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DevOps Spain 2019. Antonio David Fernández-atSistemas

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Ponencia. Descubre las 4 grandes tendencias DevOps para 2019

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DevOps Spain 2019. Antonio David Fernández-atSistemas

  1. 1. Patrocina Colabora Organiza Descubre las 4 grandes tendencias DevOps para 2019 Antonio David Fernández Reyes CTO @antoniodfr
  2. 2. Índice de la sesión Las 5 ámbitos de DevOps 02 Algunos datos de 2018 03 Las 4 tendencias DevOps para 2019 01
  3. 3. Sobre nuestro gran equipo y sobre mí Antonio David Fernández Reyes CTO de atSistemas 23 Líderes Técnicos de Comunidad 3 Líderes Técnicos Cross 18 Comunidades Tecnológicas
  4. 4. Los 5 ámbitos de DevOps Cultura y Organización Diseño y Arquitectura Construcción y Despliegue Operación y Monitorización Seguridad y Verificación Participación conjunta de los equipos de desarrollo y de operación a lo largo de todo el ciclo de vida. Mejorar la flexibilidad y calidad de las entregas, adaptando el coste de la operación a las necesidades del negocio. Optimizar el Time to Market de la entrega de valor basado en software de una organización.
  5. 5. Algunos datos sobre DevOps en 2018 Nivel de Madurez DevOps Aspects of Software Delivery Performance Elite High Medium Low Deployment frequency On demand (multiple deploys per day) One deploy per day One deploy per week Between once per week and one per month Lead time for changes Less than one hour Less than one hour Between one hour and one day Between one hour and one day Mean Time to Recover Less than one hour Less than one hour Less than one hour Less than one day 1,23 1,05 1,14 0,99 0,88 0,64 0 1 2 3 4 5 Cultura y Organización Diseño y Arquitectura Construcción y Despliegue Verificación y Testing Operaciones y Monitorización Información y Reporting Madurez DevOps 12 empresas clasificadas cómo:
  6. 6. Algunos datos sobre DevOps en 2018 – Problemas identificados El tiempo de caída del sistema Falta de visión end-to-end Problemas en la entrega de cambios Demasiado tiempo en configurar los entornos Falta de comunicación y entendimiento Demasiado tiempo de entrega (time-to-market)id Scope & size Business DevOps Teams Num & Size 8 National Large IT Consulting 7 Teams (<12 members) 1 International Medium Retail 1 Team (<12 members) 3 International Medium Software 15 Teams (<12 members) 9 International Large Software (Finance) 6 Teams (<12 members) 6 Freelance IT Consulting (Insurance) (<12 members) 7 National Large IT Consulting 1 Team (approx. 33 members) 10 National Small IT Consulting 11 Teams (<12 members) 11 International Large Retail 1 Team (approx. 20 members) 2 National Large Retail 1 Team (approx. 25 members) 4 National Large Software 6 Teams (<12 members) 5 National Large Public utilities 4 Teams (<12 members) 12 Freelance IT Consulting (<12 members)
  7. 7. Algunos datos sobre DevOps en 2018: Expectativas Aprendizaje rápido de las necesidades del cliente (experimentación) Mejorar la colaboración y autonomía del equipo Aumentar la calidad del software Reducir costes de IT Mejorar productividad de los equipos y eficiencia de los procesos Acelerar Time-To-Market
  8. 8. Las 4 tendencias DevOps para 2019 Ecosistema Kubernetes 3.2 Serverless 3.3 DevSecOps 3.4 MLOps 3.1
  9. 9. Ecosistema Kubernetes En 2018, Kubernetes se situó como el runtime de facto de las nuevas arquitecturas de desarrollo y de las Cloud Native Applications. Kubernetes as a Service: Otros productos on premise basados en Kubernetes: Operación y Monitorización
  10. 10. Ecosistema Kubernetes: Cloud Native Applications y Service Mesh Cloud Native Applications Continuous Deployment Microservicios API Contenedores ¿Y Service Mesh? ​ Puede permitir la orquestación de servicios en entornos multi-tecnología, lo que puede abrir la puerta a una evolución tecnológica sostenible en este tipo de entornos.
  11. 11. Serverless FaaS BaaS Focalizar en el desarrollo Mayor nivel de Flexibilidad y escalabilidad Pago por uso Mayor productividad en el desarrollo Arquitecturas Event Driven (EDA) Diseño y Arquitectura
  12. 12. Serverless Opciones y Retos On PremiseCloud Gestión del Ciclo de Vida Versionado Desarrollo en local Testing unitario / Integración
  13. 13. DevSecOps Seguridad y Verificación DevSecOps Manifesto: https://www.devsecops.org
  14. 14. DevSecOps Retos Desarrollo seguro Security by design Deterministic Builds API Security Seguridad como código Secure deploy Dependency checker OWASP ZAP Proxy
  15. 15. MLOps ¿Por qué? Data Scientist Sandbox Operación Construcción y Despliegue Dependencia del Dataset Retos Heterogeneidad de tecnologías Colaboración Compleja Muchos objetos
  16. 16. MLOps REPOSITORIO DE CÓDIGO Y CONTROL DE VERSIONES CONSTRUCCIÓN AUTOMÁTICA AUTOMATIZACIÓN DE PRUEBAS INTEGRACIÓN CONTINUA AUTOMATIZACIÓN DE RELEASE ENTREGA CONTINUA PROVISIÓN DINÁMICA DE ENTORNOS MONITORIZACIÓN DE LA PLATAFORMA 1 2 3 4 5 6 7 8 SPLIT DEL DATABASE EJECUCIÓN DEL ENTRENAMIENTO EJECUCIÓN DE PRUEBAS DE VALIDACIÓN EJECUCIÓN DE PRUEBAS DE TEST DESPLIEGUE DEL MODELO RE-ENTRENO DEL MODELO SEGÚN UMBRAL DE RENDIMIENTO MONITORIZACIÓN DEL RENDIMIENTO DEL MODELO ENTRENAMIENTO VALIDACIÓN TEST DATASET BATCH LEARNING ONLINE LEARNING 9 10 11 12 13 15 14 16 17
  17. 17. Patrocina Colabora Antonio David Fernández Reyes CTO atSistemas @antoniodfr ¡Muchas gracias!

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