Tendencias de software y DevOps
Innovación y Automatización: El Futuro del Desarrollo de Software
Empezar
Cloud Computing
Inteligencia Artificial
Índice
Machine Learning
DevOps
El futuro de las tendencias del software
Cloud computing
El cloud computing o computacion en la nube es un modelo de prestacion de servicios informaticos a traves de internet. Esto quiere decir que en lugar de almacenar datos y ejecutar programas en una maquina local, se utilizan servidores remotos que son alojados por terceros para almacenar, extraer, agrupar y compartir recursos de manera rapida y desde cualquier parte del mundo.
Tipos de nube
Existen 3 tipos de nubes:
Nube pública
Nube privada
Nube híbrida
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial o IA es una simulacion de la inteligencia humana generada a partir de algortimos de aprendizaje tecnologicos
Algunas de las cosas que hace la IA es: - Adquirir conocimiento a traves del entrenamiento - Identificar objetos de la vida real - Comprender y entender el lenguaje humano - Tomar desiciones - Resolver problemas
Tipos de inteligencia artificial o IA
Maquinas reactivas
Son aquellas que a pesar de usar IA, no son capaces de recordar ni usar experiencias para tomar desiciones
Memoria limitada
Estas si cuentan con una memoría, aunque de manera limitada. Les permite generar aprendizaje a traves de datos.
Teoría de la mente
Aquie las maquinas son capaces de procesar emociones y realizar procesos propios de la mente humana.
Autoconciencia
La idea en este punto es que las maquinas a parte de comprender emociones tambien puedan generar propias
Machine Learning
El Machine Learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial que se basa en el aprendizaje a traves de datos y algoritmos computacionales para poder resolver problemas, identificar patrones y hacer predicciones
Tipos de Machine Learning
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje supervisado
Este tipo de aprendizaje toma un enfoque predictivo. Aqui no hay una variable objetivo o un resultado conocido. Los algoritmos buscan ejemplos que se asemejen entre si y los agrupa.
Es un tipo de zprendizaje en el que se entrena al modelo donde se conoce la variable objetivo o resultado
Aprendizaje por refuerzo
Es un tipo de entrenamiento de algoritmos donde el modelo aprende a prueba y error, o tambien conocido como recompensa y castigo
DevOps
DevOps es una metodología de desarrollo de software que acelera la entrega de aplicaciones y servicios de mayor calidad combinando y automatizando el trabajo de los equipos de desarrollo de software y operaciones de TI.
Ciclo de vida del DevOps
Ventajas de implementar DevOps
Entrega acelerada
Mejor colaboración
Los equipos de DevOps entregan código nuevo más rápido a través de una mayor colaboración y la creación de versiones más enfocadas
Fomentar una cultura de colaboración y eliminar el aislamiento hace que aumente la eficiencia y reduce la carga de trabajo
Escalamiento más rápido
Mayor confiabilidad
La automatización, incluida la infraestructura como el código, puede ayudar a gestionar el desarrollo, las pruebas y la producción, y permitir un escalamiento más rápido con mayor eficiencia.
La entrega y la integración continuas incluyen pruebas automatizadas para ayudar a garantizar la calidad y confiabilidad
Seguridad mejorada
Los equipos construyen pruebas y auditorías de seguridad en los flujos de trabajo
El futuro de las tendencias del software
En la actualidad, estas tendencias son aplicadas en muchos ambitos, pero en lo personal puedo decir que la tendencia que actualmente es la que mas imapcto tiene en la sociedad es la inteligencia artifical (IA), ya que dia a dia nos acompaña a donde quiera que vallamos, un caso practo es la implementacion de ChatGPT o Geminai de Google, las cuales dia con dia aprenden demasiado rápido gracias a la gran cantidad de datos generados por los usuarios, tambien es interesante y a la vez un poco preocupante hasta que punto en realidad puede llegar una inteligencia artificial a ser autónoma, quizas en un futuro no muy lejano podremos ver asistentes roboticos por las calles con una inteligencia propia.
¡Muchas gracias!
Nube privada
La nube privada se define como los servicios informáticos que se ofrecen a través de Internet o de una red interna privada solo a algunos usuarios y no al público general. También denominada nube interna o corporativa, la informática en nube privada aporta a las empresas gran parte de las ventajas de la nube pública (como autoservicio, escalabilidad y elasticidad), pero con el control y la personalización disponibles en los recursos dedicados a través de una infraestructura informática hospedada en el entorno local. .
Ejemplo de aprendizaje no sup.
Algoritmos como Apriori, mezcla gaussiana, analisis de componentes principales y clústeres, este ultimo siendo unos de los mas comunes ya que utiliza algoritmos de agrupamiento para categorizar puntos de datos segun la similitud del valor
Nube híbrida
La nube híbrida es un entorno informático mixto donde las aplicaciones se ejecutan mediante una combinación de servicios de computación, almacenamiento y servicios en distintos entornos, como nubes públicas y nubes privadas, incluidos los centros de datos on‐premise, ubicaciones externas o independientes.
Ejemplo de memoria limitada
Chatbots: Utilizan el aprendizaje automático y datos para responder a los clientes Autos autónomos: Recopilan y procesan datos del entorno para tomar decisiones de navegación en tiempo real.
En la actualidad, no se cuentan aún con aplicaciones concretas dentro de esta categoría, pero se espera que sea uno de los modelos más innovadores.
¿Sabías que...
Al igual que en el caso de la teoría de la mente, aún queda un largo recorrido para que las máquinas puedan desarrollar su autoconciencia.
¿Sabías que...
Ejemplo de maquina reactiva
El ejemplo más conocido de máquina reactiva es Deep Blue, la computadora que venció a un campeón de ajedrez a finales de los 90.
Ejemplo de aprendizaje sup.
Por ejemplo, si los científicos de datos estuvieran creando un modelo para la previsión de tornados, las variables de entrada podrían incluir fecha, ubicación, temperatura, patrones de flujo de viento y más
Ejemplo de aprendizaje por ref.
Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son comunes en el desarrollo de videojuegos y se utilizan con frecuencia para enseñar a los robots a replicar tareas humanas.
Nube pública
Una nube pública es un modelo de TI en el que los proveedores de servicios en la nube pública ponen los servicios de computación a disposición de las organizaciones, incluidos los de procesamiento y almacenamiento, los entornos de desarrollo y de implementación, y las aplicaciones a través de la Internet pública.
Monitoreo
En esta fase se recopila la retroalimentación de usuarios y clientes sobre caracteristicas, funciones, rendimiento y valor empresarial para poder planear las mejoras y características.
Planificación
En este punto, los equipos analizan nuevas características y funciones para la proxima versión, se basan en la retroalimentacion de los usuarios y estudios de caso. El principal objetivo es maximizar el valor comercial del producto
Programación
Este punto es donde los desarrolladores codifican y crean caracteristicas nuevas y mejoradas basadas en las opiniones de los usuarios.
Construccion y entregas continuas
El nuevo código se integra a la base de código existente, se prueba y se empaqueta para su publicacion y despliegue.
Pruebas
Los equipos emplean pruebas, a menudo automatizadas, para cerciorarse de que la aplicación cumple con los requisitos y las normas establecidas.
Lanzamiento
La etapa de lanzamiento es la ultima antes de que los usuarios accedan a la aplicación. En este flujo de trabajo, se despliega en un entorno de ejecución.
Implementacion
La implementación es cuando el proeycto se traslada a un entorno de producción donde los usuarios pueden acceder a los cambios en la aplicación. Una buena práctica consiste en desplegar la aplicación a un grupo determinado de usuarios y, finalmente, en todos los usuarios una vez que se establece una estabilidad
Operación
En esta fase los equipos comprueban que las características funcionen correctamente y que no hay interrupciones del servicio. Si se presentan problemas, el equipo de operaciones identifica el incidente, alertan al personal adecuado, solucionan los problemas y hacen arreglos.
Tendencias de software y DevOps
Dario Alvarez
Created on March 28, 2025
Start designing with a free template
Discover more than 1500 professional designs like these:
View
Neodigital CPD Course
View
Minimal Course
View
Basic Interactive Course
View
Laws and Regulations Course
Explore all templates
Transcript
Tendencias de software y DevOps
Innovación y Automatización: El Futuro del Desarrollo de Software
Empezar
Cloud Computing
Inteligencia Artificial
Índice
Machine Learning
DevOps
El futuro de las tendencias del software
Cloud computing
El cloud computing o computacion en la nube es un modelo de prestacion de servicios informaticos a traves de internet. Esto quiere decir que en lugar de almacenar datos y ejecutar programas en una maquina local, se utilizan servidores remotos que son alojados por terceros para almacenar, extraer, agrupar y compartir recursos de manera rapida y desde cualquier parte del mundo.
Tipos de nube
Existen 3 tipos de nubes:
Nube pública
Nube privada
Nube híbrida
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial o IA es una simulacion de la inteligencia humana generada a partir de algortimos de aprendizaje tecnologicos
Algunas de las cosas que hace la IA es: - Adquirir conocimiento a traves del entrenamiento - Identificar objetos de la vida real - Comprender y entender el lenguaje humano - Tomar desiciones - Resolver problemas
Tipos de inteligencia artificial o IA
Maquinas reactivas
Son aquellas que a pesar de usar IA, no son capaces de recordar ni usar experiencias para tomar desiciones
Memoria limitada
Estas si cuentan con una memoría, aunque de manera limitada. Les permite generar aprendizaje a traves de datos.
Teoría de la mente
Aquie las maquinas son capaces de procesar emociones y realizar procesos propios de la mente humana.
Autoconciencia
La idea en este punto es que las maquinas a parte de comprender emociones tambien puedan generar propias
Machine Learning
El Machine Learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial que se basa en el aprendizaje a traves de datos y algoritmos computacionales para poder resolver problemas, identificar patrones y hacer predicciones
Tipos de Machine Learning
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje supervisado
Este tipo de aprendizaje toma un enfoque predictivo. Aqui no hay una variable objetivo o un resultado conocido. Los algoritmos buscan ejemplos que se asemejen entre si y los agrupa.
Es un tipo de zprendizaje en el que se entrena al modelo donde se conoce la variable objetivo o resultado
Aprendizaje por refuerzo
Es un tipo de entrenamiento de algoritmos donde el modelo aprende a prueba y error, o tambien conocido como recompensa y castigo
DevOps
DevOps es una metodología de desarrollo de software que acelera la entrega de aplicaciones y servicios de mayor calidad combinando y automatizando el trabajo de los equipos de desarrollo de software y operaciones de TI.
Ciclo de vida del DevOps
Ventajas de implementar DevOps
Entrega acelerada
Mejor colaboración
Los equipos de DevOps entregan código nuevo más rápido a través de una mayor colaboración y la creación de versiones más enfocadas
Fomentar una cultura de colaboración y eliminar el aislamiento hace que aumente la eficiencia y reduce la carga de trabajo
Escalamiento más rápido
Mayor confiabilidad
La automatización, incluida la infraestructura como el código, puede ayudar a gestionar el desarrollo, las pruebas y la producción, y permitir un escalamiento más rápido con mayor eficiencia.
La entrega y la integración continuas incluyen pruebas automatizadas para ayudar a garantizar la calidad y confiabilidad
Seguridad mejorada
Los equipos construyen pruebas y auditorías de seguridad en los flujos de trabajo
El futuro de las tendencias del software
En la actualidad, estas tendencias son aplicadas en muchos ambitos, pero en lo personal puedo decir que la tendencia que actualmente es la que mas imapcto tiene en la sociedad es la inteligencia artifical (IA), ya que dia a dia nos acompaña a donde quiera que vallamos, un caso practo es la implementacion de ChatGPT o Geminai de Google, las cuales dia con dia aprenden demasiado rápido gracias a la gran cantidad de datos generados por los usuarios, tambien es interesante y a la vez un poco preocupante hasta que punto en realidad puede llegar una inteligencia artificial a ser autónoma, quizas en un futuro no muy lejano podremos ver asistentes roboticos por las calles con una inteligencia propia.
¡Muchas gracias!
Nube privada
La nube privada se define como los servicios informáticos que se ofrecen a través de Internet o de una red interna privada solo a algunos usuarios y no al público general. También denominada nube interna o corporativa, la informática en nube privada aporta a las empresas gran parte de las ventajas de la nube pública (como autoservicio, escalabilidad y elasticidad), pero con el control y la personalización disponibles en los recursos dedicados a través de una infraestructura informática hospedada en el entorno local. .
Ejemplo de aprendizaje no sup.
Algoritmos como Apriori, mezcla gaussiana, analisis de componentes principales y clústeres, este ultimo siendo unos de los mas comunes ya que utiliza algoritmos de agrupamiento para categorizar puntos de datos segun la similitud del valor
Nube híbrida
La nube híbrida es un entorno informático mixto donde las aplicaciones se ejecutan mediante una combinación de servicios de computación, almacenamiento y servicios en distintos entornos, como nubes públicas y nubes privadas, incluidos los centros de datos on‐premise, ubicaciones externas o independientes.
Ejemplo de memoria limitada
Chatbots: Utilizan el aprendizaje automático y datos para responder a los clientes Autos autónomos: Recopilan y procesan datos del entorno para tomar decisiones de navegación en tiempo real.
En la actualidad, no se cuentan aún con aplicaciones concretas dentro de esta categoría, pero se espera que sea uno de los modelos más innovadores.
¿Sabías que...
Al igual que en el caso de la teoría de la mente, aún queda un largo recorrido para que las máquinas puedan desarrollar su autoconciencia.
¿Sabías que...
Ejemplo de maquina reactiva
El ejemplo más conocido de máquina reactiva es Deep Blue, la computadora que venció a un campeón de ajedrez a finales de los 90.
Ejemplo de aprendizaje sup.
Por ejemplo, si los científicos de datos estuvieran creando un modelo para la previsión de tornados, las variables de entrada podrían incluir fecha, ubicación, temperatura, patrones de flujo de viento y más
Ejemplo de aprendizaje por ref.
Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son comunes en el desarrollo de videojuegos y se utilizan con frecuencia para enseñar a los robots a replicar tareas humanas.
Nube pública
Una nube pública es un modelo de TI en el que los proveedores de servicios en la nube pública ponen los servicios de computación a disposición de las organizaciones, incluidos los de procesamiento y almacenamiento, los entornos de desarrollo y de implementación, y las aplicaciones a través de la Internet pública.
Monitoreo
En esta fase se recopila la retroalimentación de usuarios y clientes sobre caracteristicas, funciones, rendimiento y valor empresarial para poder planear las mejoras y características.
Planificación
En este punto, los equipos analizan nuevas características y funciones para la proxima versión, se basan en la retroalimentacion de los usuarios y estudios de caso. El principal objetivo es maximizar el valor comercial del producto
Programación
Este punto es donde los desarrolladores codifican y crean caracteristicas nuevas y mejoradas basadas en las opiniones de los usuarios.
Construccion y entregas continuas
El nuevo código se integra a la base de código existente, se prueba y se empaqueta para su publicacion y despliegue.
Pruebas
Los equipos emplean pruebas, a menudo automatizadas, para cerciorarse de que la aplicación cumple con los requisitos y las normas establecidas.
Lanzamiento
La etapa de lanzamiento es la ultima antes de que los usuarios accedan a la aplicación. En este flujo de trabajo, se despliega en un entorno de ejecución.
Implementacion
La implementación es cuando el proeycto se traslada a un entorno de producción donde los usuarios pueden acceder a los cambios en la aplicación. Una buena práctica consiste en desplegar la aplicación a un grupo determinado de usuarios y, finalmente, en todos los usuarios una vez que se establece una estabilidad
Operación
En esta fase los equipos comprueban que las características funcionen correctamente y que no hay interrupciones del servicio. Si se presentan problemas, el equipo de operaciones identifica el incidente, alertan al personal adecuado, solucionan los problemas y hacen arreglos.