Migración cloud: cómo acelerar las pruebas con ambientes de datos en paralelo
Una aplicación puede estar desplegada en la nube. La infraestructura puede estar disponible. Los datos incluso pueden haber llegado al nuevo entorno.
Y, aun así, la migración puede seguir detenida.
¿Por qué?
Porque antes de liberar una plataforma empresarial hay que probarla.
Distintos módulos, integraciones, procesos de negocio y equipos necesitan validar que todo funcione correctamente. Y cuando todos dependen del mismo ambiente de datos, aparece un nuevo cuello de botella:
las pruebas tienen que esperar unas por otras.
La nube puede proporcionar infraestructura prácticamente bajo demanda, pero eso no garantiza que los equipos tengan también datos disponibles bajo demanda.
En una modernización cloud, esa diferencia puede determinar cuánto tarda realmente una organización en completar la transición.
Llegar a cloud no significa que la migración haya terminado
Mover una aplicación hacia una nueva plataforma es solamente una etapa del proyecto.
Después comienza un proceso crítico de validación.
Dependiendo de la complejidad de la aplicación pueden intervenir equipos responsables de:
- pruebas funcionales;
- integraciones;
- regresión;
- QA;
- aceptación de usuario;
- seguridad;
- interfaces con otros sistemas;
- validaciones específicas por módulo o unidad de negocio.
Cada uno necesita un ambiente adecuado para trabajar.
Y, sobre todo, necesita datos.
El problema aparece cuando existe infraestructura suficiente para habilitar diferentes entornos, pero todos los equipos siguen dependiendo de una única base de datos, de una sola copia disponible o de procesos manuales para recibir información actualizada.
Entonces la capacidad tecnológica existe, pero los equipos siguen formando una fila.
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Un solo ambiente convierte las pruebas en una fila de espera
Cuando todos los equipos dependen del mismo ambiente de datos, las pruebas dejan de ser paralelas y se convierten en una secuencia de espera.
Pensemos en una aplicación empresarial con varios módulos que deben validarse antes del lanzamiento.
Finanzas necesita probar.
Operaciones también.
Después debe entrar el equipo responsable de integraciones.
Posteriormente negocio necesita realizar pruebas de aceptación.
Si todos dependen del mismo ambiente, la secuencia termina pareciéndose a esto:
Equipo A → Equipo B → Equipo C → Equipo D
Mientras un equipo ejecuta sus pruebas, los demás esperan.
Si después de una validación es necesario restaurar datos, actualizar información o preparar nuevamente el ambiente, aparece además tiempo operativo entre un grupo y otro.
El problema no es necesariamente que las pruebas individuales sean lentas.
El problema es que no pueden ocurrir al mismo tiempo.
NETI ha encontrado esta situación en proyectos reales de modernización: una vez que la aplicación y los datos avanzan hacia la nueva plataforma, la disponibilidad limitada de ambientes de prueba puede convertirse en el siguiente punto de fricción del proyecto.
Y cuando la fecha de salida depende de que todos los módulos hayan sido validados, una prueba que espera por otra termina afectando el calendario completo.
Más infraestructura no resuelve el problema si faltan los datos
Esta es una de las paradojas de la modernización cloud.
Crear infraestructura puede ser relativamente sencillo.
Es posible aprovisionar capacidad, levantar máquinas virtuales, desplegar aplicaciones o habilitar nuevos recursos con mucha más rapidez que en un centro de datos tradicional.
Pero existe una diferencia importante entre:
tener infraestructura disponible
y
tener un ambiente listo para probar.
Para que un equipo pueda comenzar, normalmente necesita una base con información adecuada.
Si cada nuevo ambiente implica:
solicitar una copia → generar un respaldo → trasladarlo → restaurarlo → configurar la base → validarla
la velocidad de la infraestructura deja de ser el factor determinante.
El servidor puede estar listo.
La aplicación puede estar desplegada.
Pero el equipo todavía espera los datos.
Por eso, una migración puede terminar con una infraestructura moderna y, al mismo tiempo, mantener un proceso de preparación de ambientes heredado del modelo anterior.
Crear infraestructura rápido no significa crear ambientes de prueba rápidamente.
De pruebas secuenciales a pruebas en paralelo
Ahora imaginemos un escenario diferente.
En lugar de que cuatro equipos compartan un único ambiente, cada uno dispone del entorno que necesita.
La secuencia cambia de:
Equipo A → Equipo B → Equipo C → Equipo D
a:
Equipo A + Equipo B + Equipo C + Equipo D
Distintos módulos pueden ser validados simultáneamente.
Un problema detectado por un equipo no necesariamente detiene el trabajo de los demás.
Diferentes versiones o escenarios pueden probarse en paralelo.
Y el calendario deja de depender completamente de la disponibilidad de un único recurso compartido.
Esto es especialmente valioso durante una migración cloud, porque las pruebas suelen ocurrir mientras la organización todavía está operando otros sistemas, validando integraciones y preparando diferentes componentes para la transición.
La capacidad de trabajar en paralelo no elimina la complejidad del proyecto.
Pero sí evita agregar una restricción artificial:
que todos tengan que esperar por los mismos datos.
El problema está en los datos, no solamente en el número de ambientes
Aquí aparece una pregunta importante.
Si necesitamos cinco ambientes de prueba, ¿significa que necesitamos cinco copias físicas completas de una base empresarial?
Tradicionalmente podría ser así.
Una copia para QA.
Otra para UAT.
Otra para integración.
Otra para desarrollo.
Otra para un equipo encargado de una validación específica.
Pero una base de varios terabytes multiplicada varias veces empieza a introducir nuevamente algunos de los problemas que estamos intentando eliminar:
- mayor almacenamiento;
- más tiempo para crear copias;
- procesos adicionales de actualización;
- administración de más instancias;
- más información sensible distribuida entre ambientes;
- mayor trabajo cuando los datos necesitan refrescarse.
Entonces aparece la verdadera pregunta:
¿Cómo habilitar varios ambientes sin tener que multiplicar innecesariamente las copias físicas completas?
Ahí cambia el modelo de gestión de datos.
Aprovisionar datos en lugar de copiar bases
Cuando hablamos de aprovisionamiento de datos, el objetivo es que un equipo pueda disponer de un ambiente listo para trabajar.
No simplemente de un servidor vacío.
Y no necesariamente de otra copia física completa creada desde cero.
La virtualización de datos permite desacoplar ambos conceptos.
Una plataforma puede mantener una fuente controlada de información y, a partir de ella, habilitar distintos ambientes virtuales para desarrollo y pruebas.
Para cada equipo, esos ambientes pueden comportarse como bases independientes.
El desarrollador puede trabajar sobre su entorno.
QA sobre otro.
Un equipo de integración puede utilizar uno diferente.
Los cambios realizados por uno no tienen por qué interferir con el trabajo de los demás.
Ese cambio resulta especialmente relevante en cloud.
La infraestructura ya puede escalar de forma dinámica.
La pregunta es si los datos pueden acompañarla con la misma flexibilidad.
Un ambiente independiente permite algo más que evitar esperas
Tener ambientes paralelos no sirve solamente para que varios equipos puedan trabajar al mismo tiempo.
También permite separar mejor los distintos escenarios de prueba.
Un equipo puede estar validando un cambio funcional mientras otro prueba una integración.
QA puede trabajar sobre una condición determinada sin alterar el ambiente que utiliza UAT.
Un error puede analizarse en un entorno aislado sin tener que detener todas las demás pruebas.
Esto también permite pensar en ciclos de validación más frecuentes.
En lugar de reservar un ambiente durante periodos largos porque configurarlo nuevamente resulta costoso, la organización puede avanzar hacia un modelo en el que los ambientes de datos se convierten en recursos que pueden aprovisionarse según las necesidades del proyecto.
No todas las organizaciones necesitarán el mismo número de ambientes ni el mismo nivel de independencia.
Pero el principio sigue siendo el mismo:
el ambiente de datos debería adaptarse a las pruebas, no obligar a las pruebas a adaptarse a la disponibilidad del ambiente.
Los ambientes paralelos también necesitan datos actualizados
Crear varios entornos tampoco resuelve el problema si trabajan con información obsoleta.
Los equipos deben definir qué tan recientes necesitan que sean sus datos.
QA puede necesitar una versión cercana a producción.
Un equipo de desarrollo puede trabajar perfectamente con una versión anterior.
Una prueba específica puede requerir regresar a determinado punto.
Otro escenario puede necesitar refrescar nuevamente los datos.
Por eso el aprovisionamiento no debe analizarse de forma aislada.
También implica determinar:
- qué fuente utilizar;
- qué punto en el tiempo necesita cada equipo;
- cuándo refrescar un ambiente;
- cuánto tiempo conservarlo;
- quién puede solicitarlo;
- y qué hacer cuando ya no es necesario.
Esto convierte la preparación de datos en una parte más controlada del proceso de pruebas.
Más ambientes no deberían significar más exposición
Existe además una consideración que no puede separarse de la velocidad: la seguridad.
Si habilitamos más ambientes para desarrollo y QA utilizando información de producción, también podríamos estar aumentando el número de lugares donde existen datos sensibles.
Eso sería acelerar las pruebas a costa de incrementar el riesgo.
Por eso un modelo moderno de aprovisionamiento debe considerar desde el principio:
- quién necesita acceso;
- qué información necesita realmente;
- qué datos sensibles contiene la fuente;
- qué ambientes pueden utilizar información protegida;
- y cuáles requieren datos enmascarados antes de ser entregados.
El objetivo no debería ser simplemente:
“crear más ambientes”.
Debe ser:
crear los ambientes adecuados, con los datos adecuados, para las personas adecuadas.
La velocidad y la protección del dato tienen que avanzar juntas.
El aprovisionamiento de datos permite habilitar ambientes independientes para desarrollo y QA sin depender de una sola copia compartida.
¿Dónde entra Delphix?
Este es precisamente uno de los escenarios donde la propuesta de Delphix adquiere sentido.
Delphix permite aprovisionar bases de datos virtuales a partir de fuentes administradas por la plataforma.
Para los usuarios, estos ambientes funcionan como bases independientes de lectura y escritura, mientras el modelo de virtualización evita que cada nuevo entorno dependa necesariamente de una copia física completa de toda la fuente.
Esto permite pensar en una arquitectura donde:
una fuente controlada
puede dar lugar a:
ambiente de desarrollo + ambiente QA + ambiente UAT + ambiente de integración + ambiente para investigaciones específicas
sin que la creación de cada uno implique necesariamente repetir todo el proceso tradicional de copiar y restaurar una base completa.
Además, estas capacidades pueden combinarse con controles de acceso y protección de datos para trabajar con información apropiada en ambientes no productivos.
El objetivo no es simplemente crear más bases.
Es reducir la dependencia de un único ambiente compartido y permitir que los equipos trabajen de manera más independiente.
¿Qué cambia cuando los datos dejan de ser un recurso único?
Antes:
- un ambiente disponible;
- varios equipos esperando;
- pruebas secuenciales;
- restauraciones entre ciclos;
- cambios de un equipo que pueden interferir con el siguiente;
- un calendario condicionado por la disponibilidad del entorno.
Después:
- ambientes independientes;
- equipos trabajando simultáneamente;
- pruebas en paralelo;
- datos preparados según las necesidades de cada escenario;
- mayor autonomía para desarrollo y QA.
La diferencia no se encuentra solamente en la tecnología.
Está en cómo se organiza el trabajo.
Cuando los equipos dejan de competir por un único ambiente, la capacidad de cómputo que ofrece cloud empieza realmente a traducirse en capacidad de ejecución.
Antes de comenzar las pruebas, conviene hacer algunas preguntas
Una estrategia de modernización debería identificar desde el principio cómo se validará la nueva plataforma.
Algunas preguntas ayudan a detectar posibles cuellos de botella:
- ¿Cuántos equipos necesitarán ejecutar pruebas simultáneamente?
- ¿Todos dependen actualmente del mismo ambiente?
- ¿Cuánto tarda crear una nueva copia de los datos?
- ¿Cuánto tiempo consume restaurar o refrescar un ambiente?
- ¿Qué tan recientes necesitan ser los datos?
- ¿Todos los equipos requieren exactamente la misma información?
- ¿Qué datos sensibles deben protegerse antes de llegar a QA o desarrollo?
- ¿Cuántos módulos podrían validarse en paralelo si existieran ambientes independientes?
- ¿Qué parte del calendario de migración depende hoy de la disponibilidad de datos?
Si varias respuestas revelan esperas, procesos manuales o dependencia de una única copia, probablemente la capacidad para aprovisionar datos esté limitando la velocidad de las pruebas.
La nube no elimina automáticamente el cuello de botella
Una organización puede modernizar su infraestructura y continuar ejecutando pruebas con el mismo modelo utilizado durante años.
Un ambiente.
Una copia.
Una fila de equipos esperando.
En ese escenario, la nube no elimina la restricción.
Simplemente la traslada.
Para obtener realmente la agilidad que promete una arquitectura cloud, los datos también necesitan convertirse en un recurso que pueda ponerse a disposición de los equipos con mayor velocidad, independencia y control.
Porque una migración no termina cuando la aplicación llega a la nube.
Termina cuando la organización puede validarla, liberarla y operar sobre ella.
Y para lograrlo:
los datos también tienen que estar disponibles cuando cada equipo los necesita.
¿Tus equipos siguen esperando por un ambiente de pruebas?
Conoce cómo la virtualización y el aprovisionamiento de datos pueden ayudar a habilitar ambientes independientes para desarrollo y QA y reducir la dependencia de copias físicas completas.
Conoce cómo Delphix puede ayudarte
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