Введение

Каждое цифровое преобразование требует платформы данных для преобразования данных и решения задач операций с данными, называемых DataOps, для объединения данных, приложений и процессов, созданных людьми и машинами.

Чтобы сделать данные доступными в режиме реального времени для нужных специалистов по данным, отделив бизнес-решения от базовой инфраструктуры, организациям необходимо устранить узкие места в своих проектах данных, внедрив платформу данных на основе лучших практик DataOps.

DataOps определен

Согласно Википедии, понятие DataOps впервые было представлено Ленни Либманном, редактором InformationWeek, в сообщении в блоге IBM Big Data & Analytics Hub под названием 3 причины, по которым DataOps имеет важное значение для успеха больших данных 19 июня 2014 года.

DataOps — это автоматизированная, ориентированная на процессы методология, используемая аналитическими группами и группами обработки данных для повышения качества и сокращения времени цикла анализа данных. Хотя DataOps начинался как набор передовых практик, теперь он превратился в новый и независимый подход к анализу данных.

Новое определение DataOps

Eckerson Group переопределяет DataOps следующим образом, что нам так нравится:

«DataOps — это инженерная методология и набор методов, предназначенных для быстрого, надежного и воспроизводимого предоставления готовых к производству данных, а также готовых к эксплуатации аналитических и научных моделей. DataOps расширяет возможности управления с помощью инженерных дисциплин, которые поддерживают управление версиями данных, преобразования данных, происхождение данных и аналитические модели. DataOps поддерживает оперативность бизнеса благодаря способности быстро удовлетворять новые и меняющиеся потребности в данных и анализе. Он также поддерживает переносимость и гибкость технических операций с возможностью быстрого повторного развертывания конвейеров данных и аналитических моделей на нескольких платформах в локальных, облачных, мультиоблачных и гибридных экосистемах». [1]

Упростите задачу: DataOps сочетает в себе Agile-разработку, DevOps и управление статистическими процессами и применяет их к анализу данных, но для этого требуется хорошо спроектированная платформа данных!

Что такое платформа данных?

Мы определяем платформу данных как инфраструктуру с минимальным набором, легко расширяемых базовых компонентов для успешного достижения бизнес-результатов на основе данных с повышенной производительностью и улучшенным сотрудничеством между инженерами данных, операторами данных и безопасностью посредством управляемой операции самообслуживания с высочайшим возможна автоматизация.

При этом мы считаем, что управляемое самообслуживание и автоматизация являются ключом к успеху большинства инициатив DataOps и нуждаются в платформе для создания платформ. С Kubernautic Platform мы создали платформу данных на основе Kubernetes, которая является платформой для создания платформ.

Платформа данных Kubernautic: оркестровка DataOps в Kubernetes

Платформа данных Kubernautic предоставляет облачную инфраструктуру с базовыми компонентами в качестве основы для запуска инициатив DataOps в Kubernetes посредством оркестрации в режиме самообслуживания без необходимости эксплуатации платформы поверх нашего Kubernautic предложение.

Платформа данных Kubernautic предназначена для того, чтобы специалисты по данным могли развертывать, внедрять и запускать свои конвейеры аналитики данных, построенные на основе реализаций Apache Kafka, Cassandra, MQTT, Spark и Flink с помощью ноутбуков Jupyter, для достижения следующих целей:

  • Собирайте данные и управляйте ими в одном безопасном месте
  • Создавайте и делитесь интерактивными информационными панелями
  • Сокращение времени, затрачиваемого на ошибки и оперативные задачи
  • Повышение производительности за счет совместной работы в команде
  • Организуйте конвейеры разработки и производства для повторного использования и безопасности
  • Раскройте весь потенциал DataOps без необходимости эксплуатации платформы
  • Создавайте инновационную аналитику данных и получайте интеллектуальную ценность для бизнеса

DataOps нуждается в культуре, созданной людьми для создания фабрики данных

Как и DevOps, DataOps в основном представляет собой принцип создания и разработки стратегии в вашей организации для преодоления культурных препятствий для достижения большей гибкости путем разработки и доставки конвейеров данных корпоративного уровня для превращения данных в ценность за счет автоматизации и создания правильных процессов и дизайна продукта. людьми для создания фабрики данных!

Платформа данных Kubernautic: фабрика данных DataOps

В наши дни машины собираются в основном из машин, разработанных людьми, и сложных процессов в мире, управляемом данными, для доставки продуктов на заводы.

Следующая цитата Илона Маска описывает истинную проблему и решение, позволяющее думать о Фабрике как о продукте.

«Мы поняли, что настоящая проблема, настоящая трудность и самый большой потенциал — это создание машины, которая делает машину. Другими словами, это строительство завода. Я действительно думаю о фабрике как о продукте». Илон Маск

С Kubernautic Data Platform мы предоставляем высокоавтоматизированную систему для создания фабрики данных для DataOps для создания продуктов и услуг корпоративного уровня, основанных на данных, на основе нашей Kubernautic Platform.

Некоторые базовые компоненты Kubernautic Data Platform, которые в основном обеспечивают постоянный уровень платформы, представлены на следующем рисунке:

Автоматизация и самообслуживание в основе Kubernautic Data Platform

Подобно нашему публичному предложению Kubernautic, где разработчики могут получить мгновенный бесплатный доступ к пространствам имен Spot в Kubernetes или клиенты B2B в течение нескольких минут к выделенному кластеру Kubernetes, управляемому Rancher Cluster Manager, Kuberbautic Data Platform обеспечивает такой же гибкий опыт для доступа к фабрике данных. для оркестрации конвейеров данных и моделей, автоматизации тестирования и развертывания конвейеров данных и аналитических моделей для более быстрого принятия решений с использованием высококачественных данных, управляемых для различных пользователей, вариантов использования, архитектур и вариантов развертывания.

Согласно анализу исследования Gartner, проведенному в марте 2020 года под названием «Управление данными пытается сбалансировать инновации и контроль» [2], только 22% времени группы обработки данных тратится на новые инициативы и инновации.

Возможность самообслуживания нашей платформы данных позволяет командам DevOps предоставлять кластеры Kubernetes с базовыми компонентами DataOps в течение нескольких часов, а не дней или недель, ожидая, пока ИТ-команды настроят среду для изучения, объединения, обогащения и визуализации данных. И именно эта возможность самообслуживания Kubernautic Data Platform стимулирует инновации в ваших проектах DataOps.

DataOps и MLOps — это почти одно и то же, но…

MLOps расшифровывается как Machine Learning Operations и почти родственен DataOps.

Нам нравится отличная запись в блоге Фернандо Велеса — главного технолога данных Persistent — в Data-Driven Business and Intelligence под названием:

«DataOps и MLOps: почти, но не совсем одно и то же» [3]

и предлагаем вам ознакомиться с точкой зрения Фернандо на эту тему, которая может помочь сохранить точность ваших инициатив в области данных и машинного обучения с течением времени с помощью NoOps!

Связанные ресурсы

[1] DataOps: Больше, чем DevOps для конвейеров данных (от Eckerson Group)
https://eckerson.com/articles/dataops-more-than-devops-for-data-pipelines

[2] Анализ опроса: управление данными пытается сбалансировать инновации и контроль »

[3] DataOps и MLOps: почти, но не совсем то же самое https://persistent.com/blogs/dataops-and-mlops-almost-but-not-quite-the-same/