Publicada: 11 Sep 2019 - Autor: Ximena Rodriguez

Uno de los aspectos relevantes de un DevOps es automatizar tareas repetitivas y rutinarias, pero si enfocamos también a Inteligencia Artificial (A.I) y el uso de Machine Learning (ML), dichas tareas pueden ser realizadas de un modo mas eficiente. Para entrar a competir en el mercado de TI, ciertas compañías mantienen una constante presión de satisfacer las expectativas de los clientes e ir mas allá de sus necesidades, es por esto que implementan DevOps para tener un mejor rendimiento, solo que, si se aplica A.I y ML aportaría como plus un enfoque predecible.

Comencemos explicando algo breve sobre AI (Artificial Intelligence).

¿Qué es Inteligencia Artificial?

Hemos visto películas como Terminator, Interstellar, Yo Robot, Her, ExMachina, entre muchas otras, donde se ve reflejado de la manera mas simple que es inteligencia artificial. Podemos predecir, por ejemplo, que Samantha de la película de Her se nos haya convertido a Alexa de Amazon, o que el Dr. Know de la película (A.I Inteligencia Artificial) sea un sistema informático que existe hoy en día y que nos suministra toda la información que necesitemos. El punto es que, analizando temas en común entre la realidad y la ficción, no estamos tan lejos de la ficción que una maquina piense o imite acciones humanas. A.I es básicamente maquinas que piensan como humanos.

Hoy en día tenemos aplicada A.I en marketing, atención al cliente, ventas, salud entre otras muchas áreas, donde algunas de las acciones humanas, son reemplazadas por procesos informáticos que incluyen Machine Learning y que dan como resultados la A.I, siendo estos autónomos y autodidactas. Esto puede sonar un poco caótico y aterrador, solo pensar en la idea de que la A.I reemplaza acciones humanas genera algo de controversia y cuestionamientos sobre nuestra propia humanidad, pero ya este es otro tema que no entrara en detalle en el presente articulo.

Sí, un robot con un gorro de graduación. El concepto de aprendizaje automático (Machine Learning)

«Cuando los ordenadores tomen el control, puede que no lo recuperemos. Sobreviviremos según su capricho. Con suerte, decidirán mantenernos como mascotas». Revista Life (noviembre de 1970).

Si lo sé, la cita anterior fue muy escalofriante . . . mejor esta otra.

Algunas personas denominan esta tecnología inteligencia artificial, cuando en realidad lo que va a permitir es que aumente la nuestra propia. Gin Rometti

Con lo anterior podemos tener un panorama básico sobre que es A.I, ahora miremos que es un DevOps.

¿Qué es DevOps?

Termino que aun sigue siendo un misterio para muchos en el sector de TI, y ha sido muy escuchado en compañías tipo StartUps. Aun en la era de la supuesta revolución tecnológica, existen compañías de software y de TI donde suelen tener un gran muro entre el área de desarrolladores de software y operadores de sistemas.

Un desarrollador de software codifica y es responsable de que su aplicación funcione, en medio de esto incluye hacer sus correspondientes pruebas unitarias y generar lanzamientos de su aplicación (entre muchas otras funciones que tiene). Ahora, para el área de operaciones, la finalidad del administrador de sistemas es mantener la plataforma estable, monitorear y colaborar en el despliegue de esa aplicación, (entre otras funciones).  Por lo anterior son roles completamente distintos, por lo tanto, pensaríamos que el desarrollador no debería responsabilizarse de la estabilidad de la plataforma y que el administrador de sistemas no se preocuparía de los detalles de una compilación. Lo anterior corresponde a un problema común y actual que sufren algunas compañías de Software.

La unidad es la fuerza . . . cuando hay trabajo en equipo y colaboración se pueden lograr cosas maravillosas”. Mattie Stepanek.

Un DevOps NO es una nueva raza superior con conocimientos globales de todo, ni tampoco es en si una cultura, aunque requiere un fuerte cambio cultural para su implementación, un cambio enfocado a la colaboración y comunicación.

En resumen, el desarrollador no tendrá que llevar puesta dos camisetas, la de desarrollo y la de operaciones, un DevOps reemplaza esas dos camisetas en una sola.

Ok, ya teniendo claro que es A.I y DevOps, ¿Qué es AIOps?

A parecer la inteligencia artificial esta en todas partes, el área de AI podría estar revolucionando DevOps. Pensaría que es muy pronto confirmar que la mayoría de los equipos DevOps aprovechen al máximo A.I, pero se ha visto distintas compañías como les ha permitido AIOps impulsar realmente el éxito basado en los resultados y análisis predictivos de datos. A.I y ML estaría aportando soluciones para optimizar procesos DevOps.

Llevémoslo a algunos ejemplos prácticos, el A.I podría ayudarnos a descubrir donde surgen los problemas en la integración continua o a analizar datos recopilados de los clientes. Seria interesante ver análisis de rendimiento en sistemas de infraestructura y operaciones para identificar y resolver problemas, por lo tanto, el reto Devops seria descubrir como darle vida a la infraestructura de A.I. Otro ejemplo sería el tema de alertas, en momentos es tedioso revisar diferentes registros, logs o incluso informes relacionados con el monitoreo de la seguridad, esto si que es muy agotador!, si usamos el machine learning a nuestro favor para identificar amenazas, seriamos capaces de ver anomalías mil veces más rápido, como resultado ayudaría a un equipo DevOps ser más pro-activos que reactivos, ya que entregaría la capacidad de predecir mejor en todos los ambientes.

La relación entre A.I y DevOps colaboraría en el proceso predictivo en nuestro beneficio, al fin de llegar a detectar rápidamente las anomalías, y ayudar a resolver problemas antes de que sepamos que existen. Además, también nos libera cargas J

Si vemos que la A.I y ML alimentan los datos con capacidades de auto aprendizaje, creería que será de gran utilidad si se integran en las tareas y procesos DevOps, es decir, si pudiéramos utilizar A.I y ML para capturar o crear cierta relación con problemas pasados, que tipo de soluciones adoptamos y cual fue su efectividad, posiblemente ciertos problemas podrían predecirse de forma adelantada y hasta corregirlos de forma automática, cosa que seria muy buena.

Finalmente, el AIOps = A.I M.L + DevOps, nace del análisis y aprendizaje a partir de datos recopilados, y del uso de algoritmos que, basados en la experiencia pasada y actual de la organización, son capaces de aprender y precisar la toma de decisiones.

Conclusión

Vimos que una combinación de DevOps y A.I para el área de operaciones beneficia en mil maneras, algunas de estas son automatizar, predecir, mejorar, o distinguir problemas graves mas rápido, pero aun debemos entrenarlas, pulirlas y finalmente presentarlas a un ser humano, quien es el que asume la responsabilidad de actuar. Y como ultimo, las operaciones DevOps con A.I y ML podrían enfrentarse a mejoras significativas, mejorando la productividad y como mencione antes, ayudándonos a liberar estrés y cargas de trabajo.

De acuerdo a lo anterior, suena a que nos quedaremos sin empleo alrededor del año 2030 con el uso de plataformas A.I, pero no es así, en mi opinión estos empleos no se acaban, sino sufren una transformación, algo similar como sucedió en la revolución industrial.  El punto sobre el cual deberíamos pensar es ¿Qué queremos que aprendan las maquinas?, la tecnología y la A.I deben jugar un papel transformador en una empresa que aporte valor, tanto a la compañía como al empleador, que nos sea útil, NO que nos reemplacen.

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