Deuda técnica
¿Qué es la deuda técnica?
La deuda técnica es la consecuencia de completar un proyecto digital para satisfacer una necesidad inmediata sin tomarse el tiempo para abordar otras preocupaciones. Puede que el proyecto se complete antes, pero se paga un precio por tomar atajos.
¿Cómo se mide la deuda técnica?
En un entorno de TI ideal, se dispondría de mucho tiempo para asegurarse de que cada línea de código es perfecta antes de lanzar un proyecto. Sin embargo, los ciclos de desarrollo rara vez pueden permitirse ese lujo, y acumular una cierta cantidad de deuda técnica es común y esperable.
Los equipos pueden realizar una supervisión y encontrar lo que se conoce como el índice de deuda técnica para gestionar los problemas de desarrollo y control de manera consciente. Un índice de deuda técnica puede expresarse como el coste de reparar un sistema dividido por el coste de desarrollarlo desde el principio, es decir: coste de remediación / coste de desarrollo.
Medir estos costes directamente puede ser difícil, ya que se cuenta con más predicciones que con costes reales incurridos, pero existen medios indirectos para estimar la deuda. Aquí tenemos unos cuantos buenos ejemplos:
· Tiempo del ciclo: resolver los errores que surgen cuando se acelera la entrega del proyecto en lugar de seguir las mejores prácticas implica tiempo adicional, lo que retrasa el avance del proyecto al siguiente paso de desarrollo. Que los tiempos requeridos para realizar una tarea sean más cortos indica que los procesos están optimizados.
· Estabilidad: acelerar un proyecto puede dar lugar a la creación de un código imperfecto o mal organizado, lo que resulta en una acumulación de tareas para estabilizar y limpiar un sistema mal diseñado.
· Calidad: cuando se toman atajos, es muy común encontrar defectos. A medida que estos se van sumando, la productividad general de la TI disminuye.
HPE y la deuda técnica
Superar la deuda técnica no tiene por qué ser complejo. Los equipos pueden recurrir a una arquitectura segura, escalable y flexible para refactorizar y realizar ajustes en la calidad del código de forma fluida e integrar funciones adicionales de manera eficiente.
Por ejemplo, la primera estructura de datos híbrida preparada para análisis, HPE Ezmeral Data Fabric, te permite modernizarte gradualmente sin necesidad de una remodelación o un rediseño. Esto se debe a que HPE Ezmeral Data Fabric no requiere que los desarrolladores empiecen de cero. En su lugar, permite conectar datos distribuidos en toda la empresa, lo que simplifica en gran medida el acceso a las aplicaciones y las cargas de trabajo. Asimismo, elimina la necesidad de proporcionar manualmente el acceso específico a sistemas únicos. De este modo, la integridad de los datos aumenta debido a que se eliminan los errores y los archivos duplicados, lo que te permite obtener más valor del big data heredado.
Si ya llevas retraso para abordar tu deuda técnica, también puede resultar de ayuda que emplees HPE Ezmeral Unified Analytics para diagnosticar la aparición en el sistema y en la red ciclos excesivamente largos, inestabilidad y mala calidad. Al desbloquear los datos de la nube más rápidamente, HPE Ezmeral Unified Analytics moderniza las aplicaciones y los datos heredados para optimizar las cargas de trabajo con un uso intensivo de datos, independientemente del entorno de implementación.
Además, puedes aprovechar un servicio completamente gestionado que combina HPE Ezmeral Data Fabric con el hardware, el software y los servicios de HPE GreenLake. HPE GreenLake para estructura de datos simplifica la instalación y la configuración y ofrece unos análisis de datos simplificados para que tus ingenieros de datos puedan recuperarlos por lotes en tiempo real desde el extremo para entrenar modelos, realizar consultas en metadatos o ejecutar consultas más complejas para encontrar anomalías.