Мой опыт работы с DevOps и DataOps.

Мое опытное погружение в мир DevOps и DataOps показал мне, что эти подходы к разработке и управлению данными — настоящая сила! Автоматизация, стандартизация и совместная работа – вот ключевые факторы, делающие нашу жизнь проще и проекты успешными. #DevOps #DataOps

 

 

What is DataOps and How is it Different than DevOps?: Stonebranch

Как DevOps и DataOps отличаются друг от друга?

DevOps

DevOps — это процесс развертывания и тестирования изменений в программном коде. Основная задача команды DevOps — обеспечить безопасное и эффективное развертывание изменений в программном обеспечении. DevOps-инженеры не пишут код, который они развертывают, но управляют инфраструктурой, поддерживающей этот код. Они работают с программистами, чтобы определить, когда и куда следует развернуть изменения, и затем проверяют, что ресурсы AWS могут обрабатывать эти изменения. Основной метрикой успеха для DevOps-команды является время простоя системы. Чем меньше простоя, тем лучше.

DataOps

DataOps рассматривает данные как продукт. В отличие от DevOps, DataOps не является отдельной командой, а является частью работы каждого специалиста по данным. Аналитические и инженерные команды ожидают от себя проверки моделей данных и данных, которые они используют в своих моделях. В отличие от жесткого процесса, DataOps предполагает непрерывные изменения и тестирование данных. Основные метрики успеха для DataOps — это свежесть данных, точность вычисленных значений и доступность данных в нужное время.

 

DevOps и DataOps имеют различные цели и метрики успеха, но оба подхода направлены на обслуживание конечного пользователя и обеспечение наилучшего опыта. Оба подхода также сосредоточены на здоровье своих продуктов и предотвращении возможных проблем. Они делятся общими лучшими практиками, такими как строгий контроль данных в организации, использование системы контроля версий и внедрение CI/CD. DevOps и DataOps — это дисциплины, ориентированные на обслуживание, и многие компании не могут обойтись без них. При выборе роли в DevOps или DataOps рекомендуется обратить внимание на тип продукта, с которым вы хотите работать, и учесть свой образ жизни.

 

Полезные ссылки:

Новости медицины