La technologie progresse rapidement et presque tous les secteurs industriels ont tendance à adopter des changements pour survivre en cette période troublée. Les applied sciences émergentes comme l’IA, le huge knowledge et le ML peuvent préparer les entreprises pour l’avenir tout en assurant leur croissance. Cependant, les entrepreneurs doivent combiner les applied sciences pour atteindre leurs objectifs à lengthy terme tout en faisant face efficacement à l’intensification de la concurrence.
Le « Large Information » est devenu un mot à la mode dans le monde de l’entreprise. Les projets Large Information mènent la journée en offrant des informations exploitables à partir des données disponibles. Cependant, il existe toujours des moyens d’augmenter encore leur efficacité. L’un d’eux mix Large Information avec la technologie DevOps. Cet article approfondira la combinaison Large Information et DevOps. Mais, avant d’aller de l’avant, comprenons brièvement ces deux termes.
Large Information – Brève introduction
Les mégadonnées font référence à des ensembles de données volumineux et complexes qui sont recueillis à partir de diverses sources. Leur quantity et leur complexité sont énormes ; par conséquent, les logiciels de traitement de données traditionnels ne peuvent pas les gérer. Ces ensembles de données sont pratiques pour les entrepreneurs pour résoudre diverses tâches commerciales et prendre des décisions éclairées en temps réel. Les données normal ne peuvent pas servir efficacement cet objectif.
La gestion étendue des données implique divers processus, notamment l’obtention, le stockage, le partage, l’analyse, l’assimilation, la visualisation, la transformation et le check des données d’entreprise pour fournir la valeur commerciale souhaitée. Il contribue également à rationaliser les processus en apportant l’automatisation.
De plus, alors que les entreprises subissent une énorme pression pour une livraison plus rapide sur ce marché concurrentiel, le Large Information peut les aider avec des informations exploitables. Mais, lorsqu’il s’agit de fournir tout cela avec une efficacité maximale, DevOps apporte les bons outils et pratiques.
Statistiques passionnantes pour le Large Information
- Les specialists indiquent que plus de 463 exaoctets de données seront créés chaque jour d’ici 2025, ce qui est équivalent à environ 212 765 957 DVD
- La mauvaise qualité des données peut coûter à l’économie américaine jusqu’à 3,1 billions de {dollars} par an.
- Le marché du Large Information devrait atteindre une valeur d’environ 103 milliards USD d’ici 2027
- Plus de 97 % des organisations déclarent investir dans le Large Information et l’IA
- Environ 95 % des entreprises affirment que leur incapacité à comprendre et à gérer les données non structurées les freine
Après avoir connu l’significance du Large Information, comprenons le idea DevOps.
Présentation de DevOps
Si nous définissons DevOps, c’est une méthodologie, une tradition et un ensemble de pratiques qui visent à faciliter et à améliorer la communication et la collaboration entre les équipes de développement et d’exploitation. Il se concentre principalement sur l’automatisation et la rationalisation de divers processus dans le cycle de développement du projet respectif.
Les piliers essentiels de DevOps sont des cycles de développement plus courts, une fréquence de déploiement accrue, des variations rapides, le travail parallèle de différents specialists et les commentaires réguliers des purchasers sont des piliers importants de DevOps. Aujourd’hui, ce idea a gagné du terrain en raison de ses avantages pour les entreprises.
Cela augmente considérablement la vitesse, la qualité et la fiabilité du logiciel. La plupart des projets logiciels peuvent tirer parti du idea DevOps dans une méthodologie agile.
Principales raisons pour lesquelles DevOps est largement accepté
Le manque de communication entre les développeurs et l’équipe d’exploitation peut ralentir le développement. DevOps est développé pour surmonter cet inconvénient en offrant une meilleure collaboration entre les membres des deux équipes, ce qui se traduit par une livraison plus rapide. Il offre également une livraison logicielle ininterrompue en minimisant et en résolvant les problèmes complexes plus rapidement et plus efficacement.
La plupart des organisations ont adopté DevOps pour améliorer la satisfaction des utilisateurs et fournir un produit de haute qualité en peu de temps tout en améliorant l’efficacité et la productivité globales. DevOps construction et renforce le cycle de vie de la livraison de logiciels. Il a commencé à gagner en popularité en 2016 alors que de plus en plus d’organisations ont commencé à passer à l’utilisation de DevOps.
Les entreprises clientes qui ont adopté des applied sciences avancées telles que le Cloud, le Large Information, and so on., exigent des entreprises qu’elles fournissent des capacités logicielles élevées. Une enquête récente a prouvé que 86 % des entreprises pensent que la livraison proceed de logiciels est cruciale pour leur activité. Ici, DevOps peut donner un coup de essential pour assurer la livraison en temps voulu de logiciels de haute qualité.
Statistiques DevOps clés
- La half de marché de DevOps devrait augmenter de plus de 6 milliards USD d’ici 2022
- 58 % des organisations ont constaté de meilleures performances et un meilleur retour sur investissement après avoir adopté DevOps
- 68 % des entreprises ont constaté une amélioration de l’expérience consumer après le déploiement de DevOps
- 47 % des entreprises ont réduit le TTM (Time to Market) du déploiement de logiciels et de providers
DevOps offre des avantages tels qu’une plus grande fiabilité, plus de sécurité et une évolutivité améliorée en plus d’un cycle de développement rapide et de la capacité de fournir des mises à jour plus rapides. Cela améliore également l’appropriation et la responsabilité des différentes équipes. Les pratiques DevOps ont deux points inhérents : CI (intégration proceed) et CD (livraison proceed). Ils sont liés les uns aux autres et contribuent à augmenter la productivité.
- Intégration proceed (IC) est la pratique consistant à fusionner les modifications de code de plusieurs développeurs dans le référentiel central plusieurs fois par jour.
- Livraison proceed (CD) est la pratique consistant à créer, tester et déployer en continu du code logiciel dans l’environnement de manufacturing.
Pourquoi le Large Information a besoin de DevOps
Parfois, les projets Large Information peuvent être difficiles en termes de :
- traiter l’énorme quantité de données
- livrer la tâche plus rapidement pour faire face à la concurrence croissante ou en raison de la pression des events prenantes
- réagir rapidement aux changements
L’approche traditionnelle pour relever ces défis, contrairement au DevOps, est insuffisante. Traditionnellement, différentes équipes et membres travaillent de manière isolée. Cette pratique crée des silos et apporte un manque de collaboration. Par exemple, les architectes de données, les analystes, les administrateurs et de nombreux autres specialists travaillent sur leur partie du travail, ce qui ralentit finalement la livraison.
DevOps, d’autre half, selon les piliers mentionnés ci-dessus, rassemble tous les members de toutes les étapes du pipeline de livraison de logiciels. Il supprime les barrières et réduit les silos entre les différents rôles pour faciliter la transversalité de votre équipe Large Information. De plus, vous pouvez constater une augmentation considérable de l’efficacité opérationnelle, ce qui se traduit par une imaginative and prescient des objectifs mieux partagée.
En termes simples, les outils DevOps pour le Large Information se traduisent par une efficacité et une productivité accrues du traitement du Large Information. DevOps for Large Information utilise presque les mêmes outils que les environnements DevOps traditionnels, comme le suivi des bogues, la gestion du code supply, les outils de déploiement et l’intégration proceed.
Bien que la combinaison Large Information et DevOps offre de nombreux avantages aux entreprises, elle a ses défis et les éditeurs de logiciels doivent les relever tout en combinant Large Information et DevOps.
Défis de la combinaison Large Information et DevOps
Supposons que vous ayez finalement décidé d’intégrer DevOps à votre projet Large Information. Dans ce cas, vous devez comprendre les différents sorts de défis que vous pourriez rencontrer au cours du processus.
- L’équipe des opérations d’une organisation doit connaître les strategies utilisées pour mettre en œuvre des modèles d’analyse, ainsi qu’une connaissance approfondie des plates-formes de données volumineuses. Et les specialists en analyse doivent apprendre des choses avancées, automotive ils travaillent en étroite collaboration avec différents ingénieurs sociaux.
- Des ressources supplémentaires et une technologie de cloud computing seront nécessaires si vous souhaitez exploiter Large Information DevOps avec une efficacité maximale, automotive ces providers aident les providers informatiques à se concentrer davantage sur l’amélioration des valeurs commerciales au lieu de se concentrer sur la résolution des problèmes liés au matériel, aux systèmes d’exploitation et à certaines autres opérations. .
- Bien que DevOps établisse une communication solide entre les développeurs et les professionnels de l’exploitation, il est difficile de faire face à certains défis de communication. De plus, le check de la fonction des modèles analytiques doit être méticuleux et plus rapide dans les environnements de manufacturing.
Avantages de la combinaison Large Information et DevOps
DevOps n’est pas associé à l’analyse de données, donc l’emploi de spécialistes des données peut être un avantage supplémentaire pour les organisations qui souhaitent adopter DevOps avec Large Information. Cela peut les aider à rendre les opérations Large Information plus puissantes et efficaces en combinaison avec Dev Ops. L’intégration du Large Information et du DevOps se traduit par les avantages suivants pour les organisations.
- Mises à jour logicielles efficaces
En général, le logiciel se mix avec des données à coup sûr. Ainsi, si vous souhaitez mettre à jour votre logiciel, vous devez connaître les sorts de sources de données de votre software. Cela peut être compris en interagissant avec vos specialists en données tout en intégrant DevOps et Large Information.
Principalement, les erreurs augmentent lorsque les organisations rencontrent des problèmes de gestion des données lors de l’écriture et du check du logiciel. Trouver et éviter ces erreurs reste la priorité absolue dans le pipeline de livraison de logiciels pour gagner du temps et des efforts. Les erreurs liées aux données peuvent être corrigées dans une software grâce à une étroite collaboration entre les specialists DevOps et Large Information.
Les non-experts en données ne peuvent pas comprendre le logiciel qui fonctionne avec le Large Information en raison de l’énorme vérification des sorts et de la gamme de données. Ici, les specialists en données peuvent aider les professionnels DevOps à acquérir des connaissances sur les sorts de données et les défis auxquels ils doivent faire face pour garantir des résultats optimaux. Il est juste de mentionner que l’équipe DevOps travaillant en collaboration avec l’équipe Large Information aboutit à des functions dont les performances dans le monde réel sont les mêmes que dans l’environnement de développement.
Les processus chronophages, comme la migration ou la traduction des données, peuvent ralentir votre projet. Mais combiner DevOps et Large Information permet de rationaliser les opérations et d’améliorer la qualité des données. En conséquence, les cadres peuvent se concentrer sur d’autres tâches productives et créatives.
Comme l’intégration proceed (CI), vous pouvez bénéficier d’analyses constantes en combinant DevOps et Large Information. C’est parce que la combinaison peut rationaliser les processus d’analyse des données et les automatiser à l’aide d’algorithmes.
Lorsque le logiciel Large Information est déployé en manufacturing, il est temps de recueillir des commentaires précis et en temps réel pour trouver ses forces et ses faiblesses. Encore une fois, l’étroite collaboration des cadres DevOps et des scientifiques des données, grâce à la combinaison de DevOps et de Large Information, peut rester utile dans ce processus.
Functions critiques de DevOps dans le Large Information
Planification efficace des mises à jour logicielles
Un développeur doit avoir un aperçu des sorts de données qui seront utiles pour développer une software ou un logiciel de niveau entreprise. Il est également nécessaire de comprendre où les données seront utilisées dans l’software et dans quelle mesure.
Vous voulez donner ces informations à votre développeur tôt et vous assurer que votre développeur travaille avec un professional en données.
Vos specialists en données connaîtront le bon code et garderont votre développeur sur la bonne voie pour concevoir ou mettre à jour le logiciel de votre entreprise. Vous voulez maintenir l’intégrité de votre système et que tout fonctionne correctement pour vos mises à jour.
Faible risque d’erreur
Lorsqu’un logiciel est développé, les développeurs ont tendance à le tester rigoureusement, ce qui fait que le problème lié aux données provoque des erreurs constantes. De plus, ce taux d’erreur ne cesse d’augmenter à mesure que la complexité du logiciel augmente en fonction de l’augmentation des données. Ici, la collaboration du DevOps et du Large Information entre en jeu.
Les scientifiques et les développeurs de données identifient ces erreurs dès les premières étapes, ce qui permet aux deux équipes d’économiser du temps et des efforts. De plus, cela facilite la recherche d’autres erreurs dans l’software.
Environnement cohérent
La philosophie DevOps stipule qu’un environnement propice au développement doit ressembler à un environnement réel, mais cela est not possible chaque fois que le Large Information entre en jeu.
Un environnement propice au développement est difficile à créer lorsqu’un développeur doit impliquer des mégadonnées dans le développement d’un logiciel composé de nombreux ensembles de données complexes et de nombreux sorts de données.
Vous voudrez que les développeurs de votre entreprise soient bien conscients de tous les défis auxquels ils seront confrontés, et votre professional en données peut fournir les réponses. Vous pouvez retenir les providers d’un professional en données ou embaucher un professional en données sous contrat pour aider vos développeurs à produire des logiciels de niveau entreprise.
Lignes de conclusion
Bien que le idea DevOps se soit développé et soit suffisamment mature pour fournir des logiciels et des providers plus rapidement, il n’est toujours pas considéré comme une approche critique par de nombreuses entreprises du monde entier. Les grandes entreprises continuent de suivre les anciennes approches en raison de la croyance fausse ou erronée que la transition vers DevOps pourrait échouer.
Mais le passage à DevOps peut aider les entreprises à fournir rapidement des produits de haute qualité, et les entreprises peuvent fournir de meilleurs résultats à lengthy terme après avoir combiné Large Information avec DevOps.
Picture intérieure et crédit d’picture en vedette : fourni par l’auteur ; Merci!
