DevOps: a automação de processos de TI como estratégia de eficiência operacional.

A automatização de processos garante mais eficiência e inovação às equipes, uma vez que permite aos profissionais lidarem menos com burocracia e dar mais enfoque no desenvolvimento em si.

Equipes de TI e desenvolvimento de software estão sempre envoltas em micro processos que fazem parte do dia a dia, mas tomam muito tempo dos times envolvidos. Há preocupação com os requisitos, linguagem e frameworks, arquitetura de software, infraestrutura, organização do repositório de códigos, bibliotecas que vão ser utilizadas, organização e monitoramento do ambiente, documentação e metodologias. Com tantas decisões pelo caminho, as micro atividades podem acabar distanciando o time do seu objetivo principal. Como refinar e entender os requisitos para o desenvolvimento de um  software?

A automatização de processos em TI costuma ser um caminho para trazer mais eficiência e inovação às equipes, uma vez que permite aos profissionais lidarem menos com burocracia e dar mais enfoque no desenvolvimento em si. Com base nessa premissa, gostaria de compartilhar algumas boas práticas para otimizar a gestão de processos e aumentar a produtividade da equipe de TI.

DevOps

De acordo com o Google Trends, houve um crescimento significativo nas buscas mundiais pelo termo “devops” entre 2019 e 2023, com o volume total de buscas mensais se aproximando de 600 mil. Isso faz de “devops” uma dos termos mais pesquisados no setor de TI.

Um relatório de Upskilling IT do DevOps Institute, que entrevistou mais de 2400 profissionais de 120 países, mostrou que DevOps e Agile são os dois processos e estruturas mais importantes para organizações de TI, seguidos por ITSM /ITIL, Design Thinking e Gerenciamento do Fluxo de Valor. Sendo que 57% dos participantes indicaram que as habilidades de processo e estrutura de TI são as capacidades mais importantes.

Não se trata apenas de uma ferramenta de automatização, mas DevOps traz uma cultura de cooperação. No desenvolvimento de software, é comum que haja uma equipe de desenvolvimento e uma outra equipe de sustentação do software. Isso acaba gerando muitos atritos entre pares. A DevOps traz uma mentalidade de cooperação e de quebra de silos.

Ela consiste em dois passos principais:

• CI (Continuous Integration), que é mergiar (unir) pedaços de código com alta frequência, ou seja, muitas vezes ao longo do dia, mesmo não tendo código funcional. Existem ferramentas que fazem essa união automática, garantindo que não seja rompida nenhuma funcionalidade já existente do software. Quanto maior a frequência de integração dos códigos, menor a chance de problemas de integração.
• CD (Continuous Delivery) consiste em entregar código em produção em alta frequência, otimizando as entregas e contribuindo para evitar problemas ocasionados por códigos como os BUGs. Também contribui para rollbacks, uma vez que é simples retornar o código para uma versão anterior.

Quando trabalhamos com desenvolvimento de códigos, temos várias pessoas envolvidas nesse processo em etapas  separadas do código.

Com isso, no momento de ir à produção, você pode gerar muitos bugs na hora de unir o código. Mas se você puder unir o código em pequenos pedaços, você tem menos riscos de bugs.

Ferramentas como Jenkins e GitLab CI/CD facilitam a integração e entrega contínua, automatizando testes e implantações.

Platform Engineering

A Platform Engineering é uma extensão do DevOps que cria serviços e ferramentas compartilhados entre as equipes de desenvolvimento, com o principal objetivo de possibilitar que os desenvolvedores reduzam os “choques” no processo de desenvolvimento.

O time de desenvolvimento da plataforma deve considerar os desenvolvedores como seus clientes finais. Interfaces que facilitem o acesso a ferramentas, IDPs (Internal Developer Portals), e serviços reutilizáveis que unam bibliotecas de código e documentações, além de automações de deploy, monitoramento e orquestração de contêineres estarão à disposição dos desenvolvedores.

De acordo com o Gartner, até 2028, 80% das grandes desenvolvedoras de software terão times de engenharia de plataforma dedicados.

IA generativa e copilot

O copilot, antes o nome da plataforma pioneira da Microsoft, e hoje um termo usado para designar todas as plataformas similares, sugere testes e revisões de código, melhorando a produtividade das equipes. A IA passa a ser um “super poder” para otimizar o desenvolvimento. Além do tempo necessário para o desenvolvimento de código, as equipes precisam lidar com os bugs e suas correções. Quanto melhor a qualidade do código, menor esse tempo de correção. Desta forma, a IA se torna um “coringa” para otimizar esses processos.

Com as práticas de automação, as correções de bugs podem ser resolvidas de maneira mais ágil, uma vez que a automação de testes e a integração contínua garantem que o código seja testado exaustivamente antes de ser implantado em produção.  Ao permitir que o desenvolvedor tenha mais tempo para tarefas estratégicas, essas práticas também colaboram para identificar e corrigir vulnerabilidades desde o início, trazendo mais segurança. Desta forma, além de obterem ganhos com produtividade, as empresas se colocam em vantagem competitiva diante dos seus concorrentes e, consequentemente, podem oferecer uma experiência mais satisfatória para clientes cada vez mais ávidos por inovação.