DataOps 与 DevOps：如何以及为什么

[seonajmulislam00]

随着组织努力提高效率、敏捷性和可靠性，两种方法至关重要：DataOps 和 DevOps。尽管它们源自相似的理念，但它们的重点领域和实现方式却大相径庭。在本文中，我们将探讨它们的独特之处、各自的优势和挑战，以及它们如何协同工作。

什么是 DataOps？
DataOps（数据操作）是数据从来源到分析的生命周期，旨在缩短生命周期时间，同时提高数据质量。DataOps 的核心是帮助组织更快地将正确的数据提供给正确的人。在传统环境中，此过程需要数周或数月，但 DataOps 通过优先考虑敏捷性、连续性和可信度来重塑这种方法。

不要将 DataOps 与 MLOps（机器学习操作）混淆。DataOps 直接处理数据准备、转换、管道管理和分析，而 MLOps 依赖高质量数据管道作为训练和部署机器学习模型的基础。

DataOps 的关键组件
DataOps 的关键组件包括以下内容：

数据的持续集成/持续部署 (CI/CD)
这是 DataOps 的关键部分。在这里，数据管道是自 巴林电话号码列表 动化和编排的，以确保无缝提取、转换和交付。通过 CI/CD，数据管道整合了自动化 ETL（提取、转换、加载）流程来处理从开发到部署的数据。

数据可观测性
利用与人工智能和其他可观察性工具集成的尖端技术，通过聚合、分析和可视化数据管道日志、指标和事件来实时监控数据健康和性能，使团队能够及时识别和纠正其数据管道中的问题。

政府和安全
数据治理和安全是制定的程序和政策，用于管理数据的收集、访问、共享、存储和使用方式，以确保整个数据生命周期的合规性、数据隐私和安全性。

DataOps 的好处
以下是 DataOps 的一些好处：

提高数据质量：有助于确保数据准确可靠。
更快交付：减少将数据传递到决策者手中所需的时间。
可扩展性：支持动态生态系统，包括数据仓库、数据湖和实时分析。
协作：通过协调人员和团队、流程和技术来改变组织管理数据的方式，为更智能、数据驱动的决策铺平道路。
DataOps 的常见挑战
以下是企业在 DataOps 中可能面临的一些挑战：

复杂
管理不同的数据源、架构和格式可能非常复杂，涉及复杂的数据集成、转换和治理，如果处理不当，可能会导致数据不一致、不准确和安全风险。

资源需求
实施 DataOps 需要对熟练的专业人员（包括数据工程师、科学家和分析师）以及强大的工具（例如数据管道、分析平台和监控工具）进行大量投资，以确保高效、可扩展和可靠的数据操作。

文化转变
采用 DataOps 需要重大的文化转变，包括打破数据、开发和运营团队之间的孤岛；促进跨团队协作；促进数据驱动的决策、透明度和持续改进的文化。

什么是 DevOps？
DevOps 是一种协作方法，它将开发和运营团队结合起来，以自动化和简化软件开发生命周期，确保更快、更可靠地交付应用程序和服务。传统上，开发团队和 IT 运营团队分开工作，从而减慢了应用程序或服务的交付速度。从本质上讲，DevOps 通过让 IT 运营和开发团队参与进来来缩短生命周期。

DevOps 的关键组件
持续集成/持续交付管道
CI/CD 管道在自动化软件开发生命周期中起着至关重要的作用，有助于高效部署代码。通过自动化测试、集成和部署，CI/CD 管道可以减少人工错误并节省时间。

基础设施即代码 (IaC)
基础设施即代码 (IaC) 可自动配置和管理计算基础设施，使其更加高效和可扩展。开发人员无需手动创建基础设施，而是可以自动执行配置、版本控制和变更管理，从而大幅减少手动错误并确保一致性。

可观察性
监控应用程序的运行状况和性能使 IT 团队能够在潜在问题导致停机之前发现它们。通过收集和分析来自不同来源的数据，可观察性工具可以深入了解系统行为和性能。这最终使开发人员能够优化应用程序、改善用户体验并减少停机时间。