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成都小程序开发公司:DataOps与DevOps您的业务需要哪个

2022
11/12
16:31
成都全美小程序开发公司
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大数据帮助成都小程序开发公司了解哪些功能在应用程序中有效,哪些功能无效。它可以建立模式并发现如何使产品适应目标受众的线索。IT团队也意识到他们可以使用大数据来改进应用程序开发。这就是DataOps出现的方式(DevOps模型之一)。这两种做法有何不同?哪个更好——DataOps还是 DevOps?

大数据

DevOps:密切协作和SDLC自动化

DevOps理念将开发人员和IT运维人员整合为一个团队。它提供了实践和工具,允许项目参与者在整个开发过程中进行交互。持续的接触和互助消除了不团结。一个团队快速解决问题并发布产品。

DevOps以开发团队尽快创建和发布工作小程序产品的方式构建工作流:

它将构建-测试-发布周期与CI/CD管道集成在一起。

该管道自动将新代码集成到主代码中,测试构建,部署并将产品交付给市场。开发周期的各个阶段(从规划到监控)都包含在CI/CD中,并沿着管道不断“循环”,直到项目完成。

每个SDLC成员还参与持续集成和交付管道。开发人员创建工作代码,对其进行测试,并将其集成到新的构建中。QA专家接管工作并运行自动化和手动测试,以确保产品运行时没有错误。项目经理控制流程并确保开发流程按计划进行。DevOps工程师设置代码的物流,以便完成的小程序顺利到达用户手中。

在SDLC的所有阶段,团队都会降低产品发布时可能出现的风险。专业人士在反馈上花费的时间更少,因此小程序解决方案可以毫不拖延地交付。

DevOps自动执行重复性任务。

DevOps旨在减少产品设计、开发、测试、部署、交付和监控中的重复过程。DevOps工程师为程序员和测试人员的工作创造了一个环境,以便这些专家更快地完成任务并减少错误。

自动化有助于设置基础设施并进行单元、烟雾和 UI 测试。DevOps组织对基础设施可用性和安全性以及应用程序日志的自动监控。

DevOps中的自动化不会阻碍团队沟通,它允许专家快速识别小程序中的问题并共同努力解决这些问题。自动化结构工作并实现高效协作。

DevOps将基础设施视为代码。

DevOps服务和解决方案改进了基础设施的工作。操作员管理它的方式与开发人员管理代码的方式相同。工程师不必手动设置机器。相反,他们编写存储在版本控制中的配置代码。要配置机器,运行文本文件——清单就足够了。这些脚本将自动设置构建服务器以及测试和生产环境。这加快了代码的编译和产品的发布,因为人为错误的风险很小。

DataOps:一种处理大数据的新格式

小程序解决方案一直在生成大量数据。据 Statista 称,到 2025 年,全球信息量将增长到 180 ZB,是 2020 年的三倍。然而,并非所有组织都可以使用大数据(收集、处理、分析和熟练应用它) . 普华永道估计组织只使用了 0.5% 的数据。甚至 Gartner 认为,80% 的 AI 项目就像是巫师驱动的炼金术。

如果一家汽车厂在没有数据分析的情况下运营,它最终会输给竞争对手。企业将无法识别生产瓶颈、消除瓶颈、预测需求或控制产品质量。许多公司在工作中依赖数据并希望“驯服”连续的非结构化信息流,这就是DataOps的用武之地。

有些人认为DataOps是一种处理数据的新格式。其他人认为这是DevOps的逻辑发展,旨在将所有SDLC参与者聚集在一起:开发人员、DevOps工程师、测试人员和数据科学家。该方法用于依赖使用大数据的企业的项目。

让我们看一下DataOps的主要特性:

持续提供分析知识。

DataOps在DevOps流程中运行并为其添加热情。数据工程师自动从来源收集信息并将其加载到数据仓库中。他们监控、分析和过滤数据流,以便企业从一系列非结构化数据中接收有价值的分析信息。他们创建了用于存储、移动和应用信息的基础架构。

分析的定性来源。

信息进入组织并加载到数据库中,进行处理和结构化。然后以表格和图表的形式将其可视化,并进行预测。使用DataOps,这些过程是自动化的。只需单击一个按钮即可测试新分析并将其发布到生产管道。

测试检查通过管道的信息并确认其可靠性、正确性以及与业务逻辑的合规性。开始测试在初始测试阶段识别过程漂移。退出测试发现处理不正确的数据。它们不会进入纯数据流,也不会破坏预测模型。

如果管道中的特定位置发生异常,平台会向数据科学家发出警报。测试结果在仪表板上可见,分析信息可以根据需要快速收集,且错误极少。

DataOps与DevOps:您应该选择哪种方法?

DataOps和DevOps的相似之处在于它们支持敏捷项目、改善团队沟通并依赖自动化和CI/CD管道。他们有一个相似的目标:改进SDLC并生产出高质量的产品。

这些方法之间的区别在于:

实现目标的方法。

DevOps旨在缩短小程序开发周期。DataOps收集数据以分析产品的性能和改进方式。

各种流程的自动化。

DevOps自动配置虚拟机、版本和服务器。DataOps可自动收集、集成和交付数据。

团队的组成。

DevOps将开发人员、测试人员和系统管理员聚集到一个团队中。使用DataOps还需要业务领导者、程序员和数据科学家的参与。

DevOps服务和解决方案用于频繁更新的项目。数据是优先业务价值的组织采用DataOps。这些企业希望在流程中实施 ML 和 AI,并利用预测分析在市场上取得进步。

结论

世界各地的企业都在意识到DevOps和DataOps的价值和经济利益。2022 年,81%的成都小程序开发公司表示DataOps对其组织的工作非常重要或极其重要。在北美,追随者的人数略少——34%。从那时起,他们的人数一直在增长。数据运维还是开发运维?第一个可能会取代或至少补充DevOps服务和解决方案,以促进公司的数据文化。

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