Tech

Dữ liệu lớn và DevOps- Sự kết hợp chiến thắng cho các doanh nghiệp toàn cầu


Công nghệ tiến bộ nhanh chóng và hầu hết tất cả các lĩnh vực công nghiệp đều có xu hướng nắm lấy những thay đổi để tồn tại giữa thời gian khó khăn này. Các công nghệ mới nổi như AI, dữ liệu lớn và ML có thể chuẩn bị cho các doanh nghiệp trong tương lai mà vẫn đảm bảo sự phát triển của họ. Tuy nhiên, các doanh nhân phải kết hợp các công nghệ để đạt được các mục tiêu dài hạn của họ trong khi giải quyết hiệu quả sự cạnh tranh ngày càng gay gắt.

Dữ liệu lớn”Đã trở thành một từ thông dụng trong thế giới doanh nghiệp. Các dự án Dữ liệu lớn dẫn đầu trong ngày bằng cách cung cấp thông tin chi tiết hữu ích từ dữ liệu có sẵn. Tuy nhiên, luôn có những cách để tăng hiệu quả của chúng hơn nữa. Một trong số đó là kết hợp Dữ liệu lớn với công nghệ DevOps. Bài viết này sẽ đi sâu vào Dữ liệu lớn và DevOps sự kết hợp. Tuy nhiên, trước khi tiếp tục, hãy hiểu ngắn gọn cả hai thuật ngữ này.

Dữ liệu lớn- Giới thiệu tóm tắt

Dữ liệu lớn đề cập đến lớn và bộ dữ liệu phức tạp được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Khối lượng và độ phức tạp của chúng rất lớn; do đó, các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể quản lý chúng. Những tập dữ liệu này rất hữu ích cho các doanh nhân để giải quyết các nhiệm vụ kinh doanh khác nhau và đưa ra các quyết định sáng suốt trong thời gian thực. Dữ liệu tiêu chuẩn không thể phục vụ mục đích này một cách hiệu quả.

Sâu rộng quản lý dữ liệu liên quan đến các quy trình khác nhau, bao gồm thu thập, lưu trữ, chia sẻ, phân tích, phân tích, trực quan hóa, chuyển đổi và kiểm tra dữ liệu của công ty để cung cấp giá trị kinh doanh mong muốn. Nó cũng góp phần hợp lý hóa các quy trình bằng cách mang lại sự tự động hóa.

Hơn nữa, khi các doanh nghiệp chịu áp lực lớn về việc phân phối nhanh hơn trong thị trường cạnh tranh này, thì Dữ liệu lớn có thể hỗ trợ họ với những hiểu biết hữu ích. Tuy nhiên, khi nói đến việc cung cấp tất cả những điều này với hiệu quả tối đa, DevOps mang đến những công cụ và phương pháp phù hợp.

Thống kê thú vị cho Dữ liệu lớn

  • Các chuyên gia chỉ ra rằng hơn 463 exabyte dữ liệu sẽ được tạo ra mỗi ngày vào năm 2025, tức là tương đương với khoảng 212.765.957 DVD
  • Chất lượng dữ liệu kém có thể khiến nền kinh tế Mỹ thiệt hại tới 3,1 nghìn tỷ USD mỗi năm.
  • Thị trường Dữ liệu lớn dự kiến ​​sẽ đạt giá trị khoảng 103 tỷ USD vào năm 2027
  • Hơn 97% tổ chức cho biết họ đang đầu tư vào Dữ liệu lớn và AI
  • Khoảng 95% các công ty cho biết việc họ không thể hiểu và quản lý dữ liệu phi cấu trúc đã kìm hãm họ

Sau khi biết tầm quan trọng của Dữ liệu lớn, chúng ta hãy hiểu khái niệm DevOps.

Giới thiệu DevOps

Giới thiệu DevOps

Nếu chúng ta xác định DevOps, đó là một phương pháp luận, văn hóa và tập hợp các thực hành nhằm tạo điều kiện thuận lợi và cải thiện giao tiếp và cộng tác giữa cả nhóm phát triển và hoạt động. Nó chủ yếu tập trung vào việc tự động hóa và hợp lý hóa các quy trình khác nhau trong vòng đời phát triển của dự án tương ứng.

Các trụ cột thiết yếu của DevOps là chu kỳ phát triển ngắn hơn, tần suất triển khai tăng, bản phát hành nhanh, công việc song song của các chuyên gia khác nhau và phản hồi thường xuyên của khách hàng là những trụ cột quan trọng của DevOps. Ngày nay, khái niệm này đã có cơ sở vì nó mang lại lợi ích cho doanh nghiệp.

Nó làm tăng đáng kể tốc độ, chất lượng và độ tin cậy của phần mềm. Hầu hết các dự án phần mềm có thể tận dụng khái niệm DevOps trong phương pháp luận nhanh nhẹn.

Những lý do chính khiến DevOps đạt được sự chấp nhận rộng rãi

Thiếu thông tin liên lạc giữa các nhà phát triển và nhóm vận hành có thể làm chậm quá trình phát triển. DevOps được phát triển để khắc phục nhược điểm này bằng cách cung cấp sự hợp tác tốt hơn giữa các thành viên của cả hai nhóm, giúp phân phối nhanh hơn. Nó cũng cung cấp khả năng cung cấp phần mềm không bị gián đoạn bằng cách giảm thiểu và giải quyết các vấn đề phức tạp nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Hầu hết các tổ chức đã áp dụng DevOps để nâng cao sự hài lòng của người dùng và cung cấp sản phẩm chất lượng cao trong thời gian ngắn đồng thời cải thiện hiệu quả và năng suất tổng thể. DevOps cấu trúc và củng cố vòng đời phân phối phần mềm. Nó bắt đầu trở nên phổ biến vào năm 2016 khi ngày càng nhiều tổ chức bắt đầu chuyển sang sử dụng DevOps.

Các khách hàng doanh nghiệp đã áp dụng các công nghệ tiên tiến như Đám mây, Dữ liệu lớn, v.v., đang yêu cầu các công ty cung cấp khả năng định hướng phần mềm cao. Một cuộc khảo sát gần đây đã chứng minh rằng 86% các tổ chức tin rằng việc cung cấp phần mềm liên tục là rất quan trọng đối với hoạt động kinh doanh của họ. Tại đây, DevOps có thể giúp đỡ để đảm bảo việc phân phối phần mềm chất lượng cao kịp thời.

Thống kê chính của DevOps

  • Thị phần của DevOps dự kiến ​​sẽ tăng hơn 6 tỷ USD vào năm 2022
  • 58% tổ chức đã chứng kiến ​​hiệu suất tốt hơn và cải thiện ROI sau khi áp dụng DevOps
  • 68% các công ty đã thấy trải nghiệm khách hàng được cải thiện sau khi triển khai DevOps
  • 47% công ty đã giảm TTM (Thời gian đưa vào thị trường) của việc triển khai phần mềm và dịch vụ

DevOps cung cấp các lợi ích như độ tin cậy cao hơn, hơn thế nữa Bảo vệvà khả năng mở rộng được nâng cao bên cạnh chu kỳ phát triển nhanh chóng và khả năng cung cấp các bản cập nhật nhanh hơn. Nó cũng cải thiện quyền sở hữu và trách nhiệm giải trình giữa các nhóm khác nhau. Thực hành DevOps có hai khía cạnh cố hữu – CI (Tích hợp liên tục) và CD (Phân phối liên tục). Chúng có liên quan đến nhau và góp phần làm tăng năng suất.

  • Tích hợp liên tục (CI) là thực hành hợp nhất các thay đổi mã từ nhiều nhà phát triển vào kho lưu trữ trung tâm nhiều lần trong ngày.
  • Giao hàng liên tục (CD) là việc mã phần mềm được tạo, thử nghiệm và triển khai liên tục vào môi trường sản xuất.

Tại sao Dữ liệu lớn cần DevOps

Đôi khi, các dự án Dữ liệu lớn có thể gặp thách thức về:

  • xử lý lượng lớn dữ liệu
  • giao nhiệm vụ nhanh hơn để theo kịp với sự cạnh tranh ngày càng tăng hoặc do áp lực từ các bên liên quan
  • phản hồi nhanh chóng với các thay đổi

Cách tiếp cận truyền thống để đáp ứng những thách thức này, không giống như DevOps, là không đủ. Theo truyền thống, các nhóm và thành viên khác nhau làm việc tách biệt. Thực hành này tạo ra các silo và thiếu sự hợp tác. Ví dụ: kiến ​​trúc sư dữ liệu, nhà phân tích, quản trị viên và nhiều chuyên gia khác thực hiện phần công việc của họ, điều này cuối cùng làm chậm quá trình phân phối.

Mặt khác, DevOps, theo các trụ cột được đề cập ở trên, mang tất cả những người tham gia vào tất cả các giai đoạn của quy trình phân phối phần mềm lại với nhau. Nó loại bỏ các rào cản và giảm khoảng trống giữa các vai trò khác nhau để giúp nhóm Dữ liệu lớn của bạn hoạt động đa chức năng một cách dễ dàng. Ngoài ra, bạn có thể thấy hiệu quả hoạt động tăng lên đáng kể, dẫn đến tầm nhìn mục tiêu được chia sẻ tốt hơn.

Nói một cách đơn giản, các công cụ DevOps dành cho Dữ liệu lớn mang lại hiệu quả và năng suất xử lý Dữ liệu lớn cao hơn. DevOps cho Dữ liệu lớn sử dụng các công cụ gần như tương tự như môi trường DevOps truyền thống, như theo dõi lỗi, quản lý mã nguồn, công cụ triển khai và tích hợp liên tục.

Mặc dù sự kết hợp Big Data và DevOps mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, nhưng nó cũng có những thách thức và các công ty phần mềm phải giải quyết chúng trong khi kết hợp Big Data và DevOps.

Những thách thức của sự kết hợp Big Data và DevOps

Giả sử cuối cùng bạn đã quyết định tích hợp DevOps với dự án Dữ liệu lớn của mình. Trong trường hợp đó, bạn phải hiểu các loại thử thách khác nhau mà bạn có thể trải qua trong quá trình này.

  • Nhóm vận hành của một tổ chức phải nhận thức được các kỹ thuật được sử dụng để triển khai các mô hình phân tích, cùng với kiến ​​thức chuyên sâu về nền tảng dữ liệu lớn. Và các chuyên gia phân tích phải học một số công cụ nâng cao, vì họ làm việc chặt chẽ với các kỹ sư xã hội khác nhau.
  • Tài nguyên bổ sung và công nghệ điện toán đám mây sẽ được yêu cầu nếu bạn muốn vận hành Big Data DevOps ở hiệu quả tối đa, vì các dịch vụ này giúp bộ phận CNTT tập trung hơn vào việc nâng cao giá trị doanh nghiệp thay vì tập trung vào việc khắc phục các vấn đề liên quan đến phần cứng, hệ điều hành và một số hoạt động khác .
  • Mặc dù DevOps xây dựng giao tiếp mạnh mẽ giữa các nhà phát triển và các chuyên gia vận hành, việc đối phó với một số thách thức giao tiếp là rất khó. Ngoài ra, việc kiểm tra chức năng của các mô hình phân tích phải tỉ mỉ và nhanh hơn trong môi trường cấp sản xuất.

Lợi ích của việc kết hợp Dữ liệu lớn và DevOps

DevOps không được liên kết với phân tích dữ liệu, do đó, việc sử dụng các chuyên gia dữ liệu có thể là một lợi thế bổ sung cho các tổ chức muốn áp dụng DevOps với Dữ liệu lớn. Nó có thể giúp họ thực hiện các hoạt động Big Data mạnh mẽ và hiệu quả hơn khi kết hợp với Dev Ops. Tích hợp Dữ liệu lớn và DevOps mang lại những lợi ích sau đây cho các tổ chức.

  • Cập nhật phần mềm hiệu quả

Nói chung, phần mềm kết hợp với dữ liệu chắc chắn. Vì vậy, nếu bạn muốn cập nhật phần mềm của mình, bạn phải biết các loại nguồn dữ liệu của ứng dụng. Điều này có thể được hiểu bằng cách tương tác với các chuyên gia dữ liệu của bạn trong khi tích hợp DevOps và Dữ liệu lớn.

Chủ yếu, lỗi gia tăng khi các tổ chức gặp phải vấn đề xử lý dữ liệu trong khi viết và thử nghiệm phần mềm. Tìm và tránh những lỗi đó vẫn là ưu tiên hàng đầu trong quy trình phân phối phần mềm để tiết kiệm thời gian và công sức. Các lỗi liên quan đến dữ liệu có thể được sửa trong một ứng dụng có sự hợp tác chặt chẽ giữa DevOps và các chuyên gia về Dữ liệu lớn.

Các chuyên gia không chuyên về dữ liệu không thể hiểu được phần mềm chạy với Dữ liệu lớn do phải xác minh rất nhiều về các loại và phạm vi dữ liệu. Tại đây, các chuyên gia dữ liệu có thể giúp các chuyên gia DevOps có được kiến ​​thức về các loại dữ liệu và những thách thức mà họ cần đối phó để đảm bảo kết quả tối ưu. Công bằng mà nói, nhóm DevOps phối hợp với nhóm Dữ liệu lớn sẽ tạo ra các ứng dụng có hiệu suất trong thế giới thực giống như trong môi trường phát triển.

Các quy trình tốn thời gian, như di chuyển hoặc dịch dữ liệu, có thể làm chậm dự án của bạn. Nhưng kết hợp DevOps và Dữ liệu lớn giúp hợp lý hóa hoạt động và cải thiện chất lượng dữ liệu. Kết quả là, các giám đốc điều hành có thể tập trung vào các nhiệm vụ năng suất và sáng tạo khác.

Giống như tích hợp liên tục (CI), bạn có thể hưởng lợi từ phân tích liên tục bằng cách kết hợp DevOps và Dữ liệu lớn. Vì vậy, đó là bởi vì sự kết hợp có thể hợp lý hóa các quy trình phân tích dữ liệu và tự động hóa chúng bằng cách sử dụng các thuật toán.

Khi phần mềm Dữ liệu lớn được triển khai vào sản xuất, đã đến lúc thu thập thông tin phản hồi chính xác và theo thời gian thực để tìm ra điểm mạnh và điểm yếu của nó. Một lần nữa, sự hợp tác chặt chẽ của các giám đốc điều hành DevOps và các nhà khoa học dữ liệu, nhờ sự kết hợp của DevOps và Dữ liệu lớn, có thể vẫn hữu ích trong quá trình này.

Các ứng dụng quan trọng của DevOps trong Dữ liệu lớn

Lập kế hoạch hiệu quả cho các bản cập nhật phần mềm

Một nhà phát triển phải có cái nhìn sâu sắc về các loại dữ liệu sẽ hữu ích trong việc phát triển một ứng dụng hoặc phần mềm cấp doanh nghiệp. Cũng cần phải hiểu dữ liệu sẽ được sử dụng ở đâu trong ứng dụng và ở mức độ nào.

Bạn muốn cung cấp sớm thông tin này cho nhà phát triển của mình và đảm bảo rằng nhà phát triển của bạn làm việc với chuyên gia dữ liệu.

Các chuyên gia dữ liệu của bạn sẽ biết mã chính xác và giữ cho nhà phát triển của bạn đi đúng hướng để thiết kế hoặc cập nhật phần mềm công ty của bạn. Bạn muốn duy trì tính toàn vẹn của hệ thống và để mọi thứ chạy trơn tru cho các bản cập nhật của bạn.

Khả năng xảy ra lỗi thấp

Khi phần mềm được phát triển, các nhà phát triển có xu hướng kiểm tra nó một cách nghiêm ngặt, do đó vấn đề liên quan đến dữ liệu gây ra lỗi liên tục. Hơn nữa, tỷ lệ lỗi này tiếp tục tăng khi độ phức tạp của phần mềm tăng lên cùng với sự gia tăng của dữ liệu. Ở đây, sự hợp tác của DevOps và Big Data đã đi vào trò chơi.

Các nhà khoa học và nhà phát triển Dữ liệu xác định những lỗi đó trong giai đoạn đầu, giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho cả nhóm. Hơn nữa, nó giúp bạn dễ dàng tìm thấy các lỗi khác trong ứng dụng.

Môi trường nhất quán

Triết lý DevOps tuyên bố rằng một môi trường thân thiện với sự phát triển phải giống với bối cảnh thế giới thực, nhưng không thể xảy ra bất cứ khi nào dữ liệu lớn hoạt động.

Một môi trường thân thiện với sự phát triển rất khó tạo ra khi một nhà phát triển phải liên quan đến dữ liệu lớn trong việc phát triển phần mềm bao gồm nhiều bộ dữ liệu phức tạp và nhiều loại dữ liệu.

Bạn sẽ muốn các nhà phát triển công ty của bạn nhận thức rõ ràng về tất cả những thách thức sẽ phải đối mặt với các nhà phát triển của bạn và chuyên gia dữ liệu của bạn có thể cung cấp câu trả lời. Bạn có thể thuê một chuyên gia dữ liệu hoặc thuê một chuyên gia dữ liệu theo hợp đồng để giúp các nhà phát triển của bạn sản xuất phần mềm cấp doanh nghiệp.

Dòng kết luận

Mặc dù khái niệm DevOps đã phát triển và đủ trưởng thành để cung cấp phần mềm và dịch vụ nhanh hơn, nhưng nó vẫn chưa được coi là một cách tiếp cận quan trọng đối với nhiều doanh nghiệp trên toàn thế giới. Các doanh nghiệp quy mô lớn vẫn đang theo cách tiếp cận cũ vì niềm tin sai lầm hoặc không đúng đắn rằng việc chuyển đổi sang DevOps có thể thất bại.

Nhưng việc chuyển sang DevOps có thể giúp các doanh nghiệp cung cấp sản phẩm chất lượng cao một cách nhanh chóng và các công ty có thể cung cấp kết quả tốt hơn về lâu dài sau khi kết hợp Dữ liệu lớn với DevOps.

Hình ảnh bên trong và Hình ảnh nổi bật Tín dụng: Do Tác giả cung cấp; Cảm ơn bạn!

Vipul Makwana



Source link

goznews

Goz News: Update the world's latest breaking news online of the day, breaking news, politics, society today, international mainstream news .Updated news 24/7: Entertainment, Sports...at the World everyday world. Hot news, images, video clips that are updated quickly and reliably.

Related Articles

Back to top button