В сегодняшнем технологическом ландшафте DevOps продолжает оставаться популярной методологией, не нуждающейся в представлении. Учитывая успех DevOps, новые методологии охватывают функции DevOps, чтобы распространиться на нишевые области разработки программного обеспечения.
DataOps — это одна из моделей, которая была создана, чтобы помочь командам по управлению данными использовать возможности автоматизированной оркестровки данных для разработки интеллектуальных систем, управляемых данными. Дисциплина DataOps вводит гибкие принципы в аналитику данных, оптимизируя процесс проектирования, разработки и обслуживания приложений, ориентированных на данные.
В этой статье рассматриваются фундаментальные различия между методологиями DevOps и DataOps, сходства и преимущества каждого варианта использования.
Хотя некоторые считают DataOps DevOps для науки о данных, эти две методологии имеют различия в том, как они реализуют различные этапы жизненного цикла разработки. Хотя оба делают упор на гибкость и сотрудничество, они фокусируются на разных сферах бизнеса и, как следствие, используют разные подходы и конвейеры.
Итак, давайте исследуем каждую методологию, чтобы выявить их фундаментальные различия.
Что такое DevOps?
Модель DevOps реализует набор практик и инструментов, которые позволяют сотрудничать группам разработки и ИТ-операций на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC).
При этом DevOps расширяет гибкие методологии, обеспечивая автоматизацию за пределами этапа сборки, чтобы интегрировать операции как часть единого рабочего процесса. Автоматизация, обеспечиваемая DevOps, по существу включает цикл сборки-тестирования-выпуска с конвейерами непрерывной интеграции и разработки (CI / CD), что позволяет ускорить вывод продукта на рынок без ущерба для качества кода.
Методология способствует итерациям в произвольной последовательности на протяжении всего жизненного цикла программного обеспечения, что позволяет быстро разрабатывать и поставлять приложения.
Почему люди принимают DevOps
Инструменты и процессы DevOps позволяют быстрее внедрять инновации, быстрее выходить на рынок и увеличивать прибыль. С DevOps организации обычно получают ряд преимуществ, в том числе:
- Улучшенное общение и сотрудничество. DevOps устраняет разрозненность между группами разработки приложений, управления выпусками и эксплуатации, что упрощает совместную работу и совместное использование ресурсов.
- Экономия затрат. DevOps сокращает циклы доставки, что снижает стоимость обслуживания и обновлений за счет экономии на масштабе за счет эффективных конвейеров CI / CD.
- Сокращение времени аварийного восстановления. DevOps реализует циклы сборки-тестирования-развертывания небольшими управляемыми пакетами, которые помогают минимизировать влияние сбоев развертывания, узких мест и откатов.
Элементы DevOps
Первоначально основанный на наборе идей о том, как улучшить рабочие процессы разработки приложений, DevOps теперь превратился в полноценную экосистему с определенными стандартами и инструментами. Некоторые важные элементы инфраструктуры DevOps включают:
- Автоматизация. DevOps включает инструменты для автоматического выполнения повторяющихся и ручных задач, требующих минимального вмешательства человека.
- Инфраструктура как код (IaC). Важным аспектом внедрения DevOps является более эффективное использование ресурсов инфраструктуры. Для этого группы DevOps управляют ИТ-инфраструктурой, используя описательную модель двоичных файлов кода,которая позволяет развертывать и тестировать компоненты инфраструктуры в смоделированном производственном экземпляре.
- CI / CD. DevOps следует итеративной модели, которая объединяет непрерывную разработку, тестирование и развертывание, чтобы обеспечить автоматизацию, безопасность и гибкую разработку.
Типичный рабочий процесс DevOps
DevOps — это циклический процесс, который постоянно проходит между пятью этапами:
- План бизнес-видения
- Операции сборки (разработка и тестирование кода)
- Интеграция
- Развернуть (Выпуск приложения)
- Эксплуатация (постоянная работа и обслуживание)
Фаза эксплуатации также включает в рабочий процесс обратную связь по удобству использования, которая помогает уточнить бизнес-видение гибкой и итеративной разработки приложений.
Что такое DataOps?
Современные приложения и бизнес-системы постоянно генерируют большие объемы данных. DataOps — это методология, описывающая целевые практики, инструменты и структуры для управления корпоративными данными. Методология стандартизирует технологические и культурные изменения, которые помогают организациям:
- Снизить затраты на управление данными
- Повышение качества данных
- Обеспечение более быстрого вывода на рынок приложений, ориентированных на данные
При этом DataOps устраняет разрыв между сбором, анализом и принятием решений на основе данных, позволяя организациям эффективно предоставлять аналитические сведения для повышения ценности бизнеса.
Преимущества DataOps
DataOps стремится повысить качество аналитики данных за счет сокращения продолжительности жизненного цикла данных и повышения качества аналитики данных. Некоторые преимущества методологии DataOps включают:
- Автоматизация ручного сбора данных и аналитики
- Непрерывный мониторинг конвейера данных
- Изоляция производственных данных
- Централизация и совместное использование определений данных
- Повышение возможности повторного использования стека данных
- Включение контролируемого доступа к данным
DataOps в разработке современных приложений
Организации внедряют модели искусственного интеллекта и машинного обучения в свои цифровые продукты и услуги для улучшения аналитических данных и улучшения качества обслуживания клиентов. Модель DataOps специально помогает специалистам по данным, инженерам машинного обучения и аналитикам создавать модели, которые поддерживают сквозные требования структур AI / ML.
Некоторые критические области современной разработки приложений, которые извлекают выгоду из DataOps, включают:
- Самостоятельное взаимодействие
- Услуги по управлению и курированию данных
- Журнал и мониторинг событий
- Сканирование уязвимостей
- Поиск и индексация
- Аналитика рынка
DevOps или DataOps
Фундаментальная цель как DataOps, так и DevOps — трансформировать жизненный цикл разработки продукта за счет повышения гибкости и автоматизации. Некоторые сходства между двумя методологиями включают:
- Оба используют гибкие методы для сокращения жизненного цикла доставки.
- Оба обеспечивают меж функциональное сотрудничество между несколькими командами.
- Также оба используют множество инструментов автоматизации для более быстрой разработки.
Основные различия между двумя методологиями включают:
Фактор качества
DevOps в основном фокусируется на разработке качественного программного обеспечения за счет сокращения циклов разработки. DataOps делает упор на извлечение высококачественных данных для более быстрого и достоверного анализа бизнес-аналитики.
Автоматизация доставки
DevOps фокусируется на автоматизации конфигурации версий и серверов.
DataOps фокусируется на автоматизации сбора данных, моделирования, интеграции и настройки для высококачественной доставки данных.
Сотрудничество
DevOps органично объединяет группы разработки и эксплуатации для быстрой доставки, в то время как DataOps объединяет руководителей бизнеса, ИТ-разработчиков и группы анализа данных для более быстрой обработки данных.
Подведение итогов DevOps и DataOps
Текущий технологический ландшафт очень динамичен. Чтобы получить конкурентное преимущество, компании полагаются на приложения, которые обладают высокой степенью масштабируемости, эффективностью и безопасностью.
Хотя эффективные приложения играют важную роль в обеспечении общей эффективности организации, для организаций не менее важно принять правильную модель, которая помогает разрабатывать гибкие, эффективные и безопасные приложения.
Среди множества различных методологий разработки программного обеспечения DevOps продолжает оставаться самым популярным выбором. С другой стороны, DataOps фокусируется на доставке приложений на основе данных.
И DataOps, и DevOps обеспечивают передовые инновации и конкурентные преимущества для компаний, стремящихся улучшить свои жизненные циклы разработки. Однако эти две методологии различаются тем, как они реализуют этапы сборки-тестирования-развертывания при разработке программного обеспечения. Если оставить в стороне основное различие, обе их цели — создать высокоэффективную автоматизированную среду, основанную на совместной работе на уровне команды и комплексной автоматизации рабочих процессов разработки без ущерба для надежности приложений.
