INTEGRACIÓN Y DESPLIEGUE CONTINUO CON DEVOPS COMO CULTURA EN EMPRESAS DEL SECTOR TI COLOMBIANAS
Bibliographic record
Abstract
La integración y despliegue continuo son prácticas que han permitido que el ciclo de desarrollo de software se comporte de una manera más ágil, esto gracias a que constantemente brindan la posibilidad de automatizar procesos con el fin de mejorar tiempos y calidad. Este tipo de prácticas requieren de conocimiento y en la mayoría de los casos algún proveedor que cuente con herramientas y recursos con los cuales se puedan realizar dichas automatizaciones, es por esta razón que las empresas colombianas cuentan con opciones para todo tipo de objetivos y presupuestos económicos, desde empresas mundialmente conocidas como lo son Amazon Web Services, Google Cloud Platform y Microsoft Azure, pero al mismo tiempo existen herramientas de código abierto con comunidades activas que son bastante conocidas y utilizadas como alternativas a estas grandes empresas como lo es el caso de Tekton, Jenkins, entre otros. Este artículo de revisión tiene como objetivo identificar cuáles son las ventajas, desafíos, herramientas, entre otros aspectos que caracterizan este fenómeno y por qué ha crecido de tal manera que las empresas buscan opciones para implementarlo, al finalizar este artículo se lograron identificar diferentes herramientas y casos de éxito que brindan seguridad a futuras empresas que pretenden continuar con el mismo camino de tecnologías aplicadas con el fin de buscar el cambio teniendo como base nuevas formas de operar un mismo proceso.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".