A tecnologia avança rapidamente e quase todos os setores da indústria tendem a abraçar as mudanças para sobreviver em meio a esse momento conturbado. Tecnologias emergentes como IA, big data e ML podem preparar as empresas para o futuro, garantindo seu crescimento. No entanto, os empreendedores devem combinar tecnologias para atingir seus objetivos de longo prazo, ao mesmo tempo em que abordam efetivamente a intensificação da concorrência.
“Big Data” tornou-se uma palavra da moda no mundo corporativo. Os projetos de Big Data lideram o dia oferecendo insights acionáveis a partir dos dados disponíveis. No entanto, sempre há maneiras de aumentar ainda mais sua eficiência. Uma delas é combinar Big Data com a tecnologia DevOps. Este artigo se aprofundará na combinação de Big Data e DevOps. Mas, antes de prosseguir, vamos entender brevemente esses dois termos.
Big Data- Breve Introdução
Big data refere-se a conjuntos de dados grandes e complexos que são coletados de várias fontes. Seu volume e complexidade são enormes; portanto, o software tradicional de processamento de dados não pode gerenciá-los. Esses conjuntos de dados são úteis para os empreendedores resolverem várias tarefas de negócios e tomarem decisões informadas em tempo real. Dados padrão não podem servir a esse propósito de forma eficaz.
O gerenciamento de dados extensivo envolve vários processos, incluindo obtenção, armazenamento, compartilhamento, análise, digestão, visualização, transformação e teste de dados corporativos para fornecer o valor comercial desejado. Também contribui para agilizar os processos trazendo automação.
Além disso, à medida que as empresas sofrem uma enorme pressão por entregas mais rápidas nesse mercado competitivo, o Big Data pode ajudá-las com insights acionáveis. Mas, quando se trata de fornecer tudo isso com a máxima eficiência, o DevOps traz as ferramentas e práticas certas.
Estatísticas empolgantes para Big Data
- Especialistas indicam que mais de 463 exabytes de dados serão criados todos os dias até 2025, o que equivale a cerca de 212.765.957 DVDs
- A má qualidade dos dados pode custar à economia dos EUA até US$ 3,1 trilhões por ano. Espera-se que o mercado de Big Data atinja um valor de cerca de US$ 103 bilhões até 2027
Depois de conhecer a importância do Big Data, vamos entender o conceito de DevOps.
Introdução do DevOps
Se definirmos DevOps, é uma metodologia, cultura e conjunto de práticas que visam facilitar e melhorar a comunicação e colaboração entre as equipes de desenvolvimento e operações. É focado principalmente em automatizar e simplificar vários processos dentro do ciclo de vida de desenvolvimento do respectivo projeto.
Os pilares essenciais do DevOps são ciclos de desenvolvimento mais curtos, maior frequência de implantação, lançamentos rápidos, trabalho paralelo de diferentes especialistas, e o feedback regular dos clientes são pilares importantes do DevOps. Hoje, esse conceito ganhou terreno por causa de seus benefícios para as empresas.
Ele aumenta significativamente a velocidade, qualidade e confiabilidade do software. A maioria dos projetos de software pode tirar proveito do conceito DevOps na metodologia ágil.
Principais razões pelas quais o DevOps está ganhando ampla aceitação
A falta de comunicação entre os desenvolvedores e a equipe de operações pode retardar o desenvolvimento. O DevOps foi desenvolvido para superar essa desvantagem, fornecendo melhor colaboração entre os membros de ambas as equipes, o que resulta em entrega mais rápida. Ele também oferece entrega ininterrupta de software, minimizando e resolvendo problemas complexos com mais rapidez e eficácia.
A maioria das organizações adotou o DevOps para aumentar a satisfação do usuário e entregar um produto de alta qualidade em pouco tempo, melhorando a eficiência geral e produtividade. O DevOps estrutura e fortalece o ciclo de vida de entrega de software. Começou a ganhar popularidade no ano de 2016, à medida que mais e mais organizações começaram a migrar para o uso de DevOps.
Clientes corporativos que adotaram tecnologias avançadas como Cloud, Big Data, etc., estão exigindo que as empresas forneçam software de alta qualidade capacidades orientadas. Uma pesquisa recente provou que 86% das organizações acreditam que a entrega contínua de software é crucial para seus negócios. Aqui, o DevOps pode ajudar a garantir a entrega oportuna de software de alta qualidade.
Estatísticas-chave do DevOps
- A participação de mercado do DevOps é deverá aumentar em mais de US$ 6 bilhões até 2022 58% das organizações testemunharam um melhor desempenho e ROI aprimorado após a adoção do DevOps
68 por cento das empresas tiveram uma melhor experiência do cliente após a implantação do DevOps
- Integração Contínua (CI) é a prática de mesclar as alterações de código de vários desenvolvedores no repositório central várias vezes ao dia. Entrega Contínua (CD) é a prática de criação, teste e implantação contínua de código de software no ambiente de produção.
Por que Big Data precisa de DevOps
Às vezes, os projetos de Big Data podem ser desafiadores em termos de:
- lidar com a enorme quantidade de dados
entregando a tarefa mais rapidamente para acompanhar a crescente concorrência ou devido à pressão das partes interessadas respondendo rapidamente às mudanças
A abordagem tradicional para enfrentar esses desafios, ao contrário do DevOps, é insuficiente. Tradicionalmente, diferentes equipes e membros trabalham isoladamente. Essa prática cria silos e traz falta de colaboração. Por exemplo, arquitetos de dados, analistas, administradores e muitos outros especialistas trabalham em sua parte do trabalho, o que acaba retardando a entrega.
DevOps, por outro lado, de acordo com os pilares mencionados acima, reúne todos os participantes de todas as etapas do pipeline de entrega de software. Ele remove barreiras e reduz silos entre diferentes funções para tornar sua equipe de Big Data multifuncional com facilidade. Além disso, você pode experimentar um aumento considerável na eficiência operacional, resultando em uma visão de metas melhor compartilhada.
Resumindo, as ferramentas DevOps para Big Data resultam em maior eficiência e produtividade do processamento de Big Data . DevOps para Big Data usa quase as mesmas ferramentas que os ambientes tradicionais de DevOps, como rastreamento de bugs, gerenciamento de código-fonte, ferramentas de implantação e integração contínua.
Embora a combinação de Big Data e DevOps ofereça muitos benefícios para empresas, ele tem seus desafios, e as empresas de software devem enfrentá-los combinando Big Data e DevOps.
Desafios do Big Data Combinação de dados e DevOps
Suponha que você finalmente decidiu integrar o DevOps ao seu projeto de Big Data. Nesse caso, você deve entender os diferentes tipos de desafios que você pode enfrentar durante o processo.
- A equipe de operações da uma organização deve estar ciente das técnicas usadas para implementar modelos de análise, juntamente com um conhecimento profundo das plataformas de big data. E os especialistas em análise devem aprender algumas coisas avançadas, pois trabalham em estreita colaboração com diferentes engenheiros sociais. Recursos adicionais e tecnologia de computação em nuvem serão necessário se você deseja operar o Big Data DevOps com a máxima eficiência, pois esses serviços ajudam os departamentos de TI a se concentrarem mais no aprimoramento dos valores de negócios, em vez de se concentrarem na correção de problemas relacionados a hardware, sistemas operacionais e algumas outras operações.
Embora o DevOps crie uma comunicação forte entre desenvolvedores e profissionais de operação, lidar com alguns desafios de comunicação é difícil. Além disso, testar a função de modelos analíticos deve ser meticuloso e mais rápido em ambientes de nível de produção.
Benefícios da combinação de Big Data e DevOps
DevOps não está associado à análise de dados, portanto, empregar especialistas em dados pode ser uma vantagem adicional para organizações que desejam adotar DevOps com Big Data. Ele pode ajudá-los a tornar as operações de Big Data mais poderosas e eficientes em combinação com Dev Ops. A integração de Big Data e DevOps resulta nos seguintes benefícios para as organizações.
-
Atualizações de software efetivas
Em geral, o software combina com os dados com certeza. Portanto, se você deseja atualizar seu software, deve conhecer os tipos de fontes de dados do seu aplicativo. Isso pode ser entendido interagindo com seus especialistas em dados enquanto integra DevOps e Big Data.
- Taxas de erro mínimas
Principalmente, os erros aumentam quando as organizações enfrentam problemas ao lidar com dados ao escrever e testar o software. Encontrar e evitar esses erros continua sendo a principal prioridade no pipeline de entrega de software para economizar tempo e esforço. Erros relacionados a dados podem ser corrigidos em um aplicativo com forte colaboração entre DevOps e especialistas em Big Data.
- Constrói Relacionamentos
Especialistas que não são de dados não podem entender o software que roda com Big Data por causa da tremenda verificação nos tipos e variedade de dados. Aqui, os especialistas em dados podem ajudar os profissionais de DevOps a obter conhecimento sobre os tipos de dados e os desafios com os quais precisam lidar para garantir os melhores resultados. É justo mencionar que a equipe de DevOps trabalhando em colaboração com a equipe de Big Data resulta em aplicações cujo desempenho no mundo real é o mesmo que no ambiente de desenvolvimento.
- Processos simplificados
-
Processos demorados, como migração ou tradução de dados, podem atrasar seu projeto. Mas combinar DevOps e Big Data ajuda a simplificar as operações e melhorar a qualidade dos dados. Como resultado, os executivos podem se concentrar em outras tarefas produtivas e criativas.
Análise Contínua
Assim como a integração contínua (CI), você pode se beneficiar de análises constantes combinando DevOps e Big Data. Assim é porque a combinação pode agilizar os processos de análise de dados e automatizá-los usando algoritmos.
- Feedback preciso
Quando o software de Big Data é implantado em produção, é hora de coletar feedback preciso e em tempo real para encontrar seus pontos fortes e fracos. Novamente, a estreita colaboração de executivos de DevOps e cientistas de dados, graças à combinação de DevOps e Big Data, pode ser útil nesse processo.
Aplicações críticas de DevOps em Big Data
- Planejamento eficaz para Atualizações de software
Um desenvolvedor precisa ter uma visão dos tipos de dados que serão úteis no desenvolver um aplicativo ou software de nível empresarial. Também é necessário entender onde os dados serão usados no aplicativo e em que medida.
Você deseja fornecer essas informações ao seu desenvolvedor antecipadamente e garantir que seu desenvolvedor trabalhe com um especialista em dados.
Seus especialistas em dados conhecerão o código correto e manterão seu desenvolvedor no caminho certo para projetar ou atualizar o software de sua empresa. Você deseja manter a integridade do seu sistema e ter tudo funcionando sem problemas para suas atualizações.
Baixo Chances de Erro
Quando o software é desenvolvido, os desenvolvedores tendem a testá-lo rigorosamente, por isso o problema relacionado aos dados causa erros constantes. Além disso, essa taxa de erro continua aumentando à medida que a complexidade do software aumenta de acordo com o e aumento nos dados. Aqui, a colaboração de DevOps e Big Data entra em jogo.
Os cientistas de dados e desenvolvedores identificam esses erros nos estágios iniciais, economizando tempo e esforço de ambas as equipes. Além disso, facilita a localização de outros erros no aplicativo.
Ambiente consistente
A filosofia DevOps afirma que um ambiente amigável ao desenvolvimento deve se assemelhar a um cenário do mundo real, mas é impossível sempre que big data entra em jogo.
É difícil criar um ambiente amigável ao desenvolvimento quando um desenvolvedor precisa envolver big data no desenvolvimento de software que consiste em muitos conjuntos de dados complexos e muitos tipos de dados.
Você deseja que os desenvolvedores de sua empresa estejam bem cientes de todos os desafios que seus desenvolvedores enfrentarão, e seu especialista em dados pode fornecer as respostas. Você pode contratar um especialista em dados ou contratar um especialista em dados para ajudar seus desenvolvedores a produzir software de nível empresarial.
Concluding Lines
Embora o conceito de DevOps tenha crescido e esteja maduro o suficiente para fornecer software e serviços com mais rapidez, ainda não é considerado uma abordagem crítica por muitas empresas em todo o mundo. As empresas de grande escala ainda seguem as abordagens antigas devido à crença falsa ou imprópria de que a transição para DevOps pode falhar.
Mas a mudança para DevOps pode ajudar as empresas a fornecer produtos de alta qualidade rapidamente e as empresas podem fornecer melhores resultados a longo prazo depois de combinar Big Data com DevOps.
Imagem Interna e Crédito da Imagem em Destaque: Fornecido pelo Autor; Obrigada!
-
