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Jun 05, 2024

LCLMOps é a morte do DevOps tradicional?

Tehseen Zia possui doutorado e mais de 10 anos de experiência em pesquisa de pós-doutorado em Inteligência Artificial (IA). Ele é professor assistente e lidera AI… LCLMOps (Low-Code, Low-Maintenance

Tehseen Zia possui doutorado e mais de 10 anos de experiência em pesquisa de pós-doutorado em Inteligência Artificial (IA). Ele é professor assistente e lidera IA…

LCLMOps (Low-Code, Low-Maintenance Operations) é uma solução prática para superar os desafios de DevOps. Ao aproveitar plataformas de baixo código, o LCLMOps agiliza as operações, aprimora a colaboração, aumenta a agilidade, estimula a inovação e promove a automação. No entanto, os desafios com personalização, controle, escalabilidade e qualidade devem ser considerados ao adotar LCLMOps.

O setor DevOps está a crescer rapidamente, ultrapassando os 7 mil milhões de dólares em 2021, e espera-se que se aproxime de quase 40 mil milhões de dólares até ao final da década. Este rápido crescimento resultou numa escassez de trabalhadores qualificados, com um défice previsto de mais de 85 milhões até 2030.

A crescente disparidade de trabalhadores coloca obstáculos significativos às empresas de software e aplicações, dificultando o seu crescimento e potencial. Além disso, o setor enfrenta desafios com processos demorados, integrações complexas e tarefas de manutenção que consomem muitos recursos.

É aqui que o LCLMOps (Low-Code, Low-Maintenance Operations) pode oferecer uma maneira prática de superar os obstáculos do DevOps.

DevOps é um conjunto de práticas e ferramentas projetadas para otimizar o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDL). O termo enfatiza a combinação de desenvolvimento de software (Dev) e operações de TI (Ops), promovendo comunicação e colaboração eficientes entre as equipes. O DevOps visa acelerar a entrega de produtos e serviços de software, garantindo ao mesmo tempo maior confiabilidade e eficiência.

Alguns aspectos principais do DevOps incluem:

Apesar das suas vantagens significativas no desenvolvimento de software, o DevOps encontra vários desafios, incluindo:

LCLMOps trata de capacitar DevOps com ferramentas e plataformas de baixo código. O principal objetivo é permitir que os desenvolvedores criem aplicativos de software com o mínimo de codificação manual, economizando tempo e esforço.

Ao contrário do DevOps, que pode se tornar complexo à medida que os projetos aumentam, o LCLMOps agiliza as operações com abordagens de baixa manutenção. Fluxos de trabalho automatizados e processos inteligentes reduzem a intervenção manual, permitindo que as equipes se concentrem na inovação e na qualidade do software.

Isso acelera o SDL e reduz o tempo de lançamento no mercado.

O Gartner prevê que 80% dos aplicativos serão desenvolvidos por profissionais que não são de TI até 2024. O LCLMOps abriu o caminho para atingir essa meta. Ao transformar o DevOps, o LCLMOps torna conveniente para as organizações agilizar o desenvolvimento de aplicativos.

A adoção dessas plataformas traz diversas vantagens para o DevOps:

Embora os LCLMOps ofereçam várias vantagens ao DevOps, existem alguns desafios a serem considerados. Esses incluem:

LCLMOps transforma o DevOps utilizando ferramentas e plataformas de baixo código para simplificar e automatizar o ciclo de vida de desenvolvimento de software. Ele capacita as organizações a superar os desafios tradicionais do DevOps, distribuir a carga de trabalho com eficiência, fomentar a inovação e promover a colaboração.

Embora o LCLMOps ofereça inúmeros benefícios, alguns desafios potenciais incluem personalização e extensibilidade limitadas, controle reduzido sobre a infraestrutura e preocupações com qualidade e segurança quando profissionais que não são de TI estão envolvidos no desenvolvimento de aplicativos.

Tehseen Zia possui doutorado e mais de 10 anos de experiência em pesquisa de pós-doutorado em Inteligência Artificial (IA). Ele é professor associado titular e lidera pesquisas em IA na Comsats University Islamabad, e co-investigador principal no Centro Nacional de Inteligência Artificial do Paquistão. No passado, trabalhou como consultor de pesquisa no projeto de IA Dream4cars, financiado pela União Europeia.

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