大數(shù)據(jù)幫助成都小程序開發(fā)公司了解哪些功能在應(yīng)用程序中有效，哪些功能無(wú)效。它可以建立模式并發(fā)現(xiàn)如何使產(chǎn)品適應(yīng)目標(biāo)受眾的線索。IT團(tuán)隊(duì)也意識(shí)到他們可以使用大數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)應(yīng)用程序開發(fā)。這就是DataOps出現(xiàn)的方式（DevOps模型之一）。這兩種做法有何不同？哪個(gè)更好——DataOps還是 DevOps？
DevOps理念將開發(fā)人員和IT運(yùn)維人員整合為一個(gè)團(tuán)隊(duì)。它提供了實(shí)踐和工具，允許項(xiàng)目參與者在整個(gè)開發(fā)過(guò)程中進(jìn)行交互。持續(xù)的接觸和互助消除了不團(tuán)結(jié)。一個(gè)團(tuán)隊(duì)快速解決問(wèn)題并發(fā)布產(chǎn)品。
它將構(gòu)建-測(cè)試-發(fā)布周期與CI/CD管道集成在一起。
該管道自動(dòng)將新代碼集成到主代碼中，測(cè)試構(gòu)建，部署并將產(chǎn)品交付給市場(chǎng)。開發(fā)周期的各個(gè)階段（從規(guī)劃到監(jiān)控）都包含在CI/CD中，并沿著管道不斷“循環(huán)”，直到項(xiàng)目完成。
每個(gè)SDLC成員還參與持續(xù)集成和交付管道。開發(fā)人員創(chuàng)建工作代碼，對(duì)其進(jìn)行測(cè)試，并將其集成到新的構(gòu)建中。QA專家接管工作并運(yùn)行自動(dòng)化和手動(dòng)測(cè)試，以確保產(chǎn)品運(yùn)行時(shí)沒有錯(cuò)誤。項(xiàng)目經(jīng)理控制流程并確保開發(fā)流程按計(jì)劃進(jìn)行。DevOps工程師設(shè)置代碼的物流，以便完成的小程序順利到達(dá)用戶手中。
在SDLC的所有階段，團(tuán)隊(duì)都會(huì)降低產(chǎn)品發(fā)布時(shí)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。專業(yè)人士在反饋上花費(fèi)的時(shí)間更少，因此小程序解決方案可以毫不拖延地交付。
DevOps自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)。
DevOps旨在減少產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開發(fā)、測(cè)試、部署、交付和監(jiān)控中的重復(fù)過(guò)程。DevOps工程師為程序員和測(cè)試人員的工作創(chuàng)造了一個(gè)環(huán)境，以便這些專家更快地完成任務(wù)并減少錯(cuò)誤。
自動(dòng)化有助于設(shè)置基礎(chǔ)設(shè)施并進(jìn)行單元、煙霧和 UI 測(cè)試。DevOps組織對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施可用性和安全性以及應(yīng)用程序日志的自動(dòng)監(jiān)控。
DevOps中的自動(dòng)化不會(huì)阻礙團(tuán)隊(duì)溝通，它允許專家快速識(shí)別小程序中的問(wèn)題并共同努力解決這些問(wèn)題。自動(dòng)化結(jié)構(gòu)工作并實(shí)現(xiàn)高效協(xié)作。
DevOps將基礎(chǔ)設(shè)施視為代碼。
DevOps服務(wù)和解決方案改進(jìn)了基礎(chǔ)設(shè)施的工作。操作員管理它的方式與開發(fā)人員管理代碼的方式相同。工程師不必手動(dòng)設(shè)置機(jī)器。相反，他們編寫存儲(chǔ)在版本控制中的配置代碼。要配置機(jī)器，運(yùn)行文本文件——清單就足夠了。這些腳本將自動(dòng)設(shè)置構(gòu)建服務(wù)器以及測(cè)試和生產(chǎn)環(huán)境。這加快了代碼的編譯和產(chǎn)品的發(fā)布，因?yàn)槿藶殄e(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)很小。
小程序解決方案一直在生成大量數(shù)據(jù)。據(jù) Statista 稱，到 2025 年，全球信息量將增長(zhǎng)到 180 ZB，是 2020 年的三倍。然而，并非所有組織都可以使用大數(shù)據(jù)（收集、處理、分析和熟練應(yīng)用它） . 普華永道估計(jì)組織只使用了 0.5% 的數(shù)據(jù)。甚至 Gartner 認(rèn)為，80% 的 AI 項(xiàng)目就像是巫師驅(qū)動(dòng)的煉金術(shù)。
如果一家汽車廠在沒有數(shù)據(jù)分析的情況下運(yùn)營(yíng)，它最終會(huì)輸給競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。企業(yè)將無(wú)法識(shí)別生產(chǎn)瓶頸、消除瓶頸、預(yù)測(cè)需求或控制產(chǎn)品質(zhì)量。許多公司在工作中依賴數(shù)據(jù)并希望“馴服”連續(xù)的非結(jié)構(gòu)化信息流，這就是DataOps的用武之地。
有些人認(rèn)為DataOps是一種處理數(shù)據(jù)的新格式。其他人認(rèn)為這是DevOps的邏輯發(fā)展，旨在將所有SDLC參與者聚集在一起：開發(fā)人員、DevOps工程師、測(cè)試人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家。該方法用于依賴使用大數(shù)據(jù)的企業(yè)的項(xiàng)目。
持續(xù)提供分析知識(shí)。
DataOps在DevOps流程中運(yùn)行并為其添加熱情。數(shù)據(jù)工程師自動(dòng)從來(lái)源收集信息并將其加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。他們監(jiān)控、分析和過(guò)濾數(shù)據(jù)流，以便企業(yè)從一系列非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中接收有價(jià)值的分析信息。他們創(chuàng)建了用于存儲(chǔ)、移動(dòng)和應(yīng)用信息的基礎(chǔ)架構(gòu)。
分析的定性來(lái)源。
信息進(jìn)入組織并加載到數(shù)據(jù)庫(kù)中，進(jìn)行處理和結(jié)構(gòu)化。然后以表格和圖表的形式將其可視化，并進(jìn)行預(yù)測(cè)。使用DataOps，這些過(guò)程是自動(dòng)化的。只需單擊一個(gè)按鈕即可測(cè)試新分析并將其發(fā)布到生產(chǎn)管道。
測(cè)試檢查通過(guò)管道的信息并確認(rèn)其可靠性、正確性以及與業(yè)務(wù)邏輯的合規(guī)性。開始測(cè)試在初始測(cè)試階段識(shí)別過(guò)程漂移。退出測(cè)試發(fā)現(xiàn)處理不正確的數(shù)據(jù)。它們不會(huì)進(jìn)入純數(shù)據(jù)流，也不會(huì)破壞預(yù)測(cè)模型。
如果管道中的特定位置發(fā)生異常，平臺(tái)會(huì)向數(shù)據(jù)科學(xué)家發(fā)出警報(bào)。測(cè)試結(jié)果在儀表板上可見，分析信息可以根據(jù)需要快速收集，且錯(cuò)誤極少。
DataOps和DevOps的相似之處在于它們支持敏捷項(xiàng)目、改善團(tuán)隊(duì)溝通并依賴自動(dòng)化和CI/CD管道。他們有一個(gè)相似的目標(biāo)：改進(jìn)SDLC并生產(chǎn)出高質(zhì)量的產(chǎn)品。
實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的方法。
DevOps旨在縮短小程序開發(fā)周期。DataOps收集數(shù)據(jù)以分析產(chǎn)品的性能和改進(jìn)方式。
各種流程的自動(dòng)化。
DevOps自動(dòng)配置虛擬機(jī)、版本和服務(wù)器。DataOps可自動(dòng)收集、集成和交付數(shù)據(jù)。
團(tuán)隊(duì)的組成。
DevOps將開發(fā)人員、測(cè)試人員和系統(tǒng)管理員聚集到一個(gè)團(tuán)隊(duì)中。使用DataOps還需要業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者、程序員和數(shù)據(jù)科學(xué)家的參與。
DevOps服務(wù)和解決方案用于頻繁更新的項(xiàng)目。數(shù)據(jù)是優(yōu)先業(yè)務(wù)價(jià)值的組織采用DataOps。這些企業(yè)希望在流程中實(shí)施 ML 和 AI，并利用預(yù)測(cè)分析在市場(chǎng)上取得進(jìn)步。
世界各地的企業(yè)都在意識(shí)到DevOps和DataOps的價(jià)值和經(jīng)濟(jì)利益。2022 年，81%的成都小程序開發(fā)公司表示DataOps對(duì)其組織的工作非常重要或極其重要。在北美，追隨者的人數(shù)略少——34%。從那時(shí)起，他們的人數(shù)一直在增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)運(yùn)維還是開發(fā)運(yùn)維？第一個(gè)可能會(huì)取代或至少補(bǔ)充DevOps服務(wù)和解決方案，以促進(jìn)公司的數(shù)據(jù)文化。
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