DataOps چیست؟ + تفاوت آن با DevOps
DataOps متد یا روشی برگرفته از متودولوژی چابک در صنعت نرم افزار است و بر تقویت طراحی، پیاده سازی و نگهداری یک معماری داده جامع تمرکز دارد که می تواند ابزارها و پلتفرم های منبع باز مختلف را در یک محیط تولید جای دهد. هدف اصلی DataOps به حداکثر رساندن ارزش تجاری حاصل از بیگ دیتا یا کلان داده است. در این مطلب از مجله داناپ میخواهیم در رابطه با این متد و ابعاد متخلف آن توضیحاتی ارائه دهیم.
DataOps چیست؟
هدف DataOps با توجه به فلسفه DevOps تسریع در توسعه برنامه هایی است که بر روی فریمورک های پردازش داده های بزرگ اجرا می شوند. این برنامه موانع بین عملیات فناوری اطلاعات، مدیریت داده ها و تیم های توسعه نرم افزار را از سر راه برمی دارد و همکاری با سهامداران تجاری، مهندسان داده، دانشمندان داده و تحلیلگران را تقویت می کند. هدف این است که اطمینان حاصل شود که داده های سازمان به منعطف ترین و موثرترین راه برای ارائه نتایج تجاری منسجم و مثبت استفاده می شود.
DataOps به دلیل ماهیت جامع خود، رشته های مختلف فناوری اطلاعات، از جمله توسعه داده، تبدیل داده، استخراج داده، کیفیت داده، حاکمیت داده، کنترل دسترسی به داده، برنامه ریزی ظرفیت مرکز داده و عملیات سیستم را پوشش می دهد. به طور معمول، دانشمند ارشد داده یا مدیر ارشد تجزیه و تحلیل یک شرکت، تیم‌های DataOps را مدیریت می کند که می تواند شامل مهندسان داده، تحلیلگران داده و سایر نقش‌های مرتبط با داده باشد.
DataOps چگونه کار می کند؟
هدف DataOps ادغام DevOps و Agile برای مدیریت داده ها به گونه‌ای است که با اهداف تجاری همسو باشد. به عنوان مثال، اگر هدف افزایش نرخ تبدیل باشد، DataOps داده ها را به گونه ای به کار می گیرد که بینش های عملی را برای بهبود بازاریابی محصول ارائه کند و در نتیجه نرخ تبدیل را افزایش می دهد. متدهای چابک برای مدیریت داده و توسعه تجزیه و تحلیل استفاده می شوند، در حالی که متدهای DevOps برای بهینه‌سازی کد، ساخت محصول و فرآیندهای تحویل مورد استفاده قرار میگیرند.
ایجاد کد جدید تنها یکی از جنبه های DataOps است. بهبود و ساده سازی پایگاه داده نیز در این میان اهمیت بالایی دارد. DataOps از کنترل فرآیند آماری (SPC) برای نظارت و اطمینان از کیفیت خط لوله (Pipline) تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کند. در اصل این متد با نگه داشتن داده های آماری در محدوده قابل قبول، SPC کارایی پردازش داده ها را افزایش می دهد و کیفیت داده ها را بهبود می بخشد. در صورت بروز هر گونه ناهنجاری یا خطا، SPC هشدارهای فوری به تحلیلگران داده را برای رفع سریع تسهیل می کند.
نحوه پیاده سازی DataOps
رشد تصاعدی حجم داده ها بر ضرورت اجرای استراتژی DataOps تاکید می کند. اولین مرحله در این فرآیند، پاکسازی داده های خام و راه اندازی زیرساختی است که دسترسی آسان را امکان پذیر می سازد. هنگامی که داده ها در دسترس قرار گرفتند، نرم افزار، پلتفرم ها و ابزارها باید برای هماهنگ کردن داده ها طراحی یا ترکیب شوند و از یکپارچگی با سیستم های موجود اطمینان حاصل کنند. سپس این مؤلفه ها وظیفه پردازش مستمر داده ها، نظارت بر عملکرد و تولید بینش در زمان واقعی را دارند.
چندین روش برتر برای اجرای موفقیت آمیز استراتژی DataOps به شرح موارد زیر هستند:
- معیارهای عملکرد در هر مرحله از چرخه عمر داده باید تنظیم شوند.
- قوانین معنایی برای داده ها و ابرداده ها در مراحل اولیه نیاز است.
- حلقه های بازخورد برای تأیید اعتبار داده ها بسیار مفید واقع میشود.
- استفاده از ابزارهای علم داده و پلتفرم های هوش تجاری برای خودکار کردن فرآیند بسیار کمک کننده خواهند بود.
- برنامه ریزی برای توسعه، تکامل و مقیاس پذیری آینده بسیار مهم است.
- جمع آوری تیم DataOps متشکل از افراد با مهارت‌ها و تجربیات فنی کاری ضروری است.
مزایای DataOps
اتخاذ رویکرد DataOps می تواند مزایای فهرست زیر را برای یک سازمان ارائه دهد:
- بینش داده های قابل اعتماد تر و در زمان واقعی را ارائه می دهد.
- مدت زمان چرخه کاربردهای علم داده را کاهش می دهد.
- باعث تقویت ارتباطات و همکاری بین تیم ها و اعضای تیم می شود.
- شفافیت را با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای پیش بینی تمام سناریوهای مختلف افزایش می دهد.
- فرآیندها را به گونه ای می سازد که قابل تکرار باشند و استفاده مجدد از کد را در هر کجا که لازم باشد امکان پذیر می کند.
- نوعی مرکز داده منسجم و قابل تعامل ایجاد می کند.
- و بسیاری از موارد دیگر.
اجزای فریمورک DataOps
فریم ورک DataOps باید اجزاء و شیوه های مختلف حیاتی را در بر گیرد و تقویت کند که در ادامه به این اجزا اشاره شده است.
ارتباطات بین رشته ای: درست مانند متدهای توسعه Agile که بر ارتقای همکاری بهتر در بین تیم های تجاری، توسعه، تضمین کیفیت و عملیات تاکید دارد، DataOps نیز این همکاری را به مهندسان داده، دانشمندان داده و تحلیلگران تجاری پیشنهاد و گسترش می دهد.
فلسفه چابک: ابداع روش هایی برای تقسیم‌بندی فرآیندهای داده های مختلف به بخش های قابل مدیریت، بسیار مهم است.
خط لوله داده یکپارچه: سازمان ها باید انتقال مکرر بین فرآیندهای داده، از جمله دریافت داده، ETL/ELT، کیفیت داده، مدیریت ابرداده، ذخیره سازی، آماده سازی داده ها، مهندسی ویژگی و استقرار را خودکار کنند.
فرهنگ داده محور: سازمان ها باید برنامه ای پایدار و مداوم را برای تقویت سواد داده ای در سراسر سازمان آغاز کنند و به کاربران داده در کشف راه های جدید برای ادغام داده ها در ابزارهای تحلیلی مختلف کمک کنند.
بازخورد مستمر: تیم های مختلف همچنین نیاز به ایجاد فرآیندی برای جمع آوری بینش برای تبدیل و اعتبارسنجی داده ها دارند و به تیم های مهندسی داده در اولویت بندی پیشرفت های زیرساخت کمک می کنند.
ابزارهای DataOps
ابزارهای DataOps قابلیت های مختلف مورد نیاز برای جذب، تبدیل، پاکسازی، هماهنگ سازی و بارگذاری داده‌ها را تسهیل می کنند. در اینجا فهرستی از ابزارهای DataOps آورده شده است.
1- Ascend.io : این ابزار به جذب، تغییر شکل و هماهنگی حجم کار مهندسی داده و تجزیه و تحلیل کمک می کند.
2- AtIan: این ابزار ویژگی های همکاری و ارکستراسیون را برای خودکارسازی گردش های کاری DataOps فراهم می کند.
3- Composable Analytics: پلت فرم این ابزار شامل ابزارهایی برای ساخت خطوط لوله داده قابل ترکیب است.
4- DataKitchen: این پلتفرم نرم افزار قابلیت مشاهده و اتوماسیون DataOps را ارائه می دهد.
5- Delphix’s: پلتفرم دلفیکس از مجازی سازی داده ها برای ایمن سازی داده ها استفاده می کند.
6- Devo: این پلتفرم، ورود و مدیریت داده ها را خودکار می کند.
7- Informatica: این شرکت ابزارهای کاتالوگ داده خود را برای گنجاندن قابلیت های DataOps گسترش داده است.
8- Infoworks: نرم افزار اینفورکس به انتقال داده ها، ابرداده ها و بارهای کاری به ابر کمک می کند.
9- Kinaesis: ابزارهای ارائه شده توسط Kinaesis به منظور تجزیه و تحلیل، بهینه سازی و مدیریت زیرساخت داده ها استفاده می شود.
10- Landoop/Lenses: این ابزار به ساخت خطوط لوله داده در Kubernetes کمک می کند.
11- Nexla: این نرم افزار اتوماسیون مهندسی داده را برای ایجاد و مدیریت محصولات داده فراهم می کند.
12- Okera: پلت فرم Okera به تهیه، ایمن سازی و کنترل داده های حساس در مقیاس های مختلف کمک می کند.
13- Software AG StreamSets: این ابزار به ایجاد و مدیریت خطوط لوله داده در محیط مبتنی بر ابر کمک می کند.
تفاوت DataOps و DevOps چیست؟
DataOps و DevOps هر دو متدولوژی هایی هستند که با هدف افزایش سرعت، کارایی و کیفیت فرآیندها در حوزه های مربوطه انجام می شوند. آنها از نظر اهداف مشابه هستند اما در حوزه های مختلف در حوزه عملیات فناوری اطلاعات و توسعه نرم افزار کاربرد دارند.
DevOps در درجه اول بر چرخه عمر توسعه نرم افزار متمرکز است. هدف آن ایجاد پل بین تیم توسعه و تیم عملیات، تسهیل همکاری نزدیک تر، حلقه های بازخورد سریع تر و استقرار سریع تر کد جدید است. DevOps توسعه و عملیات را در یک فرآیند واحد و پیوسته ترکیب می کند که بر اتوماسیون، ادغام و تحویل مداوم، کنترل نسخه و آزمایش تأکید دارد.
از طرف دیگر DataOps عمدتاً بر چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها متمرکز است. هدف آن بهبود سرعت، کیفیت و قابلیت اطمینان تجزیه و تحلیل داده ها با اجرای اصولی از متدولوژی های DevOps و Agile است. این شامل یک تیم متقابل، از جمله دانشمندان داده، مهندسان داده و غیره است که با هم کار می کنند تا تجزیه و تحلیل داده های سریع تر، قابل اعتماد و خودکار را ارائه دهند. DataOps بر شیوه های مدیریت داده، کیفیت داده، هماهنگ سازی جریان داده ها و تجزیه و تحلیل تأکید دارد.
در کل در حالی که DevOps بر بهبود توسعه و استقرار نرم افزار تمرکز دارد، DataOps در مورد مدیریت و بهبود استفاده از داده ها در یک سازمان است. هر دو روش، همکاری، چابکی و اتوماسیون را در حوزه های مربوطه ترویج می کنند.
نتیجه گیری
DataOps نوعی رویکرد چابک را نشان می دهد که مدیریت موثر داده را با هدف ارائه ارزش تجاری از داده های بزرگ تسهیل می کند. این استراتژی در عصر تصمیم گیری مبتنی بر داده بسیار مهم است و به پر کردن شکاف ها بین دانشمندان داده، مهندسان داده و تحلیلگران تجاری کمک می کند. با ترکیب اصول Agile و DevOps، DataOps تولید برنامه های کاربردی را که بر روی چارچوب های پردازش داده های بزرگ اجرا می شوند سرعت می بخشد. به طور کلی، DataOps می تواند کیفیت داده، کارایی خط لوله داده و نتایج تجزیه و تحلیل را به شدت افزایش دهد و سازمان ها را به سمت دستیابی به اهداف تجاری خود با سرعت و اطمینان بیشتری سوق دهد.
دیدگاهتان را بنویسید
برای نوشتن دیدگاه باید وارد بشوید.