5 lý do bạn nên sử dụng DataOps
Diễn đàn - Ngày đăng : 09:29, 15/08/2019
Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích DataOps chính xác là gì, sự khác biệt giữa DevOps và DataOps và những lý do chính để triển khai mô hình DataOps ngay lập tức.
DataOps là gì?
DataOps là quá trình kết hợp các thực hành DevOps kết hợp với kỹ thuật dữ liệu và hiểu biết khoa học dữ liệu và chuyên môn. Nó liên quan đến việc có dữ liệu và hệ thống nội bộ sẵn sàng để thử nghiệm theo các yêu cầu của môi trường DevOps.
Trong khi DevOps tập trung vào việc cải thiện đường ống phát triển phần mềm, DataOps tập trung vào việc tối ưu hóa khả năng phân tích và sắp xếp dữ liệu. Nó hoạt động dựa trên giả định rằng dữ liệu cần phải được quản lý và bảo mật bất kể ở đâu và áp dụng các kỹ thuật nhanh và hợp tác để phân phối dữ liệu.
Do đó, mô hình hợp lý hóa các hoạt động khác nhau trong đường ống xử lý dữ liệu như tìm nguồn cung cấp dữ liệu, chuẩn bị, làm sạch, tải về, kiểm tra, triển khai, phân tích và khoa học với mục tiêu đẩy nhanh việc cung cấp dữ liệu.
Bằng cách tăng tốc thời gian giao hàng, mô hình giúp tăng giá trị kinh doanh. DevOps nhấn mạnh tính minh bạch trong hoạt động, bằng cách coi dữ liệu là tài sản và thực hiện nghiêm ngặt để phân phối và bảo vệ dữ liệu.
Một nhóm khoa học dữ liệu ngày nay cần xử lý số lượng dữ liệu khổng lồ đến từ các nguồn khác nhau với tốc độ phân phối phải theo kịp mô hình DevOps. Khi không có thời gian để phát hành báo cáo dữ liệu một lần một quý, bạn cần bắt kịp và phát hành mỗi tuần một lần. Do đó, bạn cần áp dụng các nguyên tắc DevOps để xử lý dữ liệu. Nó giúp giải quyết các vấn đề về tốc độ, chất lượng và bảo mật. Vì dữ liệu phải được bảo vệ dọc theo toàn bộ đường ống, nên có vẻ hợp lý khi áp dụng các nguyên tắc bảo mật DevOps bao gồm tự động hóa quy trình.
Thực tiễn bảo mật và kiểm soát cần được tích hợp trong toàn bộ quy trình DataOps từ tìm nguồn cung ứng đến phân phối.
Các trường hợp sử dụng phổ biến cho DataOps bao gồm việc chia sẻ cơ sở dữ liệu hoạt động và các công ty chuyển dữ liệu lên đám mây.
DataOps khác với DevOps và DevSecOps như thế nào?
Trước tiên, DataOps khác với DevOps bởi vì trong khi DevOps tập trung vào cải tiến quy trình phát triển phần mềm, DataOps nhằm mục đích đơn giản hóa công việc của các nhà khoa học dữ liệu. Cả hai chuyên gia có cách tiếp cận rất khác nhau để làm việc. Các nhà phát triển nắm bắt công nghệ, bản thân họ hứng thú với các chi tiết tạo mã, tích hợp và triển khai và tìm thấy sự phức tạp là một thách thức thú vị.
Mặt khác, khoa học dữ liệu phát triển mạnh trong việc đơn giản hóa, làm người sử dụng hài lòng khi sử dụng một hoặc hai công cụ, do đó DataOps hoạt động xung quanh nhu cầu của các chuyên gia dữ liệu để cho một quy trình đơn giản hóa. Hãy cùng xem xét sự khác biệt giữa DevOps và DataOps theo quy trình của họ:
Vòng đời của DevOps thường được minh họa bằng sơ đồ có dạng vòng lặp, trong đó quy trình lặp lại vô thời hạn. DataOps chia sẻ lần lặp này trong quy trình của nó nhưng thay vì vòng lặp, quy trình này bao gồm hai đường ống giao nhau, nhà máy dữ liệu và cập nhật dữ liệu.
Nhà máy dữ liệu hoặc Đường ống Giá trị liên quan đến việc lấy dữ liệu thô từ các nguồn khác nhau và tạo ra những hiểu biết phân tích tạo ra giá trị cho tổ chức. Một mô hình DataOps tự động hóa việc phối hợp và giám sát chất lượng dữ liệu. Giao tiếp là Đường ống Đổi mới liên quan đến việc đưa các ý tưởng mới vào Đường ống Giá trị.
Việc triển khai tốt mô hình DataOps nên tích hợp với các thực tiễn của DevSecOps, vì mục tiêu không chỉ là tăng tốc độ phân phối dữ liệu, mà còn bảo vệ nó dọc theo đường ống dẫn. Do đó, kiểm soát bảo mật DevOps là bắt buộc để cung cấp dữ liệu an toàn.
5 lý do để triển khai DataOps
Những lợi ích chính bạn có thể tận dụng khi áp dụng giải pháp DataOps như sau:
- Tăng cường phân tích dữ liệu, DataOps kết hợp nhiều phương pháp phân tích giúp các nhà khoa học dữ liệu thu thập, xử lý, phân tích và phân phối dữ liệu đến đích cuối cùng. Điều này cho phép theo dõi dữ liệu trong suốt quá trình, cải thiện việc phân tích.
- Tạo điều kiện cho việc áp dụng dữ liệu để giải quyết vấn đề do tốc độ tăng nhanh của dữ liệu, đôi khi các nhà khoa học dữ liệu thiếu thời gian để bắt kịp và áp dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Một quy trình nhanh hơn, được hỗ trợ bởi việc tự động hóa một số tác vụ sẽ cho phép ứng dụng dễ dàng hơn các thông tin chi tiết.
- Cải thiện phản ứng với việc thay đổi thị trường, vì DataOps thay đổi toàn bộ quy trình công việc trong công ty, sức mạnh tổng hợp của tất cả các bộ phận cải thiện tỷ lệ phản hồi, dẫn đến thích ứng tốt hơn với những thay đổi đột ngột trên thị trường.
- Cho phép xử lý dữ liệu lớn, điều này giúp dễ dàng áp dụng các giải pháp Trí tuệ Nhân tạo và học máy, giúp tăng cường phối hợp dữ liệu. Việc thực hiện chiến lược DataOps cho phép công ty xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả, trích xuất thông tin có giá trị và cuối cùng đạt được lợi thế cạnh tranh.
- Cho phép thực hành quản lý dữ liệu chiến lược liên tục, triển khai giải pháp DataOps liên quan đến việc tự động hóa tất cả các quy trình có thể, cải thiện tính toàn vẹn dữ liệu và ngăn ngừa lỗi do con người gây ra. Điều này làm tăng tính bảo mật của dữ liệu đi qua các đường ống.
Kết luận
Việc kết hợp mô hình DataOps vào tổ chức của bạn sẽ tăng khả năng hoạt động bằng cách tích hợp dữ liệu vào phương pháp Agile của DevOps và DevSecOps. Điều đó sẽ tạo ra một mô hình liền mạch đi qua các bộ phận tổ chức của bạn, bao gồm cả việc quản lý dữ liệu, sản xuất và bảo mật.
DataOps cho phép người dùng có khả năng tương tác đầy đủ với các nguồn dữ liệu, hợp lý hóa hiệu quả việc quản lý và phân tích dữ liệu. Cuối cùng thì DataOps giúp bạn cải thiện việc phân phối và triển khai sản phẩm của mình với giá trị dữ liệu an toàn và luôn được cập nhật.