DESTACADO : OFICINA MODERNA
ESTE CAMBIO ES SIMILAR A LO QUE TUVO LUGAR DURANTE LOS AÑOS 1997 A 2002 , CUANDO LA APARICIÓN DE INTERNET COMERCIAL Y LA ERA . COM PUSIERON PATAS ARRIBA LAS PRIORIDADES PARA GRAN PARTE DE LA TI CORPORATIVA .
llevaron a la contratación de un gran número de desarrolladores web y expertos en redes .
La mayor adopción de la computación en la nube está impulsando transiciones similares hoy en día en los equipos de TI que respaldan este modelo de implementación moderno .
Al desarrollar este conjunto de datos , IDC utilizó las siguientes definiciones para describir los roles desglosados en el estudio :
• DataOps utiliza una combinación de tecnologías y métodos con un enfoque en la calidad para la entrega consistente y continua de valor de datos , combinando perspectivas integradas y orientadas a procesos sobre los datos con automatización y métodos análogos a la ingeniería de software ágil .
• DevOps utiliza enfoques colaborativos y ágiles combinados con amplias canalizaciones de desarrollo de automatización , pruebas , configuración de infraestructura , aprovisionamiento , controles de seguridad e integración continua ( CI ) del ciclo de vida para el desarrollo continuo y la entrega continua ( CD )
• DevSecOps utiliza una metodología que afirma que la seguridad debe priorizarse al principio de la canalización de entrega de DevOps . Permite a los equipos de DevOps , colaborando con la seguridad , actuar como partes interesadas clave en la definición e implementación de políticas de seguridad .
• ITOps utiliza tecnología y métodos para proporcionar tareas rutinarias y programadas y actividades de soporte no programadas relacionadas con los sistemas de TI . Los profesionales de ITOps pueden pasar hasta el 50 % de su tiempo comprometidos con los usuarios comerciales en el soporte , la obtención de requisitos y la realización de tareas comerciales contingentes o secundarias .
• MLOps utiliza tecnología y procesos para optimizar y automatizar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático ( ML ). Las capacidades clave incluyen la administración y automatización de datos y canalizaciones de ML , código de ML y modelos de ML desde la ingesta de datos hasta la
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