Impulsa tus aplicaciones de bajo código y basadas en datos con Dynatrace AppEngine

La automatización del software ha recorrido un largo camino. Comenzó con el low-code, la capacidad de aprovechar aceleradores automatizados, plantillas de referencia y elementos precompuestos de la arquitectura de desarrollo de aplicaciones de software para agilizar todo el proceso de ingeniería de software y sus etapas posteriores. Estas etapas posteriores se refieren a áreas como las pruebas de aceptación del usuario y la mejora o integración de aplicaciones más amplias.

Luego, comenzamos a llevar el low-code a áreas más definidas del desarrollo de aplicaciones. Esta fue una época de low-code software, y en algunos casos, no-code, donde existía una funcionalidad de abstracción de arrastrar y soltar, y las herramientas estaban diseñadas específicamente para tipos de casos de uso de aplicaciones. Este período reciente vio a la industria del software llevar el low-code a áreas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

También hemos pasado por ciclos de low-code construido específicamente para servir implementaciones de cómputo en el borde en Internet de las cosas y otras áreas, como arquitecturas diseñadas para servir aplicaciones de análisis intensivo de datos. Esa última era de datos es ahora.

¿Qué es Dynatrace AppEngine?

La compañía de inteligencia de software Dynatrace ha lanzado su servicio AppEngine para desarrolladores que trabajan en la creación de aplicaciones basadas en datos. Esta oferta de low-code está diseñada para crear aplicaciones personalizadas y plenamente compatibles con los datos de las empresas.

La compañía describe a AppEngine como una tecnología dentro de su plataforma que permite a los clientes crear "aplicaciones personalizadas" que abordan casos de uso BizDevSecOps y desbloquean la riqueza de conocimiento disponible en la explosiva cantidad de datos generados por los ecosistemas de la nube modernos.

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¿Qué significa BizDevSecOps? Bueno, sí. Es la convergencia de las funciones de desarrollo y operaciones con un entrelazado esencial de seguridad operativa de la aplicación. Esto se refiere a la seguridad en el sentido de la robustez de la cadena de suministro y la privacidad de los datos, no al tipo de seguridad de defensa cibernética contra malware.

La pista está en el nombre con BizDevSecOps. Involucra a los usuarios empresariales como un medio para a) acercar los requisitos de software al proceso de DevOps, b) hacer avanzar el desarrollo y las operaciones del software hacia un estado más evolucionado capaz de ofrecer "resultados empresariales", algunos de los cuales pueden estar simplemente relacionados con el beneficio, pero algunos también esperamos que estén alineados para desarrollar el bienestar de las personas y el planeta y c) para mantener a los usuarios satisfechos.

Una nueva realidad de virtualización

¿Por qué está sucediendo todo esto? Porque a medida que avanzamos hacia el mundo del desarrollo y despliegue de aplicaciones nativas en la nube, necesitamos poder monitorear el comportamiento, el estado, la salud y la robustez de nuestro servicio en la nube. Es, sin lugar a dudas, la única forma de darle realidad a la virtualización.

Según la consultora Gartner, la necesidad de datos para permitir mejores decisiones por parte de diferentes equipos dentro y fuera de TI está provocando una "evolución" de la monitorización. En este caso, TI incluye a DevOps, infraestructura y operaciones, además de especialistas en ingeniería de confiabilidad de sitios.

A medida que la observabilidad de los datos se convierte en un proceso y una función necesarios de manera más integral en toda una organización y entre varios equipos, también estamos viendo un aumento en el uso de análisis y paneles de control. Todo esto es parte del contexto del enfoque de análisis de datos de bajo código de Dynatrace.

"La plataforma Dynatrace siempre ha ayudado a los equipos de TI, desarrollo, negocios y seguridad a tener éxito al ofrecer respuestas precisas y automatización inteligente en sus ecosistemas en la nube complejos y dinámicos", dijo Bernd Greifeneder, fundador y director técnico de Dynatrace.

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Mirando cómo podemos integrar recursos dispares en el nuevo mundo de la computación en la nube containerizada, Dynatrace explica que su plataforma consolida la observabilidad, la seguridad y los datos comerciales con un contexto completo y un mapeo de dependencias. Esto está diseñado para liberar a los desarrolladores de enfoques manuales, como la etiquetación, para conectar datos aislados utilizando análisis de aprendizaje automático imprecisos y los altos costos operativos de otras soluciones.

"AppEngine aprovecha estos datos y simplifica la creación e integración de aplicaciones inteligentes para equipos en toda una organización. Proporciona escalabilidad automática, seguridad de la aplicación en tiempo de ejecución, conexiones seguras e integraciones en ecosistemas híbridos y multi-nube, y soporte completo del ciclo de vida, incluidas certificaciones de seguridad y calidad", dijo la compañía en un comunicado de prensa.

¿Qué es la inteligencia artificial causal?

El uso de inteligencia artificial causal es fundamental en lo que Dynatrace ha presentado en el mercado. En términos simples, la IA causal es un sistema de inteligencia artificial que puede explicar la causa y el efecto. Puede ayudar a explicar la toma de decisiones y las causas detrás de una decisión. No es exactamente lo mismo que la IA explicarble, la IA causal es un tipo de inteligencia más integral.

“La IA causal identifica la red subyacente de las causas de un comportamiento o evento y proporciona ideas clave que los modelos predictivos no logran proporcionar”, escribe el Stanford Social Innovation Review.

Esta es una IA que se basa en la inferencia causal, una inteligencia que define y determina el efecto independiente de una cosa o evento específico y su relación con otras cosas como entidad o componente dentro de un sistema y universo más amplio de cosas.

Dynatrace afirma que el resultado de todo este desarrollo de productos es que, por primera vez, cualquier equipo en una organización puede aprovechar la IA causal para crear aplicaciones e integraciones inteligentes para casos de uso y tecnologías específicas según sus requisitos comerciales y pilas tecnológicas únicas.

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El abismo desde los petabytes hasta los yottabytes

El fundador y CTO de Dynatrace, Greifeneder, pone todo esta discusión en contexto. Habla sobre la carga que las empresas enfrentan cuando intentan trabajar con las pilas de datos "masivamente heterogéneas" que ahora necesitan ingresar y analizar. En lo que casi se siente como el problema del año 2000, ahora estamos en el punto de inflexión en el que las organizaciones necesitan cruzar el abismo desde los petabytes hasta los yottabytes.

“Este cambio en la magnitud de los datos representa un evento disruptivo masivo para todo tipo de organizaciones”, dijo Greifeneder mientras hablaba en el evento Dynatrace Perform 2023 de su compañía este mes en Las Vegas. “Es masivo porque las estructuras y arquitecturas de la base de datos existentes no pueden almacenar esta cantidad de datos ni realizar las funciones de análisis necesarias para extraer conocimiento y valor de estos datos. La naturaleza incluso de los índices de bases de datos más modernos nunca se diseñó para esto”.

Abriéndonos a la estrategia de desarrollo de hoja de ruta interna de Dynatrace, Greifeneder dice que la compañía no necesariamente quería construir su tecnología de lago de datos Grail, pero se dio cuenta de que tenía que hacerlo. Al ofrecer el tamaño y alcance del almacenamiento del lago de datos con la capacidad de consulta de datos que se encuentra en sistemas de administración de bases de datos más pequeños y manejados, Dynatrace Grail es así un lago de datos.

Al ofrecer una capacidad sin esquema para realizar consultas, los usuarios pueden "hacer preguntas" a sus recursos de datos sin tener que realizar los requisitos de diseño de esquema que normalmente tendrían que realizar utilizando un sistema de bases de datos relacionales tradicional. Dynatrace lo llama esquema-al-leer (schema-on-read). Como suena, un usuario puede aplicar un esquema a una consulta de datos en su estado bruto.

“No lo llamaría datos en bruto. Prefiero llamarlo datos en su estado completo de granularidad”, explicó Greifeneder. “Al mantener los datos alejados de los procesos diseñados para 'agrupar' o simplificar la información, podemos trabajar con los datos en su estado más puro. Es por eso que hemos construido la plataforma Dynatrace para poder manejar una cardinalidad enorme o trabajar con conjuntos de datos que pueden tener muchos valores regulares, pero algunos valores enormes”.

Cardinalidad enorme

Explicar lo que significa la cardinalidad en este sentido es esclarecedor. Los números cardinales simplemente expresan el valor, mientras que los números ordinales expresan la secuencia, como primero, segundo o tercero.

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Como ejemplo ilustrativo, Greifeneder dice que podríamos pensar en un sistema de compra en línea con 100,000 usuarios. En esa tienda web, sabemos que algunas compras son frecuentes y regulares, pero otras son menos frecuentes y pueden ser para artículos menos populares. Sin embargo, de manera crucial, todos los 100,000 usuarios realizan una compra en un año determinado.

Para rastrear a todos esos usuarios y crear una base de datos de series de tiempo capaz de registrar quién hace qué y cuándo, las organizaciones normalmente agrupan y simplifican los valores extremos que se enfrentan al desafío de la cardinalidad enorme.

Dynatrace dice que eso no es un problema con su plataforma; está diseñada para ello desde el principio. Todo esto está sucediendo en el momento en que estamos cruzando el abismo desde los petabytes hasta los yottabytes. Parece que necesitamos nuevos ganchos de agarre.

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