DataOps

Автор: Roger Morrison
Дата создания: 25 Сентябрь 2021
Дата обновления: 1 Июль 2024
Anonim
What is DataOps | DataOps in Practice | DataOps Implementation | DevOps Training | Edureka
Видео: What is DataOps | DataOps in Practice | DataOps Implementation | DevOps Training | Edureka

Содержание

Определение - Что означает DataOps?

Подход DataOps направлен на применение принципов гибкой разработки программного обеспечения и DevOps (объединение разработки и операций) в аналитике данных, для разрушения разрозненных систем и содействия эффективной, оптимизированной обработке данных во многих сегментах. DataOps обслуживается инструментами, технологиями и методами, которые объединяют несколько этапов поэтапного процесса для улучшения и улучшения управления данными для корпоративного использования.


Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.

Техопедия объясняет DataOps

Много различных типов структур могут облегчить подход DataOps. Использование Apache Oozie для обработки проектов Apache Hadoop можно назвать DataOps, так же как и использование процессов ETL в упорядоченном потоке данных. В общем случае DataOps заменяет «водопадную» или последовательную стратегию для аналитики на стратегию, которая подразумевает «ручное удержание» между группами и отделами: например, универсальное соглашение о семантике данных и метаданных является шагом на пути к применению DataOps. Эта идея была реализована только в 2015 году и позже, и некоторые эксперты считают, что в 2017 году больше внимания уделяется DataOps для корпоративных ИТ-систем и анализа данных.