Se non hai una stretta relazione con i Big Data e non ci lavori, potresti pensare che DevOps non abbia nulla a che fare con i Big Data. Tuttavia, ti sbagli! Vediamo come DevOps è utile per i Big Data.

Bene, diamo prima una breve panoramica di cos'è DevOps.

DevOps è la combinazione di strumenti e pratiche che aiutano un'organizzazione ad aumentare la sua capacità di fornire applicazioni e servizi. Questa maggiore velocità aiuta un'organizzazione a competere in modo più efficace e a soddisfare i propri clienti.

Con DevOps, il team di sviluppo e quello operativo lavorano a stretto contatto come un'unica unità, in cui lo sviluppatore lavora dallo sviluppo di un'applicazione fino all'avvio delle operazioni.

I team si integrano per utilizzare pratiche volte ad automatizzare il più possibile i processi, rendendo il loro compito più gestibile.

Vantaggi di DevOps:

• Velocità di esecuzione delle attività
• Aggiornamenti più rapidi
• Più affidabilità
• Sviluppo di processi su larga scala
• Proprietà e responsabilità
• Sicurezza

Ora sappiamo cos'è DevOps e quali sono alcuni dei suoi vantaggi. Spieghiamo perché DevOps è importante.

Sia il software che Internet hanno trasformato il mondo fin dall'evoluzione di quest'ultimo.

In passato, le persone utilizzavano software e strumenti per supportare la gestione aziendale, ma ora sono diventati parte integrante di molte organizzazioni.

Le organizzazioni utilizzano il software per aumentare la propria efficienza e anche per ridurre i costi. Quindi, per supportare il software e lo sviluppo di nuovi software, entra in gioco DevOps.

Scopriamo in breve cosa sono i Big Data?

I Big Data sono una raccolta di set di dati sofisticati e di grandi dimensioni. Il team dedicato ai Big Data comprende ingegneri, esperti e data scientist.

Comportano numerose sfide. In genere, i grandi set di dati creano queste sfide. A volte, sono difficili da gestire e mantenere, ma i Big Data offrono anche numerosi vantaggi.

I Big Data consentono a un'organizzazione di ottenere più risposte alle domande, poiché più informazioni sono presenti nei set di dati, e più risposte significano che un'organizzazione può affrontare problemi più complessi.

DevOps per i Big Data

L'obiettivo principale del team DevOps è sviluppare e distribuire software più efficiente. Coinvolgere esperti di dati nel team DevOps nel processo di distribuzione del software può rappresentare un vantaggio per l'ottimizzazione dei processi di sviluppo in corso.

Poiché i progetti Big Data sono più complessi, gli esperti di dati forniscono un contributo prezioso integrandosi con il team DevOps lungo l'intera pipeline di distribuzione del software.

Contribuiscono a garantire la trasparenza dei dati, garantendone al contempo la sicurezza.

Quali sono le applicazioni di DevOps nei Big Data?

Pianificazione efficace degli aggiornamenti software

Prima di progettare/sviluppare un'applicazione o un software di livello aziendale, uno sviluppatore deve comprendere i tipi di dati di cui avrà bisogno per l'applicazione e la loro quantità.

È meglio che uno sviluppatore lo sappia il prima possibile, e questo può accadere solo quando lo sviluppatore è in contatto con un esperto di dati.

Gli esperti di dati conoscono bene i set di dati e possono aiutare lo sviluppatore nella progettazione o nell'aggiornamento del software di conseguenza, nonché nella pianificazione di aggiornamenti futuri.

Basse probabilità di errore

Quando si sviluppa un software, gli sviluppatori lo testano rigorosamente e i problemi correlati ai dati causano errori costanti. Questo tasso di errore continua ad aumentare con l'aumentare della complessità del software e dei dati in esso contenuti.

È qui che entra in gioco la collaborazione tra DevOps e Big Data.

I data scientist/esperti e gli sviluppatori identificano questi errori nelle fasi iniziali, il che fa risparmiare tempo e fatica a entrambi i team. Inoltre, semplifica l'individuazione di ulteriori errori nell'applicazione/software.

Ambiente coerente

La filosofia DevOps afferma che dovrebbe essere creato un ambiente di sviluppo che assomigli a un ambiente reale, ma ciò non è possibile quando entrano in gioco i big data.

Un ambiente di sviluppo compatibile è difficile da creare quando uno sviluppatore deve includere i big data nello sviluppo di un software, che consiste in molti set di dati complessi, che a loro volta contengono molti tipi di dati.

Gli esperti di dati aiutano gli sviluppatori a comprendere le tipologie di sfide che il team di sviluppo dovrà affrontare durante la creazione di tale ambiente e la produzione del software.

Accuratezza nel feedback

Dopo la produzione e il rilascio di un'applicazione o di un software, vengono raccolti alcuni dati. Questi dati vengono analizzati e i team determinano quali parti del software funzionano bene e in quali aree il software presenta delle lacune.

Questi dati sono utili in quanto costituiscono una base per il successivo aggiornamento del software/applicazione. I dati raccolti per l'analisi includono lo stato di salute dell'app, ovvero l'utilizzo della memoria, l'utilizzo della CPU, la posizione dell'utente, il numero di utenti che utilizzano l'app, ecc.

Conclusione

Beh, DevOps e Big Data sono due dipartimenti diversi all'interno di un'organizzazione, ma i team DevOps e Big Data possono collaborare e trarre vantaggio reciproco semplificando i processi.

Integrando DevOps con il team dati, lo sviluppo del software può diventare un compito semplice e l'organizzazione può diventare più efficiente nella produzione di tali applicazioni/software.