Какво e DataOps и къде намира приложение? | CIO България
DataOps (операции с данни) е нова дисциплина, която обединява ролята на DevOps екипите (които се занимават с разработка на програмно осигуряване) с тази на инженерите и специалистите по данни, за да се осигурят инструментите, процесите и организационните структури, необходими на фокусираните върху данните предприятия.
от , 23 ноември 2017 0 510 прочитания,
Напоследък все по-често фирмите включват науката за данните в процеса на разработване и в системите, затова е нужно в DevOps екипите да има специалисти с познания за данните.
DataOps принципи
Както при DevOps подходът при DataOps се основава на гъвкавата методология. Там се цени постоянното осигуряване на аналитична информация, като основната цел е да се удовлетворят клиентите.
DataOps екипите измерват ефективността на анализите чрез информацията, която те носят. Тези специалисти приемат промяната и се опитват непрекъснато да разбират трансформиращите се нужди на клиентите.
Характерно за DataOps екипите е, че те сами се организират около поставените цели, оркестрират данните, инструментите, кода и средата от началото до края.
Къде е мястото на DataOp?
Компаниите днес все повече въвеждат машинното обучение в широк спектър от продукти и услуги, а именно DataOps е подходът, който може да отговори на нуждите на машинното обучение.
DataOps обаче не се ограничава само до тази сфера. Този организационен стил е полезен за всяка работа, ориентирана към данни, тъй като позволява на организациите по-лесно да се възползват от предлаганите възможности чрез изграждането на глобална структура от данни.
Освен това DataOps намира добро приложение и при микросървисните архитектури.
DataOps на практика
Когато компаниите прилагат всички тези нови технологии за данни, то е задължително да усъвършенстват своя подход, за да подобрят уменията си за работа с данни и да отговорят на случващото се в реалния свят.
Подходът при DevOps обединява софтуерните разработчици и специалистите по въвеждане в експлоатация на софтуера. Целта е да се съгласува разработването с бизнес процесите и да се съкрати периодът за разработване. Важно предимство на DevOps екипите е, че те събират експерти с умения в областта на софтуерното инженерство, архитектурата и планирането, както и управлението на продукти.
DataOps добавя специалистите по данни, за да се увеличи сътрудничеството и комуникацията между разработчиците, специалистите по въвеждане в експлоатация на софтуера и експертите по данни. Макар че тяхното сътрудничество е от голямо значение, не е винаги необходимо специалистите по данни да са постоянна част от екипа.
Как да се изгради DataOps екип
Изграждането на DataOps екип не означава задължително, че трябва да се наемат нови специалисти. Много компании вече разполагат с ядрото на тези екипи, а именно съществуващите DevOps екипи. Следващата стъпка е да се определят проектите, които изискват интензивна работа с данни, както и човекът, който ще се включи към екипа и който трябва да е преминал необходимото обучение по данни.
При големите проекти е възможно DataOps ролята да се изпълнява от повече от един човек. Същевременно един служител отговаря за повече от една роля. Уменията за разработване и въвеждане в експлоатация често могат да съвпадат, например, членовете с опит в софтуерното инженерство могат да са квалифицирани и за инженери на данни.
След като в екипа са събрани добри специалисти, трябва на следващо място да се определи обща цел. Тогава екипът се организира, за да разреши даден проблем. Основната трудност е когато различните хора виждат отделни аспекти на проблема. Специалистите по въвеждане в експлоатация ще имат притеснения относно надеждността – дали потребителят ще получи отговор за определеното време. Специалистите по данните са склонни да се фокусират върху точността на отговора.
В крайна сметка, когато всички в екипа се опитват да разрешат един и същи проблем и са готови на компромиси, то лесно може да се създаде една работеща социална структура.
DevOpsданни
Основните технологии за кибер сигурност през 2017 г.Първи стъпки в дълбочинното обучениеШест необичайни места за разполагане на центрове за данниСофтуерът може да помогне за посрещане на изискванията на GDPR