Operaciones eficientes

Algunos ejemplos de modelos operativos son “lo construye y lo ejecuta” o el establecimiento de una práctica de ingeniería de fiabilidad del sitio. Estos y otros modelos operativos dependen de la comprensión de las necesidades y el contexto de la empresa, los clientes, los administradores y los equipos de desarrollo.

Es importante entender que los modelos operativos deben evaluarse, ajustarse y adaptarse continuamente a las necesidades de una organización, teniendo en cuenta factores como los sectores, los requisitos regulatorios, las soluciones existentes y los objetivos de los usuarios.

La automatización de las tareas comunes y rutinarias de las operaciones mediante secuencias de comandos, agentes inteligentes y otras herramientas ayuda a mantener altos niveles de servicio.

Este principio debería ampliarse a todos los equipos y dependencias para lograr eficiencias, velocidad, precisión, reducción de errores, agilidad y garantizar la coherencia en el entorno operativo.

Hoy en día, los equipos operativos disponen de una gran variedad de herramientas operativas entre las que elegir y pueden optar por las mejores herramientas para aspectos operativos específicos, lo que puede dar lugar a una proliferación si no se gestiona adecuadamente.

Las variaciones y la integración entre las herramientas pueden provocar desafíos en la incorporación de los miembros del equipo, la concesión de licencias y el control de los costes, la agilidad y el aumento de las vulnerabilidades. Los equipos de operaciones deben tratar continuamente de minimizar y consolidar las herramientas operativas y las consolas en uso.

No todas las soluciones requieren disponibilidad 24x7 o tiempo de respuesta instantáneo. Las soluciones eficientes deben soportar múltiples niveles de servicio dentro de una única solución y permitir que las cargas de trabajo se coloquen en la infraestructura que mejor satisfaga los requisitos operativos de las cargas de trabajo.

Los niveles de servicio también informarán a los equipos de desarrollo para que tengan en cuenta las configuraciones y la instrumentación a nivel de aplicación para respaldar los objetivos empresariales y la experiencia positiva del usuario.

Los equipos de operaciones eficientes son multidisciplinares, es decir, contienen todas las habilidades necesarias para dar soporte a un conjunto de aplicaciones. El logro de esta capacidad requiere consideración en toda la pila de cargas de trabajo, incluyendo servicios de aplicación e infraestructura.

Las soluciones y las herramientas de operaciones deben apoyar este modelo permitiendo tanto la integración (entre los componentes de la solución), como la segregación (de otras soluciones) de las herramientas y la información de operaciones.

Muchas prácticas operativas son comunes y pueden automatizarse y accederse a través de una API para facilitar el acceso. Por ejemplo, no solo se puede crear una automatización para gestionar secretos, sino también una API de larga duración para ejecutar operaciones de gestión de secretos.

Este enfoque se amplía a la incorporación de nuevas capacidades y a la integración en flujos de trabajo dinámicos. Esto puede estandarizar los procedimientos y reducir el tiempo de espera entre los equipos.

Cada aplicación de nube con su propio equipo administrativo o de SRE tenderá a adoptar o crear una solución de monitorización. Para minimizar los planos de control, los equipos de operaciones deberían preferir trabajar con un equipo centralizado de herramientas para integrar una solución de monitorización centralizada.

La consolidación de los registros de sistemas, eventos y aplicaciones en una ubicación central simplifica enormemente la supervisión operativa y el diagnóstico de problemas al minimizar el número de fuentes y ubicaciones de registro que debe monitorizar y gestionar el personal de operaciones. Esto permite a los equipos establecer sistemas de monitorización exhaustivos para recopilar y analizar continuamente métricas y registros de varios componentes del sistema. Estos sistemas activan alertas cuando los SLI se desvían de los rangos aceptables, lo que permite a los ingenieros o a los procesos automatizados responder con rapidez a las señales indicativas.

El antiguo modelo “reparación tras avería” ya no funciona en los entornos de TI modernos, con mayores exigencias por parte de los clientes, soluciones multinube en expansión y menos empleados cualificados para gestionarlo todo. Las herramientas de operaciones asistidas por inteligencia artificial (AIOps) ayudan a los equipos de operaciones a mantener la disponibilidad, el rendimiento y la seguridad de sus entornos, y a identificar y resolver rápidamente problemas potenciales y continuos dentro de su entorno.

La adopción de AIOps se habilita a través de actividades clave que incluyen:

• Recopilación de datos en procesos operativos como incidentes, problemas y cambios
• Entrenamiento de modelos alineado con SLO y SLI
• Detección y triaje automatizados en servicios individuales e integrados
• Respuesta automatizada y corrección para habilitar sistemas de autorreparación
• Feedback y aprendizaje continuos

Las especificaciones y la configuración de infraestructura se gestionan como el código, es decir, utilizando herramientas de aprovisionamiento automatizadas para permitir la gestión de la configuración y garantizar la coherencia de la infraestructura en todas las implementaciones.

Una configuración coherente de la infraestructura en el código garantiza entornos reproducibles en todos los ciclos de vida de SLDC y implementaciones en distintos entornos.

Este enfoque ofrece beneficios clave que incluyen:

• Gobierno, auditabilidad y control de versiones aprovechando sistemas como Git
• Habilitación de la colaboración y la capacidad de revertir los cambios cuando sea necesario
• Automatización y velocidad de aprovisionamiento y gestión de recursos
• Escalabilidad según umbrales y desencadenantes
• Reutilizabilidad entre equipos y proyectos

Los equipos de producto trabajan con los stakeholders para definir objetivos de nivel de servicio (SLO) y establecer indicadores de nivel de servicio (SLI) que miden la resiliencia y la prestación de un servicio. Los SLI pueden tener una relación de muchos a uno con los SLO aprovechando métricas medibles como la latencia, las tasas de error y el tiempo de actividad que contribuyen a cumplir los objetivos establecidos.

El establecimiento de SLO y SLI permite obtener beneficios clave, entre ellos:

• Objetivos mensurables para garantizar que los equipos tengan unos objetivos claros y bien definidos
• Enfoque centrado en el usuario basado en las expectativas empresariales y la experiencia del usuario
• Medición cuantificable que permite una medición y evaluación objetivas
• Orientación para ajustarse a la calidad de los servicios cuando se recurre a proveedores externos
• Medición común en todos los equipos (desarrollo, operaciones, negocio)

Desarrolle de forma constante procedimientos que definan roles, responsabilidades, canales de comunicación y vías de escalada durante procesos clave como gestión de incidentes, cambios y problemas. Estos procedimientos garantizan un uso funcional, seguro, escalable y rentable de los recursos de la nube.

Los procedimientos comunes de operaciones en la nube incluyen:

• Aprovisionamiento e implementación basados en plantillas predefinidas de infraestructura como código
• Monitorización y alerta para notificar a los equipos cuando se superan los umbrales o los parámetros de estado
• Realización de copias de seguridad periódicas de los datos y las configuraciones para permitir planes de recuperación sólidos y oportunos
• Monitorización del uso de recursos e identificación de oportunidades de optimización de costes
• Realización de pruebas de recuperación ante desastres con regularidad para validar la eficacia de los planes de recuperación
• Análisis de las tendencias de uso y crecimiento para prever las necesidades de recursos
• Desarrollo de planes de respuesta a incidentes para abordar eventos críticos como cortes y brechas

La implementación y la gestión de procedimientos bien definidos incluyen simulaciones de procesos para emular los escenarios y garantizar que los equipos están bien preparados para ejecutar en todos los equipos con calidad y eficacia.

Tras producirse un incidente inesperado, los equipos llevan a cabo autopsias e investigaciones irreprochables para identificar los factores que contribuyen, la causa raíz y la eficacia de la respuesta. A esto le sigue una solución digitalizada y/o automatizada para evitar incidentes similares en el futuro.

Esta práctica incluye revisiones y perfeccionamientos periódicos basados en la información obtenida de los datos, las autoevaluaciones y el feedback de los stakeholders. Además, a medida que los servicios se incorporan a los entornos, la integración con las soluciones automatizadas existentes es clave para mantener una postura proactiva.

Esto garantiza que los procesos no permanezcan estáticos, sino que evolucionen para cumplir con objetivos, requisitos y desafíos dinámicos del negocio.

Colabore con los equipos de seguridad para garantizar que las medidas de seguridad se integran en los procesos de desarrollo, implementación y mantenimiento.

Esto incluye el desplazamiento hacia la izquierda con seguridad y ciclos de vida de desarrollo de software (SDLC), con un enfoque en la implementación de políticas a través de soluciones codificadas y automatizadas.

La colaboración constante con la seguridad garantiza que las cargas de trabajo implementadas permanezcan alineadas con las políticas dinámicas de la organización y los objetivos empresariales. Otros procesos incluyen realizar evaluaciones de seguridad periódicas, incorporar la gestión de vulnerabilidades e invocar comprobaciones de cumplimiento periódicas.