IT界的大瓜！DataOps和DevOps這對(duì)CP，能讓軟件和數(shù)據(jù)變天！

IT DataOps DevOps

一蓑煙雨 | 2024-01-18 22:19

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，以前都是先開(kāi)發(fā)后治理，現(xiàn)在推行數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理一體化的DataOps。那么，DataOps具體是什么，應(yīng)該怎么做呢？DataOps是一個(gè)比較新的概念，但是它的孿生兄弟DevOps卻是一個(gè)很成熟的概念，并且DevOps還是借鑒DevOps演化而來(lái)的。為此，我們將這兩個(gè)概念放在一起來(lái)進(jìn)行對(duì)比討論，...

IT界的大瓜！DataOps和DevOps這對(duì)CP，能讓軟件和數(shù)據(jù)變天！

在這個(gè)快速變化的數(shù)字世界里，企業(yè)要想跟上潮流，就得不停地調(diào)整和升級(jí)，這就是為什么像DevOps和DataOps這樣的概念變得越來(lái)越受歡迎了。

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，以前都是先開(kāi)發(fā)后治理，現(xiàn)在推行數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理一體化的DataOps。那么，DataOps具體是什么，應(yīng)該怎么做呢？DataOps是一個(gè)比較新的概念，但是它的孿生兄弟DevOps卻是一個(gè)很成熟的概念，并且DevOps還是借鑒DevOps演化而來(lái)的。為此，我們將這兩個(gè)概念放在一起來(lái)進(jìn)行對(duì)比討論，將是一件有意思的事情。

DevOps之后，DataOps崛起

先來(lái)看看DevOps。

DevOps這個(gè)詞兒第一次出現(xiàn)是在2009年，當(dāng)時(shí)的目標(biāo)很明確——讓軟件開(kāi)發(fā)（Dev）和運(yùn)維（Ops）的小伙伴們能更好地合作。在那個(gè)年代，軟件開(kāi)發(fā)和運(yùn)維常常是兩撥人馬，各干各的，溝通少，摩擦多。

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DevOps的出現(xiàn)，就像是給這兩個(gè)團(tuán)隊(duì)搭了座橋，讓他們能順暢交流，共同努力，把軟件快速且高質(zhì)量地推向市場(chǎng)。

DevOps的核心原則包括自動(dòng)化、持續(xù)集成、快速反饋和持續(xù)改進(jìn)，通過(guò)這些原則，DevOps改變了軟件開(kāi)發(fā)的面貌。自動(dòng)化讓重復(fù)性的工作減少了，團(tuán)隊(duì)可以把精力用在更有創(chuàng)意的地方。持續(xù)集成意味著代碼經(jīng)常被合并到共享倉(cāng)庫(kù)中，問(wèn)題可以早發(fā)現(xiàn)早解決?？焖俜答?zhàn)岄_(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)知道他們的工作是否符合用戶的需求，而持續(xù)改進(jìn)則保證了軟件產(chǎn)品能不斷變得更好。

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DataOps借鑒了DevOps的思想，并應(yīng)用于數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理領(lǐng)域。

DataOps，這個(gè)詞可能沒(méi)那么響亮，但它在數(shù)據(jù)界的地位可一點(diǎn)不比DevOps低。DataOps的想法大概是在2014年左右開(kāi)始流行，當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)技術(shù)迅速發(fā)展，企業(yè)發(fā)現(xiàn)他們急需一種方法來(lái)高效地處理大量數(shù)據(jù)。DataOps就是在這樣的背景下應(yīng)運(yùn)而生的，它借鑒了DevOps的很多思想，目的是讓數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)管理的流程更加高效和協(xié)調(diào)。

DataOps的核心原則也圍繞著自動(dòng)化、持續(xù)集成和快速反饋，但它更側(cè)重于數(shù)據(jù)的質(zhì)量、訪問(wèn)和分析。

DataOps與DevOps之間，有千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系

需要指出的是，DevOps和DataOps這兩個(gè)概念有密切的聯(lián)系：最開(kāi)始，是DataOps借鑒DevOps的思想來(lái)發(fā)展自己的技術(shù)體系；后來(lái)，隨著DataOps的發(fā)展，尤其是隨著數(shù)據(jù)要素的價(jià)值越來(lái)越重要，DataOps反過(guò)來(lái)又推動(dòng)了DataOps的更新迭代。并且，這兩個(gè)領(lǐng)域有比較明顯的融合趨勢(shì)，接下來(lái)，我們就進(jìn)行更詳細(xì)的分析。

我們可以說(shuō)，DataOps是DevOps的一個(gè)自然延伸。

例如，DevOps中的自動(dòng)化原則在DataOps中變成了自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理流程，從而減少手動(dòng)錯(cuò)誤，加快數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析的速度。而DevOps的快速迭代和持續(xù)集成原則，則在DataOps中體現(xiàn)為快速整合新的數(shù)據(jù)源和不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)分析模型的能力。這種從DevOps到DataOps的轉(zhuǎn)化，極大地促進(jìn)了數(shù)據(jù)分析和管理的高效性和準(zhǔn)確性。

而反過(guò)來(lái)，DataOps的實(shí)踐也為DevOps的發(fā)展提供了新的視角和策略。在DataOps實(shí)踐中積累的經(jīng)驗(yàn)，比如高效的數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜的數(shù)據(jù)管道管理，反過(guò)來(lái)又促進(jìn)了DevOps方法論的發(fā)展。

以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策為例，DataOps的實(shí)踐強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)的價(jià)值和數(shù)據(jù)洞察對(duì)于業(yè)務(wù)決策的重要性。這種理念被應(yīng)用回DevOps中，導(dǎo)致了更加重視數(shù)據(jù)和度量在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中的角色。比如，在持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）的流程中，通過(guò)更精細(xì)的數(shù)據(jù)分析，可以進(jìn)一步優(yōu)化軟件交付的質(zhì)量和效率。

融合DataOps和DevOps，將徹底改變游戲規(guī)則

需要指出的是，很多時(shí)候，軟件開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理是同時(shí)進(jìn)行的，企業(yè)既需要開(kāi)發(fā)運(yùn)維軟件，也需要處理大量的數(shù)據(jù)。這種情況下，就需要團(tuán)隊(duì)能夠融合DataOps和DevOps。這種融合不僅涉及技術(shù)層面，還深刻影響著組織文化和流程。

技術(shù)上，DataOps和DevOps共享許多相似的工具和平臺(tái)。比如，自動(dòng)化工具如Jenkins和Docker在兩個(gè)領(lǐng)域都非常關(guān)鍵。在DevOps中，它們用于自動(dòng)化軟件的部署和測(cè)試；而在DataOps中，這些工具用于自動(dòng)化數(shù)據(jù)的處理和分析流程。同樣，云平臺(tái)像阿里云、騰訊云、華為云、百度云、京東云、金山云等提供了靈活的基礎(chǔ)設(shè)施，支持兩者的快速擴(kuò)展和彈性需求。

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技術(shù)融合帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn)，它不僅提高了效率，還降低了成本，因?yàn)槭褂猛ㄓ霉ぞ邷p少了學(xué)習(xí)曲線和技術(shù)堆棧的復(fù)雜性。然而，這也帶來(lái)了挑戰(zhàn)，特別是在技術(shù)選型和技術(shù)團(tuán)隊(duì)技能的匹配上。企業(yè)需要確保他們的技術(shù)棧既能滿足DevOps的快速軟件迭代需求，又能支持DataOps的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析需求。

在文化和流程層面，DataOps和DevOps的結(jié)合，促使組織更加重視跨職能團(tuán)隊(duì)的協(xié)作和溝通。DevOps文化鼓勵(lì)快速反饋和持續(xù)改進(jìn)，而DataOps則強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。將這兩種文化融合在一起，可以幫助企業(yè)更快地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和適應(yīng)，同時(shí)保持軟件和服務(wù)的高質(zhì)量和快速交付。

然而，這種文化和流程的融合并非沒(méi)有挑戰(zhàn)。組織需要打破傳統(tǒng)的壁壘，促進(jìn)不同背景（如工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)分析師）的團(tuán)隊(duì)成員之間的理解和協(xié)作。此外，推動(dòng)這種文化轉(zhuǎn)變需要時(shí)間和耐心，特別是在那些習(xí)慣了傳統(tǒng)運(yùn)作模式的企業(yè)中。只有通過(guò)不斷的實(shí)踐和學(xué)習(xí)，企業(yè)才可以在這兩個(gè)領(lǐng)域中找到最佳的結(jié)合點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

需要注意的是，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步入深水區(qū)，DataOps和DevOps的融合應(yīng)用，將從可選項(xiàng)變成必選項(xiàng)。接下來(lái)，我們以一個(gè)具體的例子，來(lái)說(shuō)明DataOps和DevOps融合應(yīng)用的場(chǎng)景。

有某個(gè)知名的金融科技公司，這家公司的核心業(yè)務(wù)依賴于其軟件開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)處理能力，不僅需要快速開(kāi)發(fā)和維護(hù)其金融交易平臺(tái)，還要實(shí)時(shí)分析龐大的交易數(shù)據(jù)，以優(yōu)化交易算法和客戶體驗(yàn)。面對(duì)這一雙重挑戰(zhàn)，該公司采取了將DevOps和DataOps策略相結(jié)合的方式。

在實(shí)踐中，需要軟件工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家緊密合作，共同設(shè)計(jì)和優(yōu)化系統(tǒng)。使用DevOps的方法，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化測(cè)試和持續(xù)集成，確保軟件更新可以快速且頻繁地推出，同時(shí)保持高可靠性。與此同時(shí)，DataOps的實(shí)踐使得數(shù)據(jù)流從實(shí)時(shí)交易中無(wú)縫地捕獲、處理并反饋到系統(tǒng)中，以實(shí)時(shí)調(diào)整交易策略和風(fēng)險(xiǎn)管理模型。

例如，在開(kāi)發(fā)一個(gè)新的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具時(shí)，團(tuán)隊(duì)使用DevOps的快速迭代能力，將新算法迅速集成到現(xiàn)有平臺(tái)中。同時(shí)，DataOps方法確保了從交易系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)分析并用于不斷調(diào)優(yōu)算法性能。這種快速迭代和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的結(jié)合，不僅提升了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具的準(zhǔn)確性，也增強(qiáng)了公司對(duì)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的響應(yīng)能力。

這種DataOps和DevOps的融合實(shí)踐，為公司帶來(lái)了顯著的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)：軟件開(kāi)發(fā)的敏捷性提高了市場(chǎng)響應(yīng)速度，而數(shù)據(jù)分析的深度和廣度又為決策提供了更為豐富的洞見(jiàn)。這不僅加強(qiáng)了公司的市場(chǎng)地位，也為客戶提供了更高效、更安全的服務(wù)。

這個(gè)例子清晰地展示了，在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和快速變化的商業(yè)環(huán)境中，DataOps和DevOps的融合不僅是可行的，而且是必要的。它們共同構(gòu)建了一個(gè)既靈活又強(qiáng)大的框架，支持企業(yè)在創(chuàng)新和效率之間找到完美的平衡點(diǎn)。

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目前，DevOps已經(jīng)比較成熟，也有不少大數(shù)據(jù)企業(yè)在踐行DataOps理念。

比如，數(shù)據(jù)猿專訪了網(wǎng)易數(shù)帆，在《網(wǎng)易數(shù)帆余利華：DataOps改寫(xiě)數(shù)據(jù)治理規(guī)則，數(shù)據(jù)資產(chǎn)“iPhone時(shí)刻”將臨》這篇文章中，詳細(xì)分析了他們的DataOps實(shí)踐。數(shù)據(jù)猿還專訪了阿里瓴羊，在《企業(yè)數(shù)據(jù)治理的抉擇：階段速贏與長(zhǎng)期主義》一文中，分享了他們對(duì)于數(shù)據(jù)治理的思考。

此外，愛(ài)數(shù)、袋鼠云、滴普科技、科杰科技、數(shù)瀾科技、Kyligence等廠商也在探索DataOps。阿里云、騰訊云、火山引擎等綜合云廠商，由于其業(yè)務(wù)線較多，在探索DataOps和DevOps的融合應(yīng)用方面走在行業(yè)前列。

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展望未來(lái)，AI、云計(jì)算等技術(shù)，將與DataOps和DevOps進(jìn)一步深度融合。例如，AI能在DevOps中自動(dòng)搞定那些重復(fù)的測(cè)試工作，甚至還能預(yù)測(cè)哪里會(huì)出問(wèn)題。而DataOps，有了AI的加持，數(shù)據(jù)分析就變得更加簡(jiǎn)單，業(yè)務(wù)人員也能實(shí)現(xiàn)自助式數(shù)據(jù)分析。這些技術(shù)的應(yīng)用，將部分消除軟件開(kāi)發(fā)人員、軟件運(yùn)維人員、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師、數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)人員之間的界限，讓他們能更好的協(xié)同工作。

而且，隨著云計(jì)算越來(lái)越普及，公司不用再自己搞一大堆服務(wù)器，可以隨時(shí)根據(jù)需要擴(kuò)展或縮減資源，無(wú)論是軟件還是數(shù)據(jù)，都將在云端聚合、集成，這對(duì)DataOps和DevOps都將帶來(lái)深遠(yuǎn)的影響。

再說(shuō)說(shuō)行業(yè)應(yīng)用，金融、醫(yī)療、零售、制造等，這些行業(yè)都開(kāi)始意識(shí)到，快速的數(shù)據(jù)處理和軟件開(kāi)發(fā)能力對(duì)他們來(lái)說(shuō)多么重要。比如說(shuō)，金融公司用這技術(shù)快速分析市場(chǎng)，醫(yī)療行業(yè)用它們加速研發(fā)新藥，零售商通過(guò)它們更懂消費(fèi)者。這些行業(yè)通過(guò)DataOps和DevOps的結(jié)合，不僅能做事更快，還能做得更聰明。

總之，DataOps和DevOps的未來(lái)一定是精彩的，企業(yè)要是能跟上這波潮流，那競(jìng)爭(zhēng)力就能大大提升。

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來(lái)源：數(shù)據(jù)猿

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