技術進步迅速，幾乎所有行業都傾向于擁抱變化以在這個困難時期生存。人工智能、大數據和機器學習等新興技術可以在確保企業發展的同時為未來做好準備。然而，企業家必須結合技術以實現其長期目標，同時有效應對日益激烈的競爭。

“大數據”已成為企業界的流行語。大數據項目通過從可用數據中提供可操作的見解來引領潮流。然而，總有辦法進一步提高他們的效率。其中之一是將大數據與DevOps技術相結合。本文將深入探討大數據和DevOps的組合。但是，在繼續之前，讓我們簡要了解這兩個術語。

大數據-簡介

大數據是指從各種來源收集的龐大而復雜的數據集。它們的體積和復雜性是巨大的。因此，傳統的數據處理軟件無法管理它們。這些數據集便于企業家解決各種業務任務并實時做出明智的決策。標準數據不能有效地達到這個目的。

廣泛的數據管理涉及各種流程，包括獲取、存儲、共享、分析、消化、可視化、轉換和測試企業數據以提供所需的業務價值。它還通過帶來自動化有助于簡化流程。

此外，由于企業在這個競爭激烈的市場中面臨著更快交付的巨大壓力，大數據可以幫助他們提供可行的見解。但是，在以最高效率提供所有這些方面，DevOps帶來了正確的工具和實踐。

令人興奮的大數據統計數據

專家表示，到2025年，每天將創建超過463EB的數據，相當于大約212,765,957張DVD

低質量的數據每年可能給美國經濟造成高達3.1萬億美元的損失。

預計到2027年，大數據市場價值將達到1030億美元左右

超過97%的組織表示他們正在投資大數據和人工智能

大約95%的公司表示，他們無法理解和管理非結構化數據，這讓他們望而卻步

在了解了大數據的重要性之后，讓我們了解一下DevOps的概念。

DevOps簡介

如果我們定義DevOps，它是一種方法、文化和一組實踐，旨在促進和改善開發和運營團隊之間的溝通和協作。它主要專注于在各個項目的開發生命周期內自動化和簡化各種流程。

DevOps的基本支柱是更短的開發周期、更高的部署頻率、快速發布、不同專家的并行工作以及定期的客戶反饋是DevOps的重要支柱。今天，這一概念因其對企業的好處而獲得了廣泛的應用。

它顯著提高了軟件的速度、質量和可靠性。大多數軟件項目都可以利用敏捷方法中的DevOps概念。

DevOps獲得廣泛接受的關鍵原因

開發人員和運營團隊之間缺乏溝通會減慢開發速度。DevOps旨在通過在兩個團隊成員之間提供更好的協作來克服這個缺點，從而加快交付速度。它還通過更快、更有效地最小化和解決復雜問題來提供不間斷的軟件交付。

大多數組織都采用DevOps來提高用戶滿意度并在短時間內交付高質量的產品，同時提高整體效率和生產力。DevOps構建和加強軟件交付生命周期。隨著越來越多的組織開始使用DevOps，它在2016年開始流行。

采用云、大數據等先進技術的企業客戶要求公司提供高軟件驅動能力。最近的一項調查證明，86%的組織認為持續的軟件交付對其業務至關重要。在這里，DevOps可以伸出援助之手，確保及時交付高質量的軟件。

關鍵DevOps統計數據

到2022年，DevOps的市場份額預計將增加超過60億美元

58%的組織在采用DevOps后見證了更好的性能和更高的投資回報率

68%的公司在部署DevOps后改善了客戶體驗

47%的公司減少了軟件和服務部署的TTM（上市時間）

除了快速的開發周期和提供更快更新的能力之外，DevOps還提供更高的可靠性、更高的安全性和增強的可擴展性等優勢。它還提高了各個團隊的所有權和責任感。DevOps實踐有兩個固有的方面——CI（持續集成）和CD（持續交付）。它們相互關聯，有助于提高生產力。

持續集成(CI)是將來自多個開發人員的代碼更改每天多次合并到中央存儲庫中的做法。

持續交付(CD)是軟件代碼被創建、測試并持續部署到生產環境的實踐。

為什么大數據需要DevOps

有時，大數據項目在以下方面可能具有挑戰性：

處理海量數據

更快地交付任務以跟上日益激烈的競爭或由于利益相關者的壓力

快速響應變化

與DevOps不同，應對這些挑戰的傳統方法是不夠的。傳統上，不同的團隊和成員獨立工作。這種做法會造成孤島并導致缺乏協作。例如，數據架構師、分析師、管理員和許多其他專家在他們的工作中工作，這最終會減慢交付速度。

另一方面，根據上述支柱，DevOps將軟件交付管道各個階段的所有參與者聚集在一起。它消除了障礙并減少了不同角色之間的孤島，使您的大數據團隊輕松跨職能。此外，您可以體驗到運營效率的顯著提高，從而更好地共享目標愿景。

簡而言之，用于大數據的DevOps工具可提高大數據處理的效率和生產力。DevOps for Big Data使用與傳統DevOps環境幾乎相同的工具，例如錯誤跟蹤、源代碼管理、部署工具和持續集成。

盡管大數據和DevOps的結合為企業帶來了許多好處，但也存在挑戰，軟件公司必須在結合大數據和DevOps的同時解決這些問題。

大數據與DevOps結合的挑戰

假設您最終決定將DevOps與您的大數據項目集成。在這種情況下，您必須了解在此過程中可能遇到的不同類型的挑戰。

組織的運營團隊必須了解用于實施分析模型的技術，以及對大數據平臺的深入了解。分析專家必須學習一些高級知識，因為他們與不同的社會工程師密切合作。

如果您想以最高效率運營大數據DevOps，則需要額外的資源和云計算技術，因為這些服務可以幫助IT部門更多地專注于提升業務價值，而不是專注于解決與硬件、操作系統和其他一些操作相關的問題.

盡管DevOps在開發人員和運營專業人員之間建立了強大的溝通，但應對一些溝通挑戰是困難的。此外，在生產級環境中測試分析模型的功能應該更加細致和快速。

大數據和DevOps組合的好處

DevOps與數據分析無關，因此對于希望采用DevOps和大數據的組織而言，聘請數據專家可能是一個額外的優勢。它可以幫助他們結合DevOps使大數據操作更加強大和高效。大數據和DevOps的集成為組織帶來了以下好處。

有效的軟件更新

一般來說，該軟件肯定會與數據相結合。所以，如果你想更新你的軟件，你必須知道你的應用程序的數據源類型。這可以通過在集成DevOps和大數據時與您的數據專家互動來理解。

最小錯誤率

主要是，當組織在編寫和測試軟件時遇到數據處理問題時，錯誤會增加。查找和避免這些錯誤仍然是軟件交付管道中的重中之重，以節省時間和精力。通過DevOps和大數據專家之間的緊密合作，可以在應用程序中修復與數據相關的錯誤。

建立關系

由于對數據類型和范圍的大量驗證，非數據專家無法理解與大數據一起運行的軟件。在這里，數據專家可以幫助DevOps專業人士了解他們需要處理的數據類型和挑戰，以確保獲得最佳結果。值得一提的是，DevOps團隊與大數據團隊合作，使得應用程序在現實世界中的性能與開發環境中的性能相同。

簡化流程

耗時的過程，例如數據遷移或翻譯，可能會減慢您的項目速度。但是將DevOps和大數據結合起來有助于簡化運營并提高數據質量。因此，高管可以專注于其他富有成效和創造性的任務。

持續分析

與持續集成(CI)一樣，您可以通過結合DevOps和大數據從持續分析中受益。這是因為這種組合可以簡化數據分析過程并使用算法自動化它們。

準確的反饋

將大數據軟件部署到生產環境時，是時候收集實時和準確的反饋以找出其優勢和劣勢了。同樣，由于DevOps和大數據的結合，DevOps高管和數據科學家的密切合作可以在這個過程中保持得心應手。

DevOps在大數據中的關鍵應用

有效規劃軟件更新

開發人員必須深入了解有助于開發企業級應用程序或軟件的數據類型。還需要了解數據將在應用程序中的何處使用以及使用到何種程度。

您希望盡早將此信息提供給您的開發人員，并確保您的開發人員與數據專家合作。

您的數據專家將知道正確的代碼，并使您的開發人員在設計或更新公司軟件時保持正確的道路。您希望保持系統的完整性，并讓一切順利進行更新。

錯誤幾率低

開發軟件時，開發人員傾向于對其進行嚴格的測試，因此與數據相關的問題會導致不斷的錯誤。此外，隨著軟件的復雜性隨著數據的增加而增加，這種錯誤率也在不斷增加。在這里，DevOps和大數據的協作進入了游戲。

數據科學家和開發人員在早期階段就發現了這些錯誤，從而節省了團隊的時間和精力。此外，它還可以更輕松地找到應用程序中的其他錯誤。

一致的環境

DevOps理念指出，開發友好的環境應該類似于現實世界的環境，但只要大數據發揮作用，這就是不可能的。

當開發人員必須在開發由許多復雜數據集和多種數據類型組成的軟件時涉及大數據時，很難創建一個開發友好的環境。

您將希望您的公司開發人員充分了解您的開發人員將面臨的所有挑戰，并且您的數據專家可以提供答案。您可以聘請數據專家或聘請合同數據專家來幫助您的開發人員生產企業級軟件。

結束語

盡管DevOps概念已經發展并成熟到可以更快地交付軟件和服務，但它仍然不被許多全球企業視為關鍵方法。由于錯誤或不正確地認為向DevOps的過渡可能會失敗，大型企業仍在沿用舊方法。

但轉向DevOps可以幫助企業快速交付高質量的產品，企業將大數據與DevOps結合后，從長遠來看可以提供更好的結果。