Curso de NoOps (No Operations)

Comparar NoOps con DevOps, aclarando que DevOps no desaparece, sino que se automatizan partes del ciclo operativo.

Analizar cómo SRE aporta SLOs, error budgets, incident response y fiabilidad al modelo NoOps.

Explicar el papel de Platform Engineering como capa de autoservicio para equipos de desarrollo.

Diferenciar producto de plataforma, equipo de plataforma, usuario interno y consumidor de servicios automatizados.

Revisar qué responsabilidades conserva cada equipo en un modelo altamente automatizado.

Identificar fricciones entre desarrollo y operaciones que NoOps intenta reducir.

Diseñar un reparto de responsabilidades entre plataforma, seguridad, producto, desarrollo y negocio.

Evitar el falso NoOps donde nadie se hace cargo de fallos, costes, permisos o degradaciones.

Analizar casos donde DevOps/SRE siguen siendo imprescindibles aunque la infraestructura sea serverless.

Taller: mapear responsabilidades actuales y futuras en un modelo NoOps realista.

Reducir intervención humana en tareas repetitivas, previsibles y fácilmente codificables.

Usar servicios gestionados cuando reducen carga operativa sin comprometer requisitos críticos.

Diseñar infraestructura, seguridad, configuración y despliegue como código versionado.

Proporcionar autoservicio a desarrolladores con límites, plantillas, políticas y trazabilidad.

Automatizar validaciones antes de producción para evitar errores tardíos.

Medir fiabilidad, coste, seguridad y experiencia de usuario con indicadores claros.

Crear mecanismos de recuperación automática ante fallos conocidos.

Definir ownership explícito para servicios, pipelines, dashboards, alertas y costes.

Diseñar para simplicidad operativa, no solo para modernidad tecnológica.

Taller: transformar principios NoOps en reglas aplicables a una empresa concreta.

Auditar procesos manuales actuales: aprovisionamiento, despliegue, configuración, permisos, soporte y recuperación.

Identificar cuellos de botella que dependen de tickets, aprobaciones lentas o conocimiento tribal.

Analizar incidentes recurrentes causados por acciones manuales, configuraciones inconsistentes o falta de automatización.

Medir tiempo de entrega de entornos, cambios, despliegues, rollback, escalado y resolución.

Evaluar calidad de documentación, runbooks, dashboards, alertas y ownership.

Revisar uso actual de cloud, Kubernetes, serverless, PaaS, SaaS, CI/CD e IaC.

Identificar riesgos de seguridad: cuentas personales, secretos manuales, permisos excesivos y cambios no auditados.

Detectar automatizaciones frágiles, scripts sin dueño y herramientas duplicadas.

Priorizar procesos candidatos a NoOps por impacto, esfuerzo, riesgo y repetición.

Taller: crear matriz de madurez y priorización de automatizaciones operativas.

Explicar el papel de serverless en la reducción de gestión de servidores, parches, capacidad y escalado manual.

Diseñar APIs, funciones, eventos, colas, jobs y procesos batch con servicios serverless.

Comparar AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions, Cloud Run y servicios equivalentes.

Revisar límites: cold starts, timeouts, concurrencia, vendor lock-in, observabilidad y coste por uso.

Diseñar funciones pequeñas, idempotentes, seguras y fáciles de desplegar.

Integrar serverless con API gateways, eventos, colas, almacenamiento y bases de datos gestionadas.

Gestionar configuraciones, secretos, variables de entorno y permisos mínimos.

Analizar cuándo serverless no es la mejor opción por carga, latencia, control o requisitos específicos.

Preparar una arquitectura serverless para un proceso empresarial con mínima operación manual.

Taller: diseñar una automatización serverless para procesar eventos y generar respuesta operativa.

Diferenciar IaaS, PaaS, SaaS, serverless y managed services desde la perspectiva operativa.

Revisar qué operaciones asume el proveedor y cuáles siguen siendo responsabilidad del cliente.

Analizar servicios gestionados de bases de datos, colas, cachés, almacenamiento, APIs, observabilidad y seguridad.

Evaluar impacto en parches, backups, escalado, alta disponibilidad, recuperación y cumplimiento.

Diseñar criterios para elegir entre autogestionar o usar servicio gestionado.

Analizar riesgos de dependencia del proveedor, límites de configuración, costes y portabilidad.

Revisar contratos, SLAs, regiones, retención, cifrado y soporte del proveedor.

Crear una matriz de responsabilidad para cada servicio crítico.

Evitar que “gestionado” se traduzca en “nadie monitoriza ni valida”.

Taller: convertir una arquitectura IaaS en una arquitectura basada en servicios gestionados.

Explicar IaC como base para construir, cambiar y versionar infraestructura de forma segura.

Revisar herramientas como Terraform, OpenTofu, Pulumi, Bicep, CloudFormation o equivalentes.

Diseñar módulos reutilizables para redes, bases de datos, funciones, colas, buckets, permisos y observabilidad.

Aplicar revisiones por pull request para cambios de infraestructura.

Separar entornos de desarrollo, pruebas, staging y producción con configuración declarativa.

Gestionar variables, secretos, estados, módulos, providers y dependencias.

Detectar drift entre infraestructura real y definición en código.

Automatizar planes, validaciones, políticas y despliegue de infraestructura.

Evitar IaC caótico con módulos duplicados, nombres inconsistentes o estados inseguros.

Taller: diseñar una estructura IaC para plataforma NoOps multi-entorno.

Explicar GitOps como modelo donde Git actúa como fuente de verdad para despliegues y configuración.

Revisar herramientas como Argo CD, Flux o equivalentes.

Diseñar repositorios para aplicaciones, infraestructura, charts, manifests y entornos.

Automatizar reconciliación entre estado deseado y estado real del clúster.

Gestionar cambios mediante pull request, revisión, aprobación y auditoría.

Configurar despliegues declarativos con Helm, Kustomize o manifests.

Controlar rollback, sincronización, drift, salud de aplicaciones y estado de recursos.

Aplicar políticas de seguridad y validación antes de aplicar cambios.

Evitar GitOps sin gobierno, donde cualquier cambio llega a producción sin controles.

Taller: diseñar flujo GitOps para una aplicación con entornos y promoción controlada.

Diseñar pipelines que construyen, prueban, validan, despliegan y verifican sin pasos manuales innecesarios.

Automatizar compilación, tests, análisis estático, seguridad, empaquetado, publicación y despliegue.

Integrar IaC, políticas, escaneo de dependencias y validaciones de configuración.

Gestionar despliegues por entornos con gates automáticos y aprobaciones justificadas.

Aplicar despliegue progresivo: blue/green, canary, rolling update y feature flags.

Automatizar rollback cuando se degradan métricas críticas o fallan health checks.

Registrar trazabilidad de versión, commit, artefacto, despliegue y responsable.

Evitar pipelines frágiles, lentos, dependientes de credenciales personales o pasos opacos.

Medir lead time, frecuencia de despliegue, change failure rate y MTTR.

Taller: diseñar pipeline NoOps con validaciones, despliegue progresivo y rollback.

Explicar Internal Developer Platform como base para reducir tickets y operaciones manuales.

Diseñar catálogos de servicios para crear APIs, bases de datos, colas, entornos y permisos.

Definir golden paths para que los equipos desplieguen con patrones aprobados.

Crear plantillas de proyecto con CI/CD, observabilidad, seguridad, documentación y configuración base.

Integrar portal interno con Backstage, Port, Humanitec, Cortex o herramientas equivalentes.

Automatizar onboarding de equipos y creación de entornos.

Definir límites de autoservicio para evitar descontrol, costes y riesgos de seguridad.

Medir experiencia de desarrollador, tiempo de provisión y adopción de la plataforma.

Gestionar ownership de componentes, dependencias y documentación.

Taller: diseñar catálogo de autoservicio para equipos de desarrollo corporativos.

Integrar seguridad en pipelines, plantillas, IaC, despliegues y configuración.

Aplicar políticas como código con herramientas como OPA, Conftest, Kyverno, Checkov o equivalentes.

Validar permisos, redes, cifrado, exposición pública, secretos y etiquetas antes de desplegar.

Automatizar escaneo de dependencias, contenedores, imágenes, IaC y configuraciones cloud.

Gestionar secretos con vaults, servicios gestionados o secret managers.

Diseñar roles mínimos, cuentas de servicio y permisos por entorno.

Detectar desviaciones de seguridad y corregirlas de forma automatizada cuando sea posible.

Auditar quién cambió qué, cuándo, desde dónde y con qué aprobación.

Evitar que la automatización acelere errores de seguridad a escala.

Taller: crear controles de seguridad automáticos para una arquitectura NoOps.

Diseñar aplicaciones observables antes de llevarlas a producción.

Integrar métricas, logs, trazas, eventos y health checks en plantillas base.

Usar OpenTelemetry para instrumentación vendor-neutral cuando sea viable.

Definir dashboards mínimos por servicio, entorno, equipo y flujo crítico.

Crear alertas accionables basadas en impacto y no en ruido técnico.

Asociar despliegues, versiones, commits y cambios a eventos observables.

Medir fiabilidad con SLIs, SLOs y error budgets.

Registrar trazabilidad de incidentes, acciones automáticas y resultados.

Evitar sistemas NoOps invisibles donde nadie sabe qué ocurre hasta que falla.

Taller: diseñar observabilidad estándar para un servicio serverless o PaaS.

Definir SLIs relevantes para APIs, jobs, colas, frontend, datos y servicios internos.

Establecer SLOs realistas que representen experiencia de usuario y riesgo de negocio.

Usar error budgets para equilibrar velocidad de entrega y estabilidad.

Automatizar alertas basadas en consumo de presupuesto de error.

Integrar SLOs con decisiones de despliegue, congelación de cambios o priorización de deuda.

Crear dashboards de fiabilidad para equipos técnicos y dirección.

Diferenciar SLA contractual, SLO interno y métrica técnica.

Revisar SLOs que no miden lo que realmente importa al usuario.

Automatizar reportes periódicos de fiabilidad y salud del servicio.

Taller: definir SLOs y políticas de error budget para una aplicación crítica.

Diferenciar recuperación automática segura, runbook asistido y remediación peligrosa.

Identificar fallos repetitivos que pueden resolverse con automatización controlada.

Diseñar acciones de self-healing: restart, scaling, drain, failover, limpieza, reintento o rollback.

Usar health checks, probes, eventos, alertas y métricas como disparadores.

Implementar guardrails para limitar impacto de una remediación automática.

Registrar cada acción automática con contexto, resultado y evidencia.

Integrar remediación con Kubernetes Operators, cloud automation, ChatOps o ITSM.

Validar que la remediación no oculte problemas estructurales.

Medir éxito, fallos, recurrencia y ahorro operativo.

Taller: diseñar runbook automatizado para un fallo recurrente.

Explicar el patrón Operator como automatización de tareas operativas específicas sobre Kubernetes.

Revisar cuándo un Operator aporta valor y cuándo complica innecesariamente la plataforma.

Automatizar instalación, configuración, escalado, backup, recuperación y actualización de aplicaciones complejas.

Diseñar Custom Resource Definitions para expresar estado deseado de una aplicación.

Entender reconciliation loop, controllers, estado deseado y estado real.

Analizar operadores gestionados frente a operadores propios.

Revisar riesgos de seguridad, permisos, mantenimiento y compatibilidad.

Integrar Operators con observabilidad, alertas, backups y políticas.

Aplicar el patrón a bases de datos, colas, certificados, observabilidad o plataformas internas.

Taller: diseñar conceptualmente un Operator para una operación recurrente de plataforma.

Evaluar cuándo usar bases de datos gestionadas frente a autogestionadas.

Automatizar provisioning, escalado, backups, restauración, réplicas y actualización.

Diseñar políticas de retención, cifrado, rotación de credenciales y acceso mínimo.

Probar restauraciones de forma periódica para evitar backups no recuperables.

Monitorizar latencia, conexiones, queries, almacenamiento, replicación y errores.

Automatizar alertas y respuestas ante crecimiento de almacenamiento o degradación.

Gestionar migraciones de esquema con pipelines y controles.

Evitar dependencia ciega de backups automáticos sin pruebas ni owners.

Revisar costes de almacenamiento, réplicas, snapshots y retención.

Taller: diseñar modelo NoOps para base de datos gestionada crítica.

Diseñar arquitecturas donde eventos disparan procesos sin intervención manual.

Usar colas, streams, event buses y topics para desacoplar servicios.

Aplicar patrones de reintentos, dead-letter queues, idempotencia y deduplicación.

Automatizar procesos de negocio: altas, pedidos, pagos, notificaciones, informes o validaciones.

Controlar fallos en eventos no procesados o procesos parcialmente completados.

Observar flujos event-driven con métricas, trazas, logs y correlación.

Diseñar políticas de retención y reprocesamiento de eventos.

Evitar arquitecturas difíciles de depurar por exceso de eventos invisibles.

Relacionar event-driven con serverless y workflows gestionados.

Taller: diseñar proceso event-driven con colas, funciones, errores y trazabilidad.

Usar workflows gestionados para procesos largos, ramificados o con estados intermedios.

Comparar funciones encadenadas, colas, orquestadores y motores de workflow.

Diseñar pasos, condiciones, reintentos, compensaciones y estados.

Automatizar aprobaciones técnicas, procesamiento documental, ETL ligero o integraciones empresariales.

Gestionar timeouts, errores, reintentos, idempotencia y estado persistente.

Monitorizar ejecuciones, pasos fallidos y rutas no esperadas.

Integrar workflows con APIs, colas, bases de datos, notificaciones y funciones serverless.

Evitar lógica de negocio crítica dispersa en automatizaciones difíciles de mantener.

Documentar el flujo para negocio, desarrollo y operaciones.

Taller: diseñar workflow serverless para proceso empresarial con errores y reintentos.

Separar configuración de código para evitar despliegues innecesarios.

Gestionar configuración por entorno, servicio, región, tenant o cliente.

Usar feature flags para activar funciones de forma controlada.

Aplicar despliegues progresivos, activación por usuarios y rollback funcional.

Controlar permisos para modificar configuración sensible.

Auditar cambios de configuración y efectos en producción.

Validar configuración antes de aplicarla.

Evitar configuraciones manuales sin trazabilidad o cambios directos en consola.

Integrar configuración con CI/CD, observabilidad y alertas.

Taller: diseñar estrategia de configuración y feature flags para reducir operación manual.

Analizar cómo serverless y servicios gestionados cambian el modelo de costes.

Identificar costes por ejecución, memoria, almacenamiento, transferencia, logs, observabilidad y retención.

Crear presupuestos, alertas, etiquetas, ownership y reportes por equipo o servicio.

Automatizar apagado de entornos no productivos, limpieza de recursos huérfanos y control de capacidad.

Detectar costes inesperados por bucles, retries, cardinalidad, logs excesivos o tráfico anómalo.

Evaluar cuándo un servicio gestionado cuesta menos que operar infraestructura propia.

Relacionar coste con valor, fiabilidad, riesgo y velocidad de entrega.

Integrar FinOps en pipelines y catálogos de autoservicio.

Crear políticas de coste como código para limitar recursos inseguros o caros.

Taller: diseñar controles FinOps para una plataforma NoOps.

Explicar AIOps como apoyo para detectar anomalías, correlacionar eventos y priorizar incidentes.

Identificar casos donde IA puede ayudar: reducción de ruido, clasificación, resumen, predicción y remediación asistida.

Analizar logs, métricas, trazas e incidentes para detectar patrones recurrentes.

Usar IA generativa para resumir incidentes, proponer runbooks o explicar errores.

Diseñar límites humanos para decisiones críticas, seguridad, cambios y remediaciones.

Evitar automatizaciones opacas que nadie entiende ni puede auditar.

Integrar AIOps con observabilidad, ITSM, ChatOps y plataformas cloud.

Medir valor de AIOps por reducción de MTTR, ruido, duplicados y tiempo de diagnóstico.

Controlar privacidad y datos sensibles en prompts, logs y tickets.

Taller: diseñar asistente operativo para analizar alertas y proponer acciones.

Analizar retos operativos de aplicaciones con LLMs, embeddings, RAG, agentes y herramientas externas.

Automatizar despliegue de modelos, APIs, bases vectoriales, pipelines de ingesta y validaciones.

Observar latencia, coste, tokens, errores, proveedores, calidad de retrieval y feedback.

Crear guardrails para uso de datos, privacidad, prompts, respuestas y herramientas.

Automatizar pruebas de regresión de prompts, datasets, retrieval y respuestas críticas.

Gestionar escalado, cuotas, fallback de proveedor y degradación controlada.

Integrar observabilidad de IA con incidentes, costes y calidad del servicio.

Controlar drift documental y reindexación de bases vectoriales.

Definir owners de modelos, prompts, datasets, herramientas y evaluaciones.

Taller: diseñar operación NoOps para un asistente RAG corporativo.

Diseñar disponibilidad, tolerancia a fallos, multi-AZ, multi-región o degradación controlada según criticidad.

Automatizar backups, restauraciones, failover, pruebas de recuperación y validación de datos.

Crear playbooks para caídas de proveedor, límites de servicio, errores de despliegue o fallos de configuración.

Definir RTO, RPO y prioridades de recuperación por servicio.

Ejecutar pruebas periódicas de recuperación y simulacros.

Automatizar comunicación técnica y de negocio ante degradaciones.

Evitar planes de continuidad escritos pero nunca probados.

Relacionar resiliencia con coste, complejidad y experiencia de usuario.

Medir madurez de continuidad con ejercicios, indicadores y postmortems.

Taller: diseñar plan de recuperación automatizada para servicio crítico.

Analizar flujos actuales de tickets: altas, permisos, entornos, despliegues, incidencias y solicitudes.

Identificar tickets que pueden convertirse en autoservicio con aprobación automática o controles previos.

Integrar catálogos internos con ITSM, CI/CD, IaC y herramientas cloud.

Automatizar creación, actualización y cierre de tickets con evidencias.

Mantener trazabilidad sin obligar a los equipos a duplicar trabajo.

Diferenciar solicitudes de bajo riesgo, solicitudes reguladas y cambios críticos.

Medir reducción de tickets, tiempo de provisión y satisfacción de usuarios internos.

Evitar automatizar tickets mal definidos que deberían rediseñarse.

Integrar incidentes, cambios y problemas con observabilidad y postmortems.

Taller: transformar un proceso de ticket manual en flujo autoservicio gobernado.

Definir roles: plataforma, seguridad, desarrollo, SRE, arquitectura, negocio, FinOps y soporte.

Crear políticas para servicios gestionados, serverless, IaC, CI/CD, observabilidad y permisos.

Establecer estándares mínimos antes de publicar un servicio en producción.

Gestionar excepciones, aprobaciones, riesgos aceptados y revisiones periódicas.

Auditar recursos, pipelines, secretos, configuraciones, logs, costes y owners.

Crear inventario de servicios con criticidad, dependencias, SLOs, coste y responsable.

Revisar periódicamente automatizaciones sin uso, flujos rotos y recursos huérfanos.

Definir comité ligero de plataforma para priorizar mejoras y desbloquear equipos.

Evitar el caos de “cada equipo automatiza a su manera”.

Taller: crear modelo de gobierno NoOps para una organización corporativa.

Detectar el antipatrón de pensar que NoOps elimina la necesidad de conocimiento operativo.

Revisar riesgos de vendor lock-in, dependencia de servicios gestionados y pérdida de control.

Analizar costes inesperados por uso serverless, observabilidad excesiva o recursos efímeros sin limpieza.

Evitar automatización sin pruebas, sin rollback, sin auditoría o sin owner.

Identificar plataformas internas demasiado complejas que frenan más de lo que ayudan.

Evitar “shadow automation” creada por equipos sin seguridad ni soporte.

Revisar riesgos de seguridad por permisos excesivos en pipelines y cuentas de servicio.

Analizar fallos de resiliencia cuando nadie prueba backups, límites o recuperación.

Diseñar controles para equilibrar velocidad, autonomía, seguridad y gobierno.

Taller: analizar diez decisiones NoOps y clasificar beneficios, riesgos y controles.

Definir visión y alcance de NoOps según madurez, equipo, herramientas y riesgos.

Seleccionar procesos candidatos: entornos, despliegues, backups, alertas, permisos, escalado o reporting.

Priorizar quick wins que reduzcan trabajo manual sin cambiar toda la arquitectura.

Diseñar plataforma mínima: IaC, CI/CD, observabilidad, seguridad, autoservicio y coste.

Crear pilotos con equipos concretos antes de escalar.

Medir resultados: tiempo ahorrado, reducción de tickets, despliegues, MTTR, coste y satisfacción.

Ajustar estándares a partir de feedback real.

Comunicar cambios de responsabilidad a desarrollo, operaciones, seguridad y negocio.

Escalar el modelo con gobierno, documentación y formación.

Taller: construir roadmap NoOps a 30, 60, 90 y 180 días.

Definir una organización con aplicaciones, equipos, cloud, entornos, incidencias, tickets, costes y procesos manuales.

Evaluar madurez operativa actual y seleccionar procesos candidatos a estrategia NoOps.

Diseñar arquitectura objetivo con serverless, managed services, IaC, CI/CD, observabilidad y autoservicio.

Crear modelo de responsabilidad compartida entre desarrollo, plataforma, seguridad, SRE, FinOps y negocio.

Diseñar pipelines con validaciones, seguridad, despliegue progresivo, rollback y trazabilidad.

Definir SLOs, error budgets, dashboards, alertas accionables, runbooks y remediación automática.

Crear controles de seguridad, políticas como código, gestión de secretos y auditoría de cambios.

Diseñar estrategia FinOps con etiquetas, presupuestos, limpieza automática, coste por equipo y alertas.

Preparar hoja de ruta de implantación con quick wins, pilotos, riesgos, métricas y gobierno.

Presentar el modelo final justificando beneficios, límites, riesgos, herramientas, costes y responsabilidades.