Cuando la complejidad se vuelve enemiga: Cómo la dispersión de los flujos operativos afecta el rendimiento y la entrega

En el mundo en constante evolución de la entrega de aplicaciones, las organizaciones invierten considerablemente en infraestructura moderna, aplicaciones y automatización inteligente. Sin embargo, pese a esta inversión, muchas aún enfrentan problemas que deberían estar resueltos: sistemas que fallan bajo presión, políticas de implementación que no funcionan en todos los entornos y flujos de trabajo que se paralizan cuando más se necesita rapidez.

Dos de los diez principales retos en la entrega que afrontan hoy las organizaciones revelan mucho: falta de tolerancia a fallos y resiliencia, y políticas de entrega incompatibles. A simple vista, parece que son problemas de infraestructura o herramientas, pero al analizarlo a fondo, vemos que reflejan un fallo estructural mayor: la complejidad en los flujos operativos.

Esta complejidad no es solo una molestia. Provoca una disminución activa del rendimiento en ejecución, compromete la consistencia de las políticas y limita que las organizaciones aprovechen al máximo sus inversiones en transformación digital.

En nuestra última investigación, el 54,8 % de los encuestados afirmó que su mayor desafío al diseñar flujos de trabajo operativos para la entrega y seguridad de aplicaciones era “demasiadas tareas en el proceso”. Más de la mitad de los responsables y ejecutores de TI reconocen directamente que sus sistemas son demasiado complejos para funcionar con eficiencia.

Y no es la única señal. Un 53,6% casi igual dijo que sus flujos de trabajo involucran "demasiadas APIs diferentes". Otro 45,3% destacó como principal desafío la necesidad de "demasiados lenguajes distintos". Esto refleja fragmentación en el nivel operativo: distintas herramientas, sintaxis diversas y distintos responsables. Todo ello genera carga adicional y aumenta el riesgo.

Estas cifras deberían importarte si valoras la continuidad, la experiencia del usuario o la rapidez operativa.

Comencemos con ADC02 Falta de tolerancia a fallos y resiliencia. En una pila típica moderna de aplicaciones, puedes encontrar media docena de capas distintas encargadas del enrutamiento, balanceo de carga, descubrimiento de servicios, autenticación, telemetría y aplicación de políticas. Cada una de estas capas puede pertenecer a un equipo diferente. Cada equipo suele disponer de su propia API, proceso de control de cambios y lenguaje.

¿Qué ocurre cuando surge un problema?

No se activa la conmutación por error porque la dependencia aguas arriba no reconoce la caída del nodo. Una nueva implementación redirige mal el tráfico porque la malla de servicios no está sincronizada con el balanceador de carga. Lleva minutos identificar un pico de latencia porque las herramientas de observabilidad no están configuradas de forma uniforme entre niveles.

No son casos aislados. Son fallos operativos diarios causados por la proliferación de los flujos de trabajo. Y tienen una relación directa con los datos que muestran cómo el 29 % de los encuestados sigue dependiendo de scripts personalizados para respaldar la automatización. Eso debería alertarte. Crear scripts para manejar la complejidad no es automatización, es un pegamento frágil. Se rompe al cambiar el entorno y retrasa la recuperación cuando el rendimiento baja.

Cuando los flujos operativos se saturan de traspasos, conocimiento informal y correcciones manuales, no garantizamos una verdadera tolerancia a fallos. Solo queda esperar.

Cuando piensas en “desviación de políticas”, lo primero que te viene a la mente es la seguridad. Pero las desviaciones en las políticas de entrega de aplicaciones, como las reglas de enrutamiento del tráfico, el comportamiento del balanceo de carga o las configuraciones de limitación de tasa, pueden generar daños igual de graves. Esto es una de las causas de ADC07 Políticas de Entrega Incompatibles.

En una canalización bien coordinada, las políticas deben acompañar a la aplicación desde desarrollo, pasando por staging, hasta producción. Pero en la práctica, las transiciones entre entornos suelen ser manuales, inconsistentes y depender de distintas herramientas. Una regla de balanceo de carga definida en staging puede no coincidir con la configurada en la nube pública. Una política de enrutamiento testeada en desarrollo puede omitirse en producción por limitaciones del entorno o por descuido. Umbrales para lanzamientos canary, comportamientos de caché, lógica de conmutación por error: todas son políticas de capas de entrega que a menudo varían durante la implementación.

La causa raíz coincide con la que refleja el Informe sobre el estado de la estrategia de aplicaciones de F5 2025: la complejidad. Con un 45,3 % de los participantes señalando “demasiados lenguajes diferentes” y un 53,6 % mencionando “demasiadas API distintas”, resulta evidente que los flujos de trabajo de entrega están fragmentados entre diversos ecosistemas de herramientas. Cada entorno puede emplear diferentes modelos de configuración o plataformas de infraestructura como código, lo que obliga a traducir en cada fase del proceso.

La traducción genera riesgo. También provoca demora. Cuando tienes que reescribir o adaptar manualmente políticas de entrega entre sistemas, la coherencia en el despliegue se resiente. En sistemas distribuidos, la inconsistencia suele ser peor que el fallo porque causa comportamientos imprevisibles.

Imagina una implementación multirregional donde una política de direccionamiento de tráfico solo funcione en una zona. O una aplicación global con reglas de caché inconsistentes entre nodos edge. Esto genera una experiencia de usuario deficiente, difícil de rastrear y aún más de resolver.

Para avanzar rápido sin causar problemas, necesitas políticas de entrega declarativas, portátiles y aplicadas de forma coherente en cada nivel de la pila. Eso no es viable cuando los flujos de trabajo dependen de procesos manuales dispares y lógica propia de cada equipo.

Hasta que trates las políticas de entrega como prioridad, al mismo nivel que el código de la aplicación y la configuración de la infraestructura, seguirás enfrentando desviaciones, interrupciones y retrasos. Simplificar esos flujos de trabajo es el primer paso indispensable.

Reducir la complejidad del flujo de trabajo no consiste en limpiar el diagrama de arquitectura ni en contentar solo a los equipos de operaciones (aunque ambas son consecuencias). Cumplimos las promesas esenciales de la infraestructura de aplicaciones modernas: rapidez, resiliencia y coherencia.

Si quieres mejorar el rendimiento en tiempo de ejecución y garantizar una entrega predecible, debes evaluar seriamente cuántas herramientas, equipos y transferencias hay en tus flujos de trabajo. Más importante aún, pregunta: ¿cuántos de estos pasos aportan valor real y cuántos sólo existen para compensar las limitaciones del sistema?

La respuesta no siempre pasa por una nueva herramienta. A veces, menos herramientas son la clave. A veces, una única plataforma unificada que aplica la lógica de entrega con la misma sintaxis y comportamiento en todos los entornos es la solución. Otras veces, automatizar no solo la implementación sino también la gobernanza permite que las políticas de entrega se ejecuten como código, no como una simple lista de verificación.

Simplificar es el camino para lograr una entrega resiliente y fiable. Si no consideras la complejidad como un riesgo crucial, seguirá minando todo lo que has construido sobre ella.