Introducción al DevOps de bases de datos

El DevOps de bases de datos están un área emergente de la metodología DevOps. Veamos la gestión de bases de datos y lo que ocurre cuando te aplicar conceptos de DevOps.

¿DevOps para bases de datos?

DevOps es (oficialmente) el marco preferido para el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) en los últimos años. Las operaciones continuas y la automatización han surgido como una característica clave de la filosofía DevOps tal y como se practica en entornos DevOps exitosos. Sin embargo, los principios de continuidad y automatización no han abarcado completamente todos los aspectos de las aplicaciones de software. La gestión continua, el cambio, las actualizaciones, el desarrollo y el procesamiento de bases de datos (código) han surgido como un cuello de botella para muchas organizaciones DevOps. Esto ha obligado a los ingenieros a invertir incontables horas en la reestructuración del desarrollo de bases de datos que soporte ciclos de lanzamiento continuos como se espera para una pipeline DevOps SDLC optimizada. Dado que los cambios y el desarrollo de bases de datos están considerados uno de los procesos más arriesgados y lentos del SDLC, aplicar los principios DevOps de operaciones continuas y automatización específicamente para el desarrollo de código de bases de datos están visto como una posible solución al problema de la base de datos. Según un informe de investigación reciente:

• Más del 90% de los interesados en la aplicación trabajan para acelerar el despliegue y los procedimientos de gestión de bases de datos.
• Más de la mitad de todos los cambios en las aplicaciones requieren además modificaciones en el código correspondiente de la base de datos.

Desafíos de bases de datos en DevOps

Antes de hablar de cómo DevOps de bases de datos puede Haz eficiente la pipeline SDLC de DevOps, hablemos de los retos específicos de base de datos a los que se enfrentan las organizaciones DevOps:

• Cambios manuales. La gestión tradicional de bases de datos sigue procesos manuales como revisiones de código y aprobación, todos los cuales retrasan el ciclo de liberación.
• Provisión de datos. Debido a limitaciones de seguridad y normativas, los datos de producción a menudo no están disponibles para probar las primeras versiones de aplicaciones. Por ello, los datos se están procesados y cifrados para cumplir con los requisitos regulatorios necesarios.
• CI/CD para la base de datos. La persistencia de los datos no puede mantenerse de la misma manera que la persistencia del código está gestionada para una tubería de Integración Continua/Despliegue Continuo (CI/CD). La integración continua y el despliegue de nuevas versiones de bases de datos deben respetar la estructura y el esquema comunes de las bases de datos, que es precisamente por lo que la intervención manual se vuelve necesaria.
• Desafíos de integración. La gran variedad de herramientas y variaciones arquitectónicas puede Haz difícil que los sistemas de bases de datos funcionen de forma coherente. La falta de estandarización significa que los equipos DevOps no pueden seguir completamente las operaciones continuas y automatizadas de infraestructura para la provisión y gestión de sistemas de bases de datos.

Y luego está un desafío mayor y difícil de abordar: la falta de atención a DevOps. Muchas implementaciones DevOps en el mundo real no han logrado integrar el proceso de desarrollo de bases de datos y aplicaciones en una política unificada y holística de un marco SDLC. Los procesos de gestión de bases de datos han seguido la ruta tradicional, y la creciente escala de los cambios en bases de datos ha dificultado que los ingenieros estandaricen y coordinen los esfuerzos de desarrollo de bases de datos con el resto del desarrollo de aplicaciones. (Observa cómo crecen estos desafíos a medida que aumenta el almacenamiento de datos.)

¿Qué es DevOps de bases de datos? Un proceso

Ahora, veamos las principales tareas implicadas en DevOps de bases de datos, que de hecho Haz el proceso similar a adoptar el framework DevOps para el código de aplicaciones:

1. Centralizar el control de versiones

Utiliza un sistema centralizado de control de versiones donde todo el código de la base de datos están almacenados, fusionados y modificados. Almacenar datos estáticos, scripts y archivos de configuración dentro de un sistema unificado de control de versiones facilita revertir cambios y sincronizar los cambios en el código de la base de datos con el desarrollo del código de la aplicación siguiendo un enfoque CI/CD. (Conoce más sobre CI/CD.)

2. Sincronizar con CI/CD

Automatiza las operaciones de compilación que se ejecutan junto con las versiones de aplicaciones. Esto facilita la coordinación del proceso de despliegue del código de la aplicación y la base de datos. El código de la base de datos está probado y actualizado al mismo tiempo que se realiza una nueva integración de la compilación de software, según las dependencias subyacentes de la base de datos.

3. Prueba y supervisa

El enfoque CI/CD con un sistema centralizado de control de versiones tanto para el código de base de datos como para la aplicación facilita identificar problemas de base de datos siempre que se está registrada y compilada una nueva compilación en el repositorio.

• Los desarrolladores pueden identificar y abordar problemas antes durante el ciclo de vida del SDLC que sigue a ciclos continuos de despliegue y lanzamiento de un framework DevOps acelerado.
• Por el contrario, las operaciones tradicionales de gestión de bases de datos requieren procesos lentos y manuales de revisión, pruebas y aprobación para el código correspondiente de la base de datos.

Mejores prácticas en DevOps de bases de datos

Mejores prácticas adicionales consistentes con el marco DevOps:

• Adopta los principios DevOps y Ágil de escribir cambios pequeños, incrementales y frecuentes en el código de la base de datos. Los cambios pequeños son más fáciles de revertir y de identificar posibles errores temprano durante el proceso SDLC.
• En cada cambio incremental, supervisa y gestiona las dependencias. Sigue un enfoque basado en microservicios para el desarrollo de bases de datos.
• Adoptar el bucle de retroalimentación rápida similar al proceso de desarrollo del código de la aplicación. Sin embargo, la retroalimentación crítica puede estar oculta entre la avalancha de métricas de registro, datos y alertas generadas en cada nodo de la red.
• Haz un seguimiento de cada cambio realizado en el código de la base de datos. Prueba pronto y con frecuencia, priorizando el rendimiento de las métricas según el impacto en el negocio y la experiencia del usuario.
• Configurar el entorno de pruebas para replicar casos de utiliza del mundo real. Establecer un entorno de producción para realizar pruebas que garanticen la fiabilidad de la base de datos.
• Automatiza tanto como sea posible. Identifica tareas repetitivas y predecibles de gestión de bases de datos y escribe scripts que actualicen el código de la base de datos cuando se están compiladas una nueva compilación en el servidor de Integración Continua.

Por último, hay que tener en cuenta que cada implementación de DevOps está única para la organización que adopta el framework. Database DevOps puede tomar conceptualmente varias directrices del manual de DevOps del código de la aplicación e integrar el desarrollo y la gestión del código de la base de datos junto con el código de la aplicación para lograr ganancias similares de rendimiento y eficiencia del SDLC.

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