大数据和DevOps–全球企业的制胜组合

　　技术进步迅速，几乎所有行业都倾向于拥抱变化以在这个困难时期生存。人工智能、大数据和机器学习等新兴技术可以在确保企业发展的同时为未来做好准备。然而，企业家必须结合技术以实现其长期目标，同时有效应对日益激烈的竞争。

　　“大数据”已成为企业界的流行语。大数据项目通过从可用数据中提供可操作的见解来引领潮流。然而，总有办法进一步提高他们的效率。其中之一是将大数据与DevOps技术相结合。本文将深入探讨大数据和DevOps的组合。但是，在继续之前，让我们简要了解这两个术语。

　　大数据-简介

　　大数据是指从各种来源收集的庞大而复杂的数据集。它们的体积和复杂性是巨大的。因此，传统的数据处理软件无法管理它们。这些数据集便于企业家解决各种业务任务并实时做出明智的决策。标准数据不能有效地达到这个目的。

　　广泛的数据管理涉及各种流程，包括获取、存储、共享、分析、消化、可视化、转换和测试企业数据以提供所需的业务价值。它还通过带来自动化有助于简化流程。

　　此外，由于企业在这个竞争激烈的市场中面临着更快交付的巨大压力，大数据可以帮助他们提供可行的见解。但是，在以最高效率提供所有这些方面，DevOps带来了正确的工具和实践。

　　令人兴奋的大数据统计数据

　　专家表示，到2025年，每天将创建超过463EB的数据，相当于大约212,765,957张DVD

　　低质量的数据每年可能给美国经济造成高达3.1万亿美元的损失。

　　预计到2027年，大数据市场价值将达到1030亿美元左右

　　超过97%的组织表示他们正在投资大数据和人工智能

　　大约95%的公司表示，他们无法理解和管理非结构化数据，这让他们望而却步

　　在了解了大数据的重要性之后，让我们了解一下DevOps的概念。

　　DevOps简介

　　如果我们定义DevOps，它是一种方法、文化和一组实践，旨在促进和改善开发和运营团队之间的沟通和协作。它主要专注于在各个项目的开发生命周期内自动化和简化各种流程。

　　DevOps的基本支柱是更短的开发周期、更高的部署频率、快速发布、不同专家的并行工作以及定期的客户反馈是DevOps的重要支柱。今天，这一概念因其对企业的好处而获得了广泛的应用。

　　它显着提高了软件的速度、质量和可靠性。大多数软件项目都可以利用敏捷方法中的DevOps概念。

　　DevOps获得广泛接受的关键原因

　　开发人员和运营团队之间缺乏沟通会减慢开发速度。DevOps旨在通过在两个团队成员之间提供更好的协作来克服这个缺点，从而加快交付速度。它还通过更快、更有效地最小化和解决复杂问题来提供不间断的软件交付。

　　大多数组织都采用DevOps来提高用户满意度并在短时间内交付高质量的产品，同时提高整体效率和生产力。DevOps构建和加强软件交付生命周期。随着越来越多的组织开始使用DevOps，它在2016年开始流行。

　　采用云、大数据等先进技术的企业客户要求公司提供高软件驱动能力。最近的一项调查证明，86%的组织认为持续的软件交付对其业务至关重要。在这里，DevOps可以伸出援助之手，确保及时交付高质量的软件。

　　关键DevOps统计数据

　　到2022年，DevOps的市场份额预计将增加超过60亿美元

　　58%的组织在采用DevOps后见证了更好的性能和更高的投资回报率

　　68%的公司在部署DevOps后改善了客户体验

　　47%的公司减少了软件和服务部署的TTM（上市时间）

　　除了快速的开发周期和提供更快更新的能力之外，DevOps还提供更高的可靠性、更高的安全性和增强的可扩展性等优势。它还提高了各个团队的所有权和责任感。DevOps实践有两个固有的方面——CI（持续集成）和CD（持续交付）。它们相互关联，有助于提高生产力。

　　持续集成(CI)是将来自多个开发人员的代码更改每天多次合并到中央存储库中的做法。

　　持续交付(CD)是软件代码被创建、测试并持续部署到生产环境的实践。

　　为什么大数据需要DevOps

　　有时，大数据项目在以下方面可能具有挑战性：

　　处理海量数据

　　更快地交付任务以跟上日益激烈的竞争或由于利益相关者的压力

　　快速响应变化

　　与DevOps不同，应对这些挑战的传统方法是不够的。传统上，不同的团队和成员独立工作。这种做法会造成孤岛并导致缺乏协作。例如，数据架构师、分析师、管理员和许多其他专家在他们的工作中工作，这最终会减慢交付速度。

　　另一方面，根据上述支柱，DevOps将软件交付管道各个阶段的所有参与者聚集在一起。它消除了障碍并减少了不同角色之间的孤岛，使您的大数据团队轻松跨职能。此外，您可以体验到运营效率的显着提高，从而更好地共享目标愿景。

　　简而言之，用于大数据的DevOps工具可提高大数据处理的效率和生产力。DevOps for Big Data使用与传统DevOps环境几乎相同的工具，例如错误跟踪、源代码管理、部署工具和持续集成。

　　尽管大数据和DevOps的结合为企业带来了许多好处，但也存在挑战，软件公司必须在结合大数据和DevOps的同时解决这些问题。

　　大数据与DevOps结合的挑战

　　假设您最终决定将DevOps与您的大数据项目集成。在这种情况下，您必须了解在此过程中可能遇到的不同类型的挑战。

　　组织的运营团队必须了解用于实施分析模型的技术，以及对大数据平台的深入了解。分析专家必须学习一些高级知识，因为他们与不同的社会工程师密切合作。

　　如果您想以最高效率运营大数据DevOps，则需要额外的资源和云计算技术，因为这些服务可以帮助IT部门更多地专注于提升业务价值，而不是专注于解决与硬件、操作系统和其他一些操作相关的问题.

　　尽管DevOps在开发人员和运营专业人员之间建立了强大的沟通，但应对一些沟通挑战是困难的。此外，在生产级环境中测试分析模型的功能应该更加细致和快速。

　　大数据和DevOps组合的好处

　　DevOps与数据分析无关，因此对于希望采用DevOps和大数据的组织而言，聘请数据专家可能是一个额外的优势。它可以帮助他们结合DevOps使大数据操作更加强大和高效。大数据和DevOps的集成为组织带来了以下好处。

　　有效的软件更新

　　一般来说，该软件肯定会与数据相结合。所以，如果你想更新你的软件，你必须知道你的应用程序的数据源类型。这可以通过在集成DevOps和大数据时与您的数据专家互动来理解。

　　最小错误率

　　主要是，当组织在编写和测试软件时遇到数据处理问题时，错误会增加。查找和避免这些错误仍然是软件交付管道中的重中之重，以节省时间和精力。通过DevOps和大数据专家之间的紧密合作，可以在应用程序中修复与数据相关的错误。

　　建立关系

　　由于对数据类型和范围的大量验证，非数据专家无法理解与大数据一起运行的软件。在这里，数据专家可以帮助DevOps专业人士了解他们需要处理的数据类型和挑战，以确保获得最佳结果。值得一提的是，DevOps团队与大数据团队合作，使得应用程序在现实世界中的性能与开发环境中的性能相同。

　　简化流程

　　耗时的过程，例如数据迁移或翻译，可能会减慢您的项目速度。但是将DevOps和大数据结合起来有助于简化运营并提高数据质量。因此，高管可以专注于其他富有成效和创造性的任务。

　　持续分析

　　与持续集成(CI)一样，您可以通过结合DevOps和大数据从持续分析中受益。这是因为这种组合可以简化数据分析过程并使用算法自动化它们。

　　准确的反馈

　　将大数据软件部署到生产环境时，是时候收集实时和准确的反馈以找出其优势和劣势了。同样，由于DevOps和大数据的结合，DevOps高管和数据科学家的密切合作可以在这个过程中保持得心应手。

　　DevOps在大数据中的关键应用

　　有效规划软件更新

　　开发人员必须深入了解有助于开发企业级应用程序或软件的数据类型。还需要了解数据将在应用程序中的何处使用以及使用到何种程度。

　　您希望尽早将此信息提供给您的开发人员，并确保您的开发人员与数据专家合作。

　　您的数据专家将知道正确的代码，并使您的开发人员在设计或更新公司软件时保持正确的道路。您希望保持系统的完整性，并让一切顺利进行更新。

　　错误几率低

　　开发软件时，开发人员倾向于对其进行严格的测试，因此与数据相关的问题会导致不断的错误。此外，随着软件的复杂性随着数据的增加而增加，这种错误率也在不断增加。在这里，DevOps和大数据的协作进入了游戏。

　　数据科学家和开发人员在早期阶段就发现了这些错误，从而节省了团队的时间和精力。此外，它还可以更轻松地找到应用程序中的其他错误。

　　一致的环境

　　DevOps理念指出，开发友好的环境应该类似于现实世界的环境，但只要大数据发挥作用，这就是不可能的。

　　当开发人员必须在开发由许多复杂数据集和多种数据类型组成的软件时涉及大数据时，很难创建一个开发友好的环境。

　　您将希望您的公司开发人员充分了解您的开发人员将面临的所有挑战，并且您的数据专家可以提供答案。您可以聘请数据专家或聘请合同数据专家来帮助您的开发人员生产企业级软件。

　　结束语

　　尽管DevOps概念已经发展并成熟到可以更快地交付软件和服务，但它仍然不被许多全球企业视为关键方法。由于错误或不正确地认为向DevOps的过渡可能会失败，大型企业仍在沿用旧方法。

　　但转向DevOps可以帮助企业快速交付高质量的产品，企业将大数据与DevOps结合后，从长远来看可以提供更好的结果。