DevOps as a Service под ключ

 DevOps as a Service под ключ

Новейший метод гибких операций, созданный на основе коллективной осведомленности ИТ-специалистов и экспертов по большим данным или операции с данными — это DataOps от компании Flant. Он фокусируется на разработке методов и процедур управления данными, которые повышают точность и гибкость аналитики, включая доступ к данным, обеспечение качества, автоматизацию, интеграцию и, наконец, операции и обслуживание моделей. Можно devops купить под ключ и получить полный цикл работ с поддержкой 24 часа на 7 дней в неделю, а так же с гарантиями по SLA.

devops инженер или девопс инженер

Кто получает выгоду от DataOps?

Лучшее управление данными приводит к получению более качественной и доступной информации. Более точные данные приводят к большему анализу, что приводит к лучшему пониманию, бизнес-планам и прибыльности. DataOps стремится поощрять сотрудничество между специалистами по обработке данных, инженерами и технологами, чтобы каждая команда работала в унисон, чтобы лучше использовать данные за меньшее время.
У ведущих компаний, применяющих инновационный и целенаправленный подход к науке о данных, в 4 раза выше вероятность роста, превышающего ожидания клиентов, чем у их конкурентов, менее ориентированных на данные. Поэтому неудивительно, что компании предпринимают улучшения в управлении данными, чтобы сделать их доступнее и креативнее.

Происхождение DataOps

DataOps — один из нескольких методов, появившихся в результате DevOps, стратегии разработки программного обеспечения, которая, по прогнозам Gartner, будет реализована 80% компаний из списка Global Fortune 1000 в течение следующего года. Успех DevOps основан на объединении всех двух отдельных групп, составляющих обычные ИТ-службы: одна занимается разработкой, а другая — операциями. Поскольку все сотрудники едины в распознавании и решении проблем, возникающих в среде DevOps, развертывание программного обеспечения происходит быстро и непрерывно.

Скорость и гибкость DataOps

Инфраструктура данных, как и конвейеры данных, строится с использованием методов гибкой разработки в фреймворках DataOps. Архитектура данных — это просто код или «инфраструктура как код» на детальном уровне (IaC). На языке Agile IaC означает «программный продукт».
Межфункциональные группы используют структуру DataOps для запуска «спринтов данных», которые разрабатывают модели данных и предоставляют информацию для конкретных заинтересованных сторон. Каждая команда состоит из менеджеров данных (инженеров данных, менеджеров бизнес-аналитики и т. Д.) И пользователей данных (продавцов, руководителей и т. Д.). Подход спринта включает в себя регулярную обратную связь от пользователей данных, чтобы быстро улучшать и обновлять активы данных.

Как мне начать внедрять DataOps?

Как вы уже догадались, универсальной стратегии развертывания DataOps в вашей компании не существует. Однако есть несколько важных мест, на которые следует обратить внимание. Вот с чего вам следует начать:
Демократизируйте свои данные.
96 процентов руководителей службы обработки данных считают, что заинтересованные стороны компании ожидают большего доступа к данным, чем когда-либо прежде, а 53 процента считают, что доступность данных является самым значительным препятствием для эффективного принятия решений.
Используйте платформы и программное обеспечение с открытым исходным кодом.
Быть гибким — значит не тратить время на разработку ненужных вещей или пытаться заново изобрести колесо, когда технологии, которые ваша команда уже знает, легко настраиваются. Проанализируйте свои требования к данным и адаптируйте свой ИТ-стек в соответствии с ними.
Автоматизировать и автоматизировать.
Это происходит прямо из области DevOps: критически важно автоматизировать этапы, требующие большого количества человеческих усилий, такие как проверка качества данных и управление конвейером аналитики данных, чтобы ускорить окупаемость инициатив, требующих большого объема данных. .
Использование микросервисов для обеспечения самодостаточности также является важным фактором. Предлагая вашим специалистам по обработке данных гибкость развертывания моделей в виде API-интерфейсов, например, инженеры могут использовать этот код без необходимости его переписывать, что приводит к повышению производительности.