Ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones (Fases y modelos de gestión)

Resumen

El ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones (ADLC), también conocido como el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), consta de seis fases: descubrimiento, diseño, desarrollo, pruebas, lanzamiento y mantenimiento. Se requiere la contribución de los gerentes de producto, diseñadores de UX/UI y desarrolladores para garantizar que cada fase se lleve a cabo con éxito. Se pueden emplear modelos de desarrollo como ágil, cascada y DevOps para llevar a cabo el ADLC.

Construir aplicaciones se ha vuelto una parte integral de hacer negocios. Cada industria, desde atención médica a videojuegos, requiere un equipo de desarrollo para crear, administrar y probar las ofertas de productos de su organización. Por este motivo, es importante comprender los entresijos del ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones (ADLC), también conocido como ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). Para ayudarle a comprender este concepto, le explicaremos qué es el ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones y las seis fases para las que debe prepararse. También repasaremos los diferentes modelos de desarrollo que puede utilizar.

¿Qué es el ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones?

El ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones es el proceso de creación de software que incorpora los requisitos del usuario mientras calcula los riesgos involucrados de antemano. Incluye todas las fases del proceso de desarrollo de aplicaciones, desde la recopilación de requisitos hasta el despliegue, las pruebas y el mantenimiento.

Importancia del ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones

El ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones juega un papel fundamental en cómo su aplicación aporta valor a sus clientes. Seguir una estructura bien definida para crear, probar y lanzar software genera confianza en el equipo y contribuye al éxito del proyecto. Aplicar el ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones no es solo tarea del gerente de producto; es importante que cada miembro del equipo de la aplicación entienda y siga dicho ciclo con disciplina.

¿Cuáles son las seis fases del ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones?

Las organizaciones suelen seguir un proceso para entregar aplicaciones a tiempo. Debes separar este proceso en las siguientes fases.

Fase de exploración

La fase de descubrimiento es la fase más importante del ciclo de vida porque establece los requisitos de lo que se debe construir. Durante esta fase de recopilación de requisitos, se recopilan comentarios de los usuarios, se identifican las deficiencias de la aplicación y se establece un plan de acción para abordarlas. Los gerentes de producto suelen hacer la mayor parte del trabajo pesado durante esta porción porque aquí es donde recopilan información importante sobre el software de parte de las partes interesadas.

Fase de diseño

La fase de diseño implica redactar soluciones a los problemas encontrados durante la fase de descubrimiento. Los diseñadores de UX/UI son los participantes más activos en esta fase, trabajando con el equipo para crear soluciones potenciales desde una perspectiva de diseño. Utilizarán medios como planos, wireframes y maquetas para mostrar estas soluciones y alertar al equipo sobre posibles obstáculos con anticipación.

Fase de desarrollo

En este punto, el equipo debería saber lo que necesita hacer para mejorar la experiencia del usuario. Durante la fase de desarrollo, comienza la verdadera diversión. Los desarrolladores de software son los participantes más activos durante este tiempo porque están a cargo de hacer realidad los requisitos del producto. Es importante señalar que el equipo de desarrollo se puede dividir según la arquitectura de la aplicación (monolito vs. microservicios).

Fase de control de calidad (QA)

Una vez que el equipo de desarrollo crea las funciones necesarias, la aplicación está lista para las pruebas. En este punto, el equipo configura uno o más entornos para reflejar la versión de producción del software de modo que puedan probar su funcionalidad (ya sea de forma manual o mediante el uso de canales de pruebas de integración automatizadas).

Los profesionales de control de calidad y los ingenieros de seguridad participan en esta fase, con el único objetivo de encontrar problemas que impidan que la aplicación funcione como debe. Los problemas encontrados durante esta fase, como errores y problemas de seguridad y cumplimiento, se informan al equipo de desarrollo para que pueda solucionarlos. Debido al tiempo limitado, es probable que el equipo priorice los problemas en orden de gravedad y decida si soluciona algunos o todos ellos.

El equipo de control de calidad suele ser la última línea de defensa porque decide si ciertas funciones están listas para los usuarios.

Fase de lanzamiento

Una vez que el equipo de control de calidad verifica la precisión de la aplicación, esta queda lista para que la utilicen los clientes. Este paso generalmente implica aumentar la versión de la aplicación para reflejar el lanzamiento más reciente y enviar actualizaciones a los usuarios de que hay nuevas versiones de la aplicación disponibles para descargar.

Fase de mantenimiento

Sin embargo, ¡aún no has terminado! Después de lanzar tu aplicación al cliente, sigue siendo fundamental actualizarla y mantenerla para solucionar errores, vulnerabilidades de seguridad, correcciones de compatibilidad y otros problemas que puedan surgir.  

¿Cuáles son los seis modelos de gestión del ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones?

Aunque la mayoría de las organizaciones optan por el enfoque en cascada o ágil, puedes utilizar muchos modelos (o metodologías) diferentes para dar vida a tu aplicación. A continuación, revisemos algunos ejemplos de estos.

Modelo en cascada

El modelo en cascada es el enfoque más tradicional y directo para crear una aplicación. El modelo tiene este nombre porque las fases se muestran como una cascada. Con este modelo, debe seguir cada paso de forma secuencial y no superponerlos. El modelo en cascada es una excelente opción si los requisitos son constantes y no cambian regularmente.

Ventajas:

• Los pasos claros y bien definidos facilitan la entrega de software de calidad al final del ciclo.
• Fácil de entender y seguir, la curva de aprendizaje es insignificante.

Contras:

• Como el modelo es rígido, no puedes incorporar nuevos cambios durante un ciclo en curso.
• Las pruebas y el control de calidad (QA) solo se realizan al final del ciclo, lo que dificulta la detección de errores inesperados.

Modelo ágil

El modelo ágil es uno de los enfoques más populares y ampliamente utilizados para crear aplicaciones. La metodología ágil establece que debes entregar el valor de un producto en etapas. En comparación con el modelo en cascada, donde cada paso se sigue uno por uno sin superposición, el modelo ágil fomenta y espera que las fases se superpongan.

Ventajas:

• Te brinda la flexibilidad de cambiar y adaptarte a nuevos requerimientos durante todo el proceso de desarrollo.
• Pruebas continuas y los comentarios de los clientes ayudan a identificar y mitigar problemas al principio del ciclo de desarrollo.

Contras:

• Requiere un alto nivel de comunicación y coordinación entre los miembros del equipo.
• Los cambios e iteraciones continuos en los requisitos pueden provocar la expansión del alcance, lo que da como resultado un proyecto que nunca llega a completarse o que no tiene buena calidad.

Modelo en V

El modelo en V considera las pruebas durante cada fase del desarrollo de aplicaciones. Se asemeja al método en cascada, pero incluye etapas de prueba correspondientes como elementos visuales adicionales.

Ventajas:

• Las pruebas están integradas en cada etapa del proceso de desarrollo, lo que reduce la probabilidad de errores o fallos en el producto final.

Contras:

• Es muy rígido, lo que dificulta la modificación de los requisitos una vez que completas una fase.
• Las pruebas pueden consumir mucho tiempo y ser costosas, particularmente en proyectos más grandes.

Modelo iterativo

En un modelo iterativo, el equipo de desarrollo suele comenzar con requisitos vagos para construir la versión inicial de la aplicación y luego la mejora después de cada lanzamiento.

Ventajas:

• Es bueno para aplicaciones que puedan requerir cambios en el futuro, es decir, proyectos grandes.
• Probar y lanzar la aplicación es más fácil porque se puede entregar en iteraciones.

Contras:

• No es ideal para proyectos pequeños o proyectos con un presupuesto limitado.
• El diseño cambiará con frecuencia debido a requisitos incompletos.

Modelo en espiral

El modelo en espiral incorpora el riesgo al entregar su aplicación a los clientes e involucra pasos que cuantifican el análisis de riesgos, la creación de prototipos, la experimentación y la evaluación.

Ventajas:

• Ayuda a identificar y mitigar los riesgos temprano en la fase de desarrollo del ciclo de vida del software.
• Incorpora pruebas y retroalimentación durante cada fase del ciclo para mejorar la calidad general del producto final.

Contras:

• Un análisis de riesgo preciso requiere un alto nivel de experiencia, el cual puede no estar disponible para algunos equipos de desarrollo.

Modelo DevOps

A diferencia de los modelos mencionados anteriormente, el DevOps el modelo es relativamente nuevo en la industria. Enfatiza que la entrega de software es un esfuerzo conjunto entre los equipos de Desarrollo (Dev) y Operaciones de TI (Ops). El objetivo final es mejorar la velocidad y la calidad del producto final.

Ventajas:

• Fomenta una mejor colaboración y comunicación entre los equipos de desarrollo y operaciones de TI, lo que puede mejorar la eficiencia y reducir errores.
• Los procesos manuales involucrados en la entrega de software se automatizan, lo que también puede mejorar la eficiencia y reducir errores.

Contras:

• Es un desafío implementarlo para organizaciones a gran escala con operaciones y equipos heredados.
• Requiere inversión en nuevas herramientas para desarrolladores e infraestructura, lo cual puede ser costoso.

Mirando hacia el futuro: El ciclo de vida del desarrollo de software de IA

El ciclo de vida del desarrollo de software para aplicaciones de inteligencia artificial se ve diferente al proceso para el software tradicional debido a que debe considerar las complejidades de los sistemas de inteligencia artificial. Sin embargo, al igual que el ciclo de vida tradicional, involucra lo siguiente:

• Fase de exploración: El gerente de producto redacta la declaración del problema y los desarrolladores identifican los objetivos y recopilan los conjuntos de datos relevantes.
• Fase de diseño: Los desarrolladores preprocesan los datos y elige un modelo de IA. El preprocesamiento de datos implica la limpieza y la ingeniería de características.
• Fase de desarrollo: Los desarrolladores se enfocan en la programación, el entrenamiento de modelos y el ajuste fino de algoritmos para lograr precisión.
• Fase de control de calidad: Los ingenieros de control de calidad prueban y validan modelos para garantizar la confiabilidad y solidez.
• Fase de lanzamiento: El sistema de inteligencia artificial está integrado en la aplicación.
• Fase de mantenimiento: Las partes interesadas del proyecto monitorean la aplicación para garantizar que funcione como debe y abordan los sesgos o la deriva del modelo de IA.

A diferencia del software tradicional, las aplicaciones de IA requieren actualizaciones iterativas debido a la evolución de los datos y al comportamiento del modelo. Por lo tanto, la gestión del ciclo de vida es crucial para el éxito a largo plazo.

Siguientes pasos y recursos

Aunque hemos proporcionado una descripción general detallada del ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones, existen muchos otros recursos que puede revisar para comprender mejor los temas relacionados con el desarrollo de aplicaciones. Le recomendamos explorar el siguiente contenido y la sección de preguntas frecuentes a continuación para saber cómo Couchbase puede guiar a su equipo a través de las fases del ciclo de vida del software.

• Proceso de desarrollo de aplicaciones móviles (Ciclo de vida, costos, plataformas)
• Costos de desarrollo de aplicaciones (Un desglose)
• Desarrollo de aplicaciones basadas en la nube: Cómo construir, consideraciones y más
• Couchbase Capella para DevOps y DBAs

Preguntas frecuentes

¿Qué es el ciclo de vida del desarrollo de software? El ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC, por sus siglas en inglés) es un proceso que guía el desarrollo de software, desde la planificación y el diseño hasta la implementación, las pruebas, el despliegue y el mantenimiento. Garantiza que el software se construya de manera eficiente, cumpla con los requisitos del usuario y se mantenga confiable y escalable.

¿Cuáles son las 7 fases del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC)? Las siete fases del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) son el descubrimiento (definición de objetivos), el análisis (recopilación de requisitos), el diseño (creación de la arquitectura del sistema), el desarrollo (programación del software), las pruebas (identificación y corrección de problemas durante el control de calidad), el despliegue (lanzamiento del software) y el mantenimiento (actualización y optimización para el rendimiento a largo plazo).

El SDLC no es ni en cascada (waterfall) ni ágil (agile); es el marco general que engloba a ambos. Waterfall y Agile son simplemente diferentes metodologías o enfoques dentro del SDLC (Ciclo de Vida del Desarrollo de Software). Dependiendo de las necesidades y requerimientos de su proyecto, el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) se puede implementar utilizando diferentes metodologías, incluyendo cascada (un enfoque lineal y secuencial) y ágil (un enfoque iterativo y flexible).

¿Qué es el ciclo de vida del desarrollo de software de IA? El ciclo de vida del desarrollo de software de IA (AI SDLC, por sus siglas en inglés) incluye la declaración del problema, la recolección de datos, el preprocesamiento, el desarrollo del modelo, las pruebas, el despliegue y el monitoreo continuo para construir aplicaciones impulsadas por IA. A diferencia del SDLC tradicional, el AI SDLC es altamente iterativo y requiere un reentrenamiento y adaptación continuos del modelo a medida que los datos evolucionan.