestructura:

• Infrastructure as Code
• Alerting & Monitoring
• Capacity Planning

Herramientas, frameworks y tecnologías:

• Terraform, CloudFormation, ARM Templates y GCP Deployment Manager
• AWS ECS, EKS, Fargate; GCP GKE; Azure AKS y Nomad
• Docker, Puppet, Chef y Ansible
• Prometheus, ELK, Grafana, Zabbix, DataDog, Splunk y Fluentd
• AppsDynamics y NewRelic
• AutoScaling y despliegues Blue/Green

Como proveedor de soluciones y servicios DevOps, DataArt se enfoca en integrar la seguridad en el producto desde las primeras etapas del SDLC, en lugar de al final. Este enfoque, llamado DevSecOps, permite una integración más fluida, mejor seguridad y cumplimiento, y menores costos.

Objetivos de la gestión de seguridad:

• Identificar vulnerabilidades
• Asegurar el cumplimiento continuo
• Aplicar un enfoque de seguridad primero

Enfoques para la gestión de seguridad:

• DevSecOps
• Policy as Code
• Static Application Security Testing (SAST)
• Dynamic Application Security Testing (DAST)
• Software Composition Analysis (SCA)
• Cloud Compliance Monitoring
• Escaneo de infraestructura y contenedores

Herramientas, frameworks y tecnologías:

• Checkmarx, SonarQube y Veracode
• Burp Suite, Nessus y Qualys
• Snyk y Sonatype Nexus
• Herramientas cloud-native, Scout Suite, Prowler, Azucar y kubeaudit
• GitLab Security Center

Como partner oficial de AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, DataArt cuenta con amplia experiencia trabajando en la nube. Cuando los equipos de desarrollo y operaciones de DataArt trabajan en un proyecto en la nube, siempre siguen las mejores prácticas, identificando objetivos operativos medibles, la gestión de infraestructura y patrones de diseño de soluciones.

Como proveedor de servicios DevOps, DataArt domina las herramientas integradas en la nube y las ofertas de automatización DevOps de los principales proveedores de Cloud.

Objetivos en la nube:

• Llegar a nivel global en minutos
• Reducir los costos de gestión
• Mejorar la seguridad y el cumplimiento

Además de su amplia experiencia como empresa de soluciones DevOps, los equipos de operaciones de DataArt tienen conocimiento práctico y experiencia trabajando con cargas de trabajo en producción en Docker y Kubernetes desde 2016. DataArt cuenta con varios desarrolladores y administradores certificados en Kubernetes.

Docker

• Mejores prácticas
• Tecnologías y herramientas
• Docker en desarrollo, pruebas y cargas de trabajo en producción

Kubernetes

• Centro de competencia K8S
• Tecnologías y herramientas
• Operaciones
• CI/CD

Objetivos de Docker y Kubernetes:

• Asegurar la flexibilidad en la implementación por diseño
• Garantizar la agilidad híbrida o multi-nube
• Proveer una gestión eficiente de recursos

Kubernetes

Provisionamiento K8S:

• EKS, AKS, GKE.
• Kops, Rancher, OpenShift y Konvoy.
• K8S sobre Mesos.
• OnPrem/Bare metal.

Operaciones y gestión

• Helm
• Istio y Calico
• Portworx
• Styra
• Traefik
• Prometheus, ELK y Grafana
• Kubefed
• Kudo/Operators
• Kubeless