El tamaño importa (pero no tanto) en la automatización de redes

Lori Mac VittieIngeniero distinguido y evangelista jefe | F5

Eso dicen los datos.

Sería fácil restar importancia a la automatización de redes alegando que el tamaño de su organización (y, por consiguiente, la demanda) no justifica el esfuerzo, ciertamente considerable, que requiere.

Al fin y al cabo, si en tu organización solo hay unas cien personas, no puede haber tanta demanda. ¿O sí?

Sí. Sí que puede haberla.

La nube y su aliado DevOps han revolucionado muchas cosas, pero hay una de la que rara vez hablamos: las antiguas categorías por «tamaño de la organización» que utilizamos para clasificar las empresas. Ya sabes: pymes, medianas empresas y grandes empresas.

Tradicionalmente, los mercados objetivo se han definido en función del tamaño de la plantilla. Aunque los países cuentan con definiciones legales (a efectos de gobernanza y aplicación de la ley), estas no resultan tan relevantes para la segmentación que realizan los proveedores de software, que determina si compiten o no por captar su atención y su dinero. La premisa es que, cuantas más personas haya, más recursos se necesitarán para atender a la plantilla de la empresa. A mayor uso de tecnología, mayor complejidad. Y a mayor complejidad, en fin, más de todo.

En el mundo de los proveedores de software, el tamaño de su centro de datos y la complejidad de los procesos son factores muy relevantes. Ambos suelen vincularse al tamaño de su organización (número de empleados) por razones prácticas.

Pero la nube y DevOps están haciendo con el tamaño de las organizaciones lo mismo que la virtualización hizo con la densidad de «servidores» en el centro de datos. ¿Recuerda la explosión de la virtualización? Pasamos de un modelo de un servidor por aplicación a un mundo de un servidor virtual por aplicación, en el que un único servidor físico alojaba diez o veinte servidores virtuales. El «centro de datos» pasó de tener cien servidores a mil o más, acompañado de una explosión de aplicaciones. Sin embargo, el tamaño físico real del centro de datos no cambió. Y, en muchos casos, tampoco lo hizo el número de operadores.

En concreto, Computer Economics —que realiza un seguimiento de todo tipo de niveles de dotación de personal— detectó un aumento significativo de la proporción de dispositivos por ingeniero en tan solo un año. En 2014, cada ingeniero era responsable de 36 dispositivos. ¿Un año después? Se esperaba que ese mismo ingeniero gestionara 59 dispositivos.

En el ámbito de la infraestructura de aplicaciones, se estaban produciendo incrementos similares. Esto fue posible, en parte, gracias a la virtualización y a cierta automatización útil a pequeña escala.

Lo que hicimos fue aumentar la eficiencia tanto del servidor físico como de su operador humano.

Volvamos al presente. La nube, DevOps y el miembro más reciente del grupo, NetOps, van a hacer (y ya han empezado a hacer) con el tamaño de los departamentos de TI lo mismo que hicimos con los servidores mediante la virtualización. Al combinar la automatización con la nube (y los contenedores), estamos aumentando drásticamente la eficiencia de las operaciones. Esto significa que podemos gestionar entre diez y veinte veces más aplicaciones y operaciones que en la actualidad sin modificar significativamente la plantilla.

Podemos gestionar una «gran empresa» con el presupuesto de una «pequeña empresa»*.

Es prácticamente imposible limitarse a mirar el número de empleados y determinar si un producto o una solución es pertinente. Porque esa organización de treinta personas (una pyme según prácticamente cualquier definición, tanto de mercado como jurídica) podría tener ocultas varios miles de instancias de una aplicación en la nube o en su propio centro de datos.

Porque la automatización, ya sea gracias a la nube pública o a DevOps, realmente multiplica por diez la eficiencia de las operaciones.

El tamaño no importa (en gran medida) para la automatización de redes

Por eso no sorprende observar que, en lo que respecta a la automatización de redes, apenas hay diferencias en las opiniones, los factores impulsores y el grado de adopción según el tamaño de las organizaciones. Descubrimos que el 9 % de las organizaciones con menos de 100 empleados utilizaban la automatización plenamente en producción. En el otro extremo, el 8 % de las organizaciones con más de 5000 empleados nos dijeron lo mismo. En cuanto al uso de la automatización para implementar cambios importantes en producción, el 23 % de las organizaciones con menos de 100 empleados la utilizan siempre . En las organizaciones con más de 5000 empleados, esa cifra solo aumentó ligeramente hasta el 25 %. Las empresas de tamaño intermedio mostraron pocas variaciones, con porcentajes de entre el 21 % y el 23 %.

Donde encontramos diferencias en función del tamaño fue en las herramientas y tecnologías utilizadas para la automatización de redes y operaciones. Quizá lo más llamativo fue la considerable diferencia entre las organizaciones pequeñas y grandes en el uso de scripts de Python. La mayoría de las grandes empresas (con más de 5000 empleados) parecen haber adoptado esta tecnología, probablemente gracias a la disponibilidad de profesionales cualificados y a la mayor necesidad de una automatización a medida debido a la variedad de procesos operativos existentes.

Por el contrario, algo más de un tercio (36 %) de las organizaciones muy pequeñas (con menos de 100 empleados) utilizan scripts de Python. Además, era mucho más probable que estas organizaciones no utilizaran «ninguna» herramienta (33 %) que sus homólogas de gran tamaño (20 %).

En el ámbito de la automatización de redes, esta diferencia se mantuvo. Cisco, utilizado por el 63 % de las organizaciones muy grandes, solo se utilizaba en el 35 % de las organizaciones muy pequeñas. OpenStack redujo la diferencia entre ambas, con un 29 % de las empresas muy pequeñas y un 36 % de las organizaciones muy grandes, al igual que VMware. El gigante de la virtualización es utilizado por el 63 % de las organizaciones muy pequeñas y el 73 % de las muy grandes.

La diferencia entre las organizaciones que indicaron que no utilizaban «ninguna» herramienta de automatización de redes fue sorprendentemente menor que entre las que prescindían de conjuntos de herramientas de automatización. Solo el 8 % de las organizaciones muy pequeñas no utiliza ninguna solución de automatización de redes, frente a apenas el 5 % de las empresas muy grandes.

La razón por la que todo esto resulta tan interesante es que, en última instancia, la automatización requiere algún tipo de software, ya sea a medida (scripts personalizados de Python), basado en frameworks (Chef, Puppet) o más orientado a motores de automatización (Ansible, Cisco, OpenStack, VMware). La práctica tradicional de los proveedores de software de segmentar las organizaciones según el número de empleados pierde gran parte de su sentido ante el aumento de la eficiencia operativa derivado de la adopción de la automatización.

Uno de los principales impulsores de la automatización en la red (y en todo el ámbito de TI) es la escala operativa. Eso significa más tecnología, no más empleados. Al fin y al cabo, eso es precisamente lo que queremos. Intentamos evitar contravenir la ley de Brooks aprovechando la tecnología para no tener que aumentar la plantilla y hacer más eficientes nuestras operaciones diarias.

Puede que haya llegado el momento de reconsiderar nuestra clasificación superficial de la relevancia de las tecnologías para las organizaciones en función de su tamaño. Porque, como dijo célebremente Mark Twain (o quizá no, según parece): lo importante no es el tamaño del perro en la pelea, sino el tamaño de la pelea que lleva dentro.

Ese perrito, impulsado por la automatización, tiene mucha más garra de lo que parece.

Sobre el autor

Lori Mac VittieIngeniero distinguido y evangelista jefe | F5

Lori MacVittie es ingeniera distinguida y evangelista jefe en la Oficina del CTO de F5, y cuenta con una amplia experiencia en entrega de aplicaciones, estrategia de automatización e infraestructura. Es conocida por convertir la complejidad en claridad, ya sea definiendo mecanismos de protección para agentes de IA, analizando arquitecturas multinube frágiles o explorando los límites de los sistemas escalables. Aporta más de treinta años de experiencia en el sector en desarrollo de aplicaciones, arquitectura de TI y operaciones de redes y sistemas. Antes de incorporarse a F5, fue una galardonada editora de tecnología. MacVittie posee un máster en Informática y es una autora prolífica cuyas publicaciones abarcan la seguridad, la nube y la arquitectura empresarial. También es una apasionada de los juegos de mesa y los videojuegos, y expresa sin complejos sus firmes opiniones sobre el queso.

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