¿Qué es la gobernanza del código?

La gobernanza del código ha evolucionado de una colección de procesos manuales a una práctica automatizada basada en políticas. Esto se debe en gran medida al hecho de que las bases de código grandes y complejas requieren marcos de gobernanza que puedan escalar en tamaño y sofisticación.

La revolución DevOps de los años 2010 desafió los modelos de gobernanza que dependían de aprobaciones manuales y control centralizado. Hoy en día, los sistemas automatizados hacen cumplir los procesos y el concepto de “shift left” ha visto que las actividades de seguridad y cumplimiento de normas se han movido antes en el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).

El surgimiento de la IA generativa ha introducido una capa completamente nueva de gobernanza. Ahora, los desarrolladores pueden generar cantidades sustanciales de código empleando herramientas machine learning basadas en grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), lo que aumenta significativamente la velocidad de desarrollo. Sin embargo, la gobernanza del código tuvo que evolucionar para dirección la calidad del código de los resultados generados por IA, junto con los riesgos de seguridad asociados, las preocupaciones de IP, las políticas de uso de modelos y más.

Las organizaciones están implementando políticas de gobierno que especifican cuándo se puede usar el código generado por IA, cómo deben hacerse los comentarios y qué pasos de validación se requieren antes del despliegue.

A continuación se presentan algunos de los componentes más comunes de la gobernanza del código.

El código de mala calidad contribuye a la deuda técnica, lo que a su vez socava la escalabilidad de la pila tecnológica. Los estándares de programación definen cómo los desarrolladores deben escribir y organizar el código para evitar esto. Estos estándares cubren áreas como convenciones de nomenclatura, formato, documentación, estructura de archivos y mejores prácticas específicas del lenguaje; pequeños problemas que suman mucho con el tiempo en una gran base de código.

Cuando todos los desarrolladores siguen los mismos estándares, es más fácil trabajar con el código. Los ingenieros dedican menos tiempo a descifrar el trabajo de los demás y más tiempo a construir cosas nuevas.

Los sistemas de control de versiones definen cómo los equipos gestionan los cambios en el código fuente. Estas políticas definen flujos de trabajo para crear ramas, fusionar código y escribir mensajes de commit. Los sistemas de control de versiones pueden generar pistas de auditoría que ayudan a evitar sobrescrituras accidentales, lo que ayuda a garantizar un historial claro de cambios. Ahora los equipos saben quién hizo modificaciones específicas y por qué.

Los procesos de revisión de código requieren que los cambios de software sean examinados por otros desarrolladores antes de que se fusionen en la base de código. Las revisiones sirven para múltiples propósitos, incluida la identificación de errores, la validación de decisiones de diseño y el intercambio de conocimientos en todo el equipo. Comentarios bien ejecutados conducen a software de mayor calidad.

La gobernanza de seguridad garantiza que el software se desarrolle y mantenga conforme a los requisitos de seguridad y las normas de cumplimiento establecidas, de modo que su desarrollo se ajuste a una estrategia más amplia de gestión de riesgos . Esto incluye prácticas como el análisis de vulnerabilidades de seguridad, controles de acceso, gestión de dependencias, detección de secretos, programación segura directrices y revisiones periódicas de comentarios. La gobernanza de la seguridad integra medidas de protección a lo largo del ciclo de vida del desarrollo, no solo al final.

Las pruebas de gobernanza ayudan a garantizar que el software cumpla con todos los estándares establecidos antes de desplegarse. Pero las pruebas también se han hecho “shift left”. Al incorporar requisitos de prueba en los pipelines de CI/CD, los equipos pueden identificar defectos antes y reducir el riesgo de introducir regresiones en los entornos de producción.

El cumplimiento y la auditabilidad se centran en garantizar que el software y el proceso de su desarrollo cumplan con los requisitos normativos. Las aprobaciones documentadas, los historiales de cambios y los registros de pruebas son algunas de las medidas de cumplimiento más comunes que involucran el código.

Los controles de integración continua y entrega continua (CI/CD) rigen los procesos automatizados utilizados para desplegar software. Estos controles definen qué comprobaciones automatizadas deben pasar antes de que el código pueda moverse entre entornos. La gobernanza de CI/CD ayuda a garantizar que el software que llega a producción cumpla con los estándares predefinidos, al tiempo que promueve la reducción de riesgos en todos los despliegues.

La gobernanza como código (GaC) y la política como código (PaC) son enfoques que integran la gobernanza y la aplicación de políticas directamente en los flujos de trabajo mediante la traducción de políticas, reglas y estándares en código legible por máquina. El objetivo es que cada despliegue, cambio de infraestructura o solicitud de acceso a datos cumpla con criterios predefinidos antes de que suceda. Este enfoque proactivo de cumplimiento se basa en tecnologías como motores de políticas, infraestructura en la nube y ahora, agentes de IA.

La aplicación de políticas se ha vuelto más sofisticada a través de tecnologías como Open Policy Agent (OPA), que permite a las organizaciones definir y aplicar políticas de gobernanza mediante programación. En lugar de depender de la documentación y las aprobaciones manuales, los requisitos de gobernanza se integran en el código para que puedan aplicarse automáticamente en todo el SDLC.

De manera similar, la infraestructura como código (IaC) y herramientas como Terraform automatizan el aprovisionamiento y gestión de la infraestructura de TI mediante un enfoque de lenguaje declarativo, donde los desarrolladores especifican el estado final deseado en lugar de los pasos necesarios para lograrlo. Las definiciones de infraestructura se expresan comúnmente mediante formatos como YAML y JSON, lo que facilita su automatización y validación.

Los entornos de programación impulsados por IA pueden realizar GaC, PaC e Iac. IBM®Bob, por ejemplo, puede usar para incrustar dichos procesos en el SDLC.