Golden Path: Entenda como o Kubernetes alivia a jornada DevOps

Paulo de Godoy, country manager da Pure Storage no Brasil

Para os entusiastas da história de Duna, o termo Golden Path soa familiar, afinal, é resumidamente um “caminho para manter a humanidade viva”. Bom, na esfera da engenharia de software, o termo não foge muito do conceito, e é conhecido como o caminho mais suave por meio de um modelo de autoatendimento para que os desenvolvedores executem suas tarefas.

O papel das plataformas modernas de gerenciamento de dados criadas em ambientes de contêineres Kubernetes vem ganhando cada vez mais força neste cenário emergente da engenharia de plataforma. Conheça abaixo um pouco mais sobre como estes engenheiros suavizam o árduo caminho dos DevOps por meio de um acesso mais fácil e rápido a serviços e recursos essenciais para inovação nos negócios.

 É preciso dar aos desenvolvedores o que eles querem

 

Quando o DevOps surgiu no final dos anos 2000, trouxe consigo os princípios fundamentais de propriedade compartilhada, feedback rápido e automação do fluxo de trabalho para ajudar a concretizar a visão de desenvolvimento ágil de software. Isso exigia alto grau de autonomia para os desenvolvedores e, em troca, capacitava-os com as ferramentas necessárias para aumentar a eficiência.

O modo operacional favorito dos desenvolvedores (e muitas funções técnicas especializadas, como cientistas de dados, pesquisadores de IA etc.) pode ser resumido em três pontos principais: acesso instantâneo a recursos, resultados imediatos e autoatendimento completo.

Usar esses itens como uma bússola ao criar serviços voltados para perfis técnicos é uma ótima maneira de permitir a inovação e garantir a rápida adoção. Embora nem sempre seja possível fornecer recursos e resultados instantâneos, o fato de chegar o mais próximo possível do instantâneo gera maior satisfação.

 

DevOps, os principais clientes

 

Hoje, vemos o amadurecimento do DevOps com o surgimento da engenharia de plataforma, uma nova função para uma era mais madura no desenvolvimento de aplicações. É ela que atua nos bastidores para fornecer um catálogo de serviços e componentes de infraestrutura fáceis de usar e de autoatendimento para dar suporte à experiência diária de desenvolvimento.

As melhores práticas desta engenharia têm como objetivo ajudar os desenvolvedores de aplicações a se integrarem e começarem a criar mais rapidamente, fornecendo tudo o que eles precisam para experimentar, desenvolver, testar e implementar. A plataforma disponibilizada para esses desenvolvedores geralmente se inspira nos serviços popularizados pela nuvem pública e em seu modo de operação. Ela é projetada para fornecer acesso instantâneo não apenas às melhores e mais recentes ferramentas e softwares que sustentam a inovação, mas também para facilitar o acesso aos próprios dados, protegidos por estratégias e protocolos de segurança predeterminados.

 

Kubernetes e gerenciamento de dados

A plataforma ideal com foco no desenvolvedor também inclui o gerenciamento de dados. Ela pode se basear no Kubernetes como o meio para orquestrar, implementar, executar e dimensionar aplicações nativas da nuvem, bem como gerenciar os serviços de dados necessários para essas aplicações.

Os recursos de gerenciamento de dados são fundamentais para a engenharia de plataformas, pois permitem a exploração e o teste em condições realistas, por exemplo, usando uma cópia instantânea dos dados de produção em vez de um conjunto de dados sintéticos pouco realista.

O ideal é que os recursos de gerenciamento de dados também sejam projetados considerando o autoatendimento e forneçam acesso aos dados de forma altamente disponível, confiável, elástica, multilocatária e segura.

Também é fundamental que essa base entregue cadeias de ferramentas e serviços de dados fáceis de especificar para os desenvolvedores, de modo que eles possam usá-los facilmente como blocos de construção, mesmo que não tenham amplo conhecimento do Kubernetes ou de como implementar um determinado mecanismo de banco de dados de forma segura e dimensionável.

 

Nosso Golden Path é possível

 

As equipes de engenharia de plataforma estão ocupadas trabalhando sem serem vistas em segundo plano para trazer o Golden Path de autoatendimento para o desenvolvimento de aplicações. Com o Kubernetes como estrutura de orquestração, contêineres e serviços de dados como recursos principais, os engenheiros de plataforma podem finalmente concretizar totalmente a visão de maior agilidade e produtividade do DevOps.

Cinco benefícios que a IA conversacional pode trazer para o seu negócio

Renan Salinas, CEO & Founder da Yank Solutions

A IA – inteligência artificial conversacional tem revolucionado a forma como as empresas se comunicam com os clientes. Essa tecnologia permite que sistemas automatizados compreendam e respondam a perguntas e comandos dos usuários de maneira natural, imitando conversas humanas.

De acordo com a pesquisa CX Trends 2023 da Zendesk, 68% dos consumidores preferem resolver seus problemas com a ajuda de um chatbot ou assistente virtual. Além disso, o estudo mostrou que a satisfação do consumidor aumenta em até 24% quando os chatbots são usados de maneira efetiva. Esses dados destacam o quanto a IA no atendimento ao cliente é uma ferramenta valiosa e contribui para uma boa experiência e satisfação.

Os chatbots, por exemplo, são programas de computador projetados para simular conversas humanas através de mensagens de texto ou voz. Eles podem ser implementados em sites, aplicativos de mensagens e redes sociais para fornecer suporte ao cliente, responder a perguntas frequentes, auxiliar em processos de vendas e muito mais.

Já os assistentes virtuais são sistemas de IA mais avançados que podem realizar uma variedade de tarefas, como agendar compromissos, fazer reservas, realizar pesquisas na internet e até mesmo controlar dispositivos domésticos inteligentes. Eles entendem comandos mais complexos e oferecem respostas mais personalizadas.

Os agentes cognitivos representam uma evolução dos chatbots e assistentes virtuais, incorporando recursos de inteligência artificial avançada, como PNL – processamento de linguagem natural, compreensão contextual e aprendizado de máquina. Eles podem entender o contexto de uma conversa e fornecer respostas mais precisas e relevantes.

Portanto, é imperativo que as empresas apostem na IA conversacional para melhorar e estreitar o atendimento com o cliente. Separei cinco benefícios que ela pode trazer. Veja abaixo.

 

Atendimento ao cliente 24/7

 

Com chatbots e assistentes virtuais, a empresa pode oferecer suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem a necessidade de uma equipe humana disponível o tempo todo. Isso melhora a experiência do cliente e aumenta a satisfação do usuário.

 

Automatização de tarefas repetitivas

 

A IA conversacional pode automatizar tarefas rotineiras, como responder a perguntas comuns, agendar reuniões e coletar informações dos clientes. Isso libera tempo para a equipe se concentrar em tarefas mais complexas e estratégicas.

 

Personalização da experiência do cliente

 

Com agentes cognitivos, a empresa pode oferecer uma experiência mais personalizada aos clientes, entendendo suas necessidades individuais e oferecendo recomendações e soluções específicas para cada caso.

 

Aumento da eficiência operacional

 

Ao automatizar processos e tarefas, a IA conversacional pode ajudar a reduzir custos operacionais e aumentar a eficiência da empresa.

 

Análise de dados e insights

 

Os sistemas de IA conversacional podem analisar grandes volumes de dados gerados a partir das interações com os clientes e fornecer insights valiosos para melhorar produtos, serviços e estratégias de marketing.

Ao adotar essas tecnologias de forma estratégica, as empresas podem se manter competitivas e oferecer uma experiência diferenciada aos clientes.

ChatGPT: Como usar o AI-Assistant para potencializar o seu DevOps

Valdinei Ribeiro, head of cloud & DevOps na Iteris

O ChatGPT foi a inteligência artificial mais usada no mundo entre setembro de 2022 e agosto de 2023, com mais de 14 bilhões de acessos em todo o planeta — quase 60% de todo o tráfego do segmento, de acordo com o relatório “50 Most Visited AI Tools of 2023”.

Certamente, essa tecnologia tem sido inovadora e trouxe uma série de oportunidades para o mercado, capaz de resolver com facilidade muitos problemas práticos do dia a dia das pessoas.

Na parte de desenvolvimento de software, foi muito questionado se o ChatGPT teria algum tipo de utilidade. Como o DevOps é uma metodologia que une Desenvolvimento (Development) e Operações (Operations) em um ciclo de desenvolvimento de software contínuo, visando acelerar a entrega de aplicações e serviços de forma mais eficiente e confiável, a união dessa metodologia com a IA se mostra algo muito interessante.

Uma das maneiras primordiais pelas quais o ChatGPT pode ser fundamental no DevOps é sua utilização como um assistente capaz de fornecer informações relevantes e precisas instantaneamente. Imagine uma questão complexa sobre a performance de um sistema no contexto do pipeline de CI/CD. O ChatGPT, alimentado com dados das ferramentas de orquestração, poderia responder prontamente a perguntas específicas, reduzindo drasticamente o tempo de análise e tomada de decisões.

Além disso, seus recursos permitem a criação de modelos treinados na base de dados das plataformas utilizadas pelas equipes. Isso resulta não só em respostas rápidas a perguntas de linguagem natural, mas também na geração de alertas proativos, fornecendo uma abordagem mais preditiva às operações do dia a dia.

A automação de tarefas repetitivas é outra área em que o ChatGPT pode fazer diferença. Tarefas como code review, análise de logs, monitoramento de ambiente e gestão de custos podem ser facilmente monitoradas e até mesmo executadas por comandos simples, economizando tempo e recursos preciosos.

Quanto à colaboração, a implementação do AI-Assistant se torna um ponto crucial. Este assistente, mais “pessoal” e focado nas necessidades individuais de cada profissional ou equipe, pode oferecer suporte tanto em contextos de desenvolvimento quanto de operações. Sua presença proporciona uma “linguagem comum” entre as duas áreas, permitindo uma colaboração mais fluida, independentemente do conhecimento específico da tecnologia.

Entretanto, a integração eficaz do ChatGPT enfrenta desafios. Configurar adequadamente a plataforma para fornecer respostas precisas e consistentes demanda um profundo conhecimento em “prompt engineering”. É necessário desenvolver prompts específicos para cada tarefa, garantindo que perguntas feitas de maneiras variadas sejam compreendidas corretamente.

Em termos de casos de uso práticos, o ChatGPT pode ser aplicado a partir da observação do ambiente, fornecendo alertas proativos e resoluções automáticas para problemas simples. Além disso, como AI-Assistant, pode auxiliar no troubleshooting, manutenção da plataforma e gestão de ambientes em nuvem, especialmente no que diz respeito a funcionalidades, custos e escalabilidade.

Apesar dos desafios, a integração do ChatGPT a sua plataforma de DevOps pode contribuir significativamente para a evolução dinâmica das operações de desenvolvimento e operações.

Desafios éticos, legislação própria, escalabilidade: O que esperar da IA em 2024?

Renan Salinas, CEO & Founder da Yank Solutions

Desde que o ChatGPT surpreendeu os usuários no fim de 2022 com sua capacidade e precisão na entrega de diferentes conteúdos, a expressão “inteligência artificial” não saiu mais de moda em todo o mundo. De repente, mesmo aqueles que não possuem grande expertise nas tendências tecnológicas passaram a acompanhar com mais afinco tudo o que a IA já entregava e, principalmente, nas possibilidades que poderá entregar no futuro.

É verdade que não se trata de algo novo. Pelo contrário, os estudos referentes à inteligência artificial estão aí há décadas, frutos de pesquisas e experimentações. A diferença é que, desta vez, a tecnologia se tornou palpável, isto é, ela pôde ser utilizada por uma parcela significativa da população por meio de ferramentas intuitivas e fáceis de utilizar. Em suma: passou de teoria e de enredo de ficção científica para a prática.

 

Mas depois de um grande crescimento em 2023, o que podemos esperar da IA em 2024?

 

Em primeiro lugar, mais avanço em todos os níveis. Projeção da MarketsandMarkets indica que o mercado de inteligência artificial deve movimentar US$ 150,2 bilhões em 2023 e ter um crescimento médio anual de 36,8% até 2030, quando deverá valer mais de US$ 1,3 trilhão. Entretanto, conforme os números evoluem, novos desafios surgem para os profissionais, empresas e público em geral.

Alguns destes contratempos já se revelam nos próximos meses em 2024 e passam, sobretudo, por questões que vão além da tecnologia em si. No caso da IA, por exemplo, espera-se uma preocupação mais intensa justamente com a governança, compliance e limites éticos – o que esbarra na legislação vigente, na democratização da tecnologia e nas funcionalidades que aumentam a cada dia.

 

Preocupação ética cresce e exigirá legislação eficaz

 

Não há dúvida de que a grande discussão envolvendo a inteligência artificial em 2024 será justamente os limites éticos envolvendo as soluções e suas funcionalidades. À medida que o tema avança, novos desafios surgem diante da sociedade como um todo. Hoje, observa-se questões envolvendo a propriedade intelectual e autoral, que são apenas a parte visível de problemas mais graves, como desinformação e fraude.

É um debate tão sério que nem mesmo os empresários do setor convergem na mesma opinião. Elon Musk, atual proprietário do X (ex-Twitter) não cansa de afirmar que a “IA é uma das maiores ameaças da humanidade”. Estabelecer regras de uso, normas e boas práticas, portanto, está em pauta na maioria dos países. O ano deve ficar marcado pela criação de marcos jurídicos, até mesmo no Brasil, com a tramitação da lei que busca criar um marco legal para o assunto.

 

IA Generativa cada vez mais impressionante

 

Quem ficou impressionado com as possibilidades do ChatGPT certamente vai se surpreender ainda mais com o que as novas gerações da IA Generativa podem oferecer aos usuários. O conceito recebe este nome porque, diferentemente das soluções tradicionais de inteligência artificial, que utiliza base de dados para fazer previsões em cima de padrões, é capaz de criar coisas novas a partir dos comandos e orientações passados pelas pessoas.

Nos últimos meses nos acostumamos a ver diferentes trends em redes sociais que exploram a criação de imagens e textos provenientes das plataformas de IA. Esta foi apenas uma pequena amostra do que ainda está por vir. Áudios e vídeos também podem – e serão – gerados por inteligência artificial em diferentes situações, com conteúdos melhores, originais, naturais e, claro, inovadores para o público.

 

Escalabilidade da tecnologia em nível global

 

Se as soluções estarão melhores e mais fáceis de usar, é natural que mais pessoas passem a utilizá-las em suas rotinas, seja no trabalho ou no lazer. Isso leva a um desafio comum a toda tecnologia: a capacidade de escalar, ou seja, crescer de forma acelerada para que a ferramenta esteja disponível a mais lugares e usuários, mas sem afetar o desempenho dela. Em 2024, empresas que fornecem serviços de IA terão como desafio a expansão e democratização de seus recursos.

Afinal, a escalabilidade é uma estratégia fundamental a todas as empresas tecnológicas – um recurso que fica restrito a um pequeno nicho não consegue sobreviver por muito tempo. No caso da Inteligência Artificial, especificamente, também é uma forma de fazer a engrenagem funcionar: quanto mais pessoas envolvidas no ecossistema, mais dados e conteúdos são gerados, o que por sua vez leva a novos insumos para as plataformas aperfeiçoarem suas funcionalidades.

 

Inteligência artificial aliada a outros setores

 

Por fim, a escalabilidade também depende de um último grande desafio da IA em 2024: se aliar a diferentes setores da sociedade para oferecer novas – e melhores – soluções. Hoje, observa-se que a utilização da inteligência artificial ainda está restrita a poucos nichos e departamentos, além de ser vista como algo perigosa até mesmo para o futuro do trabalho em vez de uma aliada nestes processos.

Neste novo ano, a IA tem que estar em todo lugar e a qualquer hora. Setores como educação e saúde devem aproveitar as vantagens que esta tecnologia tem a oferecer. Somente assim ela dará o passo a mais tão esperado para sua consolidação em nossas vidas.

Três tendências para evoluir sua estratégia de DevOps

Valdinei Ribeiro, head of cloud & DevOps na Iteris

Participei do “DevOps Enterprise Summit – 2023”, um dos maiores e mais importantes eventos de DevOps que ocorre ao redor do mundo, e tive a oportunidade de presenciar palestrantes especialistas em diferentes temas, e que trouxeram insights valiosos sobre as tendências de mercado para DevOps.

Muito foi falado sobre inovação e como grandes empresas têm adotado, mantido e evoluído suas práticas de DevOps cada vez mais necessárias nesse mercado que evolui cada dia mais rápido. Dentre as principais tendências citadas durante o evento, as quais tivemos diversas palestras sobre, selecionei as três que, na minha visão, são as mais importantes e promissoras no mercado de tecnologia.

 

Generative AI no contexto de DevOps

 

Um dos tópicos centrais discutidos foi o uso da Generative AI, em particular, o ChatGPT, para aprimorar o trabalho dos engenheiros DevOps. Com a tecnologia, é possível obter informações e insights abrangentes sobre o funcionamento da plataforma, incluindo o status das pipelines, a identificação e a resolução de problemas, a geração de alertas e até mesmo a automação de tarefas menos complexas. Tudo isso é realizado por meio do uso do conceito de “prompt engineering” para fazer perguntas específicas ao ChatGPT.

A ideia de observabilidade desempenha um papel fundamental nesse contexto. A Generative AI pode fornecer alertas proativos sobre problemas iminentes em seu ambiente DevOps, como a necessidade de escalar um cluster Kubernetes em breve ou o aumento dos custos de instâncias AWS EC2 nas últimas semanas. Essa abordagem oferece inúmeras oportunidades, uma vez que uma IA com amplo conhecimento e visibilidade da plataforma DevOps pode simplificar vários aspectos do trabalho das equipes, como a SER – Engenharia de Confiabilidade de Sites, por exemplo.

Além disso, a otimização do acompanhamento e dos indicadores é uma realidade. Com algumas perguntas direcionadas ao ChatGPT, é possível obter insights valiosos. A IA age como um assistente personalizado para as tarefas diárias das equipes DevOps, melhorando a eficiência em todo o processo.

 

Platform Engineering e IDP

 

Outro assunto muito discutido foi o Platform Engineering, uma disciplina que se concentra na criação de ferramentas e fluxos de trabalho que capacitam as áreas de engenharia de software na era Cloud-Native. Os engenheiros de plataforma desempenham um papel crucial, oferecendo um produto integrado chamado de IDP – Internal Developer Platform, que abrange todas as necessidades operacionais ao longo do ciclo de vida de um aplicativo, incluindo o conceito de ‘Golden Paths.’

O IDP reúne várias tecnologias e ferramentas de forma a simplificar a vida dos desenvolvedores, permitindo o autoatendimento do desenvolvedor sem ocultar o contexto ou as tecnologias subjacentes. Seguindo as melhores práticas, as equipes de plataforma tratam o IDP como um produto que evolui com base na pesquisa do usuário, garantindo melhorias contínuas.

Essa plataforma traz inúmeros benefícios, desde facilitar a integração de novos desenvolvedores e a manutenção de padrões de desenvolvimento até o aprimoramento das carreiras dos desenvolvedores. Além disso, ela permite que as equipes de DevOps e SRE se concentrem na inovação e na melhoria contínua, em vez de gastar tempo constante fornecendo suporte em questões relacionadas à plataforma, pipelines e infraestrutura.

 

DevEx

 

O DevEx – Developer Experience visa conceder autonomia aos desenvolvedores, liberando-os das tarefas operacionais para se concentrarem em solucionar problemas reais de negócio. Ferramentas como GitHub Copilot e ChatGPT apoiam essa abordagem, atuando como ‘pair programmers’ especializados. Elas oferecem sugestões de código, garantem a qualidade e a segurança, permitindo que os desenvolvedores foquem na lógica e na eficácia das soluções.

Durante o evento, Jacob DePriest (VP da GitHub) compartilhou insights valiosos sobre como a equipe do GitHub utiliza o “GitHub Copilot” como um ‘pair programmer’ especializado. Essa ferramenta permite que desenvolvedores forneçam contexto e façam perguntas, recebendo não apenas sugestões de código, mas também considerações sobre segurança e qualidade. O Copilot incorpora tecnologias como “AI-based security vulnerability filtering” e “Code Security Modeling” para garantir um código seguro.

Contudo, surgem preocupações sobre a segurança, especialmente no caso do Copilot, com possíveis riscos para a propriedade intelectual e o uso de bibliotecas de terceiros. O controle sobre os dados e a privacidade é fundamental. No entanto, empresas como o GitHub têm adotado medidas para evitar a retenção de informações dos usuários.

Essa abordagem melhora a experiência dos desenvolvedores, acelera o time-to-market e mantém a segurança no centro das atenções, garantindo a competitividade e a satisfação dos profissionais.

Certamente, essa abordagem irá proporcionar insights valiosos para líderes que buscam orientações sólidas para conduzir transformações em suas empresas, assegurando a qualidade e a excelência na jornada.

Fato é que o mercado está em constante evolução e novas tendências surgem a todo momento. O principal aqui é entender cada uma dessas tendências a fundo para identificar se, de fato, é algo que vai agregar valor ao seu negócio. Acredito que essas três que citei ao longo do texto têm um alto potencial de transformar a forma como vemos a abordagem DevOps hoje e, por isso, merecem a sua atenção.

6 benefícios da integração de IA e DevOps para a sua empresa

Valdinei Ribeiro, head of cloud & DevOps na Iteris

A IA – inteligência artificial tem revolucionado de forma abrangente o mundo da tecnologia, contribuindo para um novo horizonte na inovação e eficiência. Com uma breve pesquisa, é possível ficar impressionado com diversos exemplos de aplicação dessa tecnologia, que vai desde assistentes virtuais até veículos autônomos e diagnósticos médicos. No entanto, para utilizar a IA de forma positiva, não é necessário ir tão longe. Ela pode ser implementada em diferentes áreas da sua empresa, otimizando as rotinas e os processos do dia a dia.

Um dos exemplos mais promissores de aplicação da IA é no contexto do DevOps. Por um lado, temos o DevOps, uma abordagem colaborativa que visa integração contínua de desenvolvimento e operações, com o objetivo de acelerar a entrega de software. Por outro lado, temos a IA, com o potencial de ensinar máquinas a aprender e tomar decisões com base em dados. A convergência desses dois campos tem provocado uma verdadeira revolução na forma como as organizações abordam o ciclo de vida de desenvolvimento e operações de software.

O principal benefício que tenho observado é o uso da IA para o fortalecimento da automação, um dos pilares do DevOps, permitindo que tarefas repetitivas e propensas a erros sejam executadas com precisão e eficiência. Mas ela pode ir além. A tecnologia pode aumentar a segurança, favorecer a colaboração e auxiliar no processo de identificação e correção de erros. Abaixo, apresento os principais benefícios da aplicação da IA no contexto do DevOps:

• Detecção de anomalias e resolução proativa de problemas: a IA pode monitorar continuamente a infraestrutura e os aplicativos, identificando anomalias e alertando a equipe sobre possíveis problemas antes que eles se tornem críticos. Isso pode evitar interrupções inesperadas e melhorar a disponibilidade dos serviços.

• Otimização de recursos: os algoritmos de IA podem analisar padrões de uso de recursos e fazer recomendações para otimizar a alocação, resultando em economias significativas de custos. Por exemplo, a alocação dinâmica de servidores com base na demanda em tempo real.

• Entrega contínua melhorada: a IA pode facilitar a detecção de gargalos no processo de entrega contínua, sugerindo ajustes para acelerar o ciclo de desenvolvimento. Isso leva a lançamentos mais rápidos e previsíveis.

• Segurança reforçada: a IA pode ser usada para identificar vulnerabilidades de segurança e ameaças cibernéticas, protegendo assim os sistemas e dados. Isso é exemplificado pelo uso de IA em sistemas de detecção de intrusões.

• Personalização e recomendações: nos processos de DevOps, a IA pode analisar dados de desempenho e feedback dos usuários para recomendar melhorias específicas, personalizando a experiência do usuário e a qualidade do software.

• Melhoria da colaboração: a IA também pode melhorar a colaboração entre equipes de desenvolvimento e operações, automatizando a comunicação de status, relatórios de bugs e implementação de solicitações de recursos.

É evidente que a IA está transformando profundamente a maneira como o DevOps é praticado. A automação inteligente, a análise de dados em tempo real e a colaboração aprimorada estão elevando o desempenho e a qualidade do software, tornando a IA uma aliada indispensável para equipes de DevOps em todo o mundo. O futuro promete ainda mais inovações à medida que a IA continua a evoluir e a se integrar mais profundamente nas práticas DevOps.

Platform engineering: Uma tendência que vai acelerar a transformação digital das empresas

Valdinei Ribeiro, head of cloud & DevOps na Iteris

No mundo dos negócios, eficiência é a palavra de ordem. Estamos sempre buscando formas de reduzir custos, acelerar a entrega de projetos e evoluir o padrão de qualidade de novos produtos e soluções. E para alcançar o alto nível da capacidade de entrega, empresas de diferentes tamanhos ou setores buscam metodologias e ferramentas de gestão que possam apoiar esse processo.

Quem nunca ouviu falar sobre o ciclo PDCA (sigla para plan, do, check e act, em inglês), por exemplo, que tem como objetivo melhorar a gestão de processos nas empresas. Ou então do “Sistema Toyota de Produção”, o TPS, metodologia desenvolvida pela empresa Toyota para reduzir o desperdício e aumentar a produtividade na linha de produção, e que hoje é utilizado por diferentes empresas. E quando falamos do desenvolvimento tecnológico, a lógica de mercado não é diferente.

A disciplina de DevOps, por exemplo, surgiu ao final de 2008 como uma abordagem que visa a colaboração e a integração contínua entre as equipes de desenvolvimento de software e de operações de TI. O objetivo dessa união é acelerar o processo de desenvolvimento, melhorar a eficiência operacional e aumentar a qualidade do software entregue, o que traz inúmeros benefícios para o negócio.

E como uma evolução do DevOps, uma outra disciplina tem sido implementada pelas equipes de tecnologia, o platform engineering.

O platform engineering é uma abordagem que visa criar e manter uma plataforma tecnológica centralizada para fornecer recursos, ferramentas e padrões disponíveis a serem utilizados por toda a equipe de tecnologia da organização, chamada de Internal Developer Platform, a IDP. O objetivo principal é otimizar a experiência do profissional de desenvolvimento e acelerar a entrega de novas aplicações.

De acordo com o Gartner (2022), a metodologia surgiu como uma resposta à crescente complexidade das arquiteturas de software. O instituto também prevê que até 2026, 86% das organizações de engenharia de software já tenham equipes focadas em Platform Engineering como fornecedores internos dos times de tecnologia.

 

Benefícios do platform engineering

 

À medida que a tecnologia continua a evoluir, o platform engineering tem se mostrado cada vez mais essencial, permitindo que as organizações se adaptem rapidamente a um ambiente em constante mudança. Além disso, também podemos destacar outros benefícios da implementação da metodologia, como:

Aumento da produtividade: o platform engineering oferece soluções reutilizáveis e padronizadas que economizam tempo e esforço da equipe. Ao eliminar a necessidade de criar componentes básicos repetidamente, as equipes podem se concentrar em tarefas de maior valor, acelerando a entrega de produtos e serviços.

Redução de erros: com melhores práticas incorporadas na plataforma, os erros são minimizados, resultando em sistemas mais estáveis e confiáveis.

Facilidade de colaboração: a plataforma promove a colaboração entre equipes de desenvolvimento e operações, criando uma cultura de trabalho mais eficiente.

Economia de custos: a reutilização de componentes e a automação reduzem os custos operacionais e de desenvolvimento, otimizando o uso dos recursos financeiros.

Inovação: com menos tempo gasto em manutenção, mais recursos podem ser direcionados para inovação, permitindo que a organização se destaque no mercado.

O platform engineering é muito mais do que uma tendência passageira; é uma abordagem estratégica que oferece benefícios tangíveis para as equipes de tecnologia e para os negócios em geral. Ao adotar essa mentalidade e investir na construção de uma plataforma sólida, as organizações podem se posicionar para um futuro de sucesso sustentável em um mundo cada vez mais orientado pela tecnologia.

O poder do FinOps: Maximizando eficiência e minimizando custos na gestão de tecnologia

Valdinei Ribeiro, head of cloud & DevOps da Iteris

Com graduação em Sistemas de Informação e MBA em Gestão de Projetos, Valdinei Ribeiro atua no mercado de TI e desenvolvimento de software há mais de 13 anos. Na Iteris, atualmente, o executivo ocupa o cargo de Head of Cloud & DevOps.

DevOps: Entenda seu papel na transformação digital

Valdinei Ribeiro, head of cloud & DevOps da Iteris

Com graduação em Sistemas de Informação e MBA em Gestão de Projetos, Valdinei Ribeiro atua no mercado de TI e desenvolvimento de software há mais de 13 anos. Na Iteris, atualmente, o executivo ocupa o cargo de Head of Cloud & DevOps.

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Com graduação em Sistemas de Informação e MBA em Gestão de Projetos, Valdinei Ribeiro atua no mercado de TI e desenvolvimento de software há mais de 13 anos. Na Iteris, atualmente, o executivo ocupa o cargo de Head of Cloud & DevOps.