DataOps
什么是 DataOps？
DataOps 是一种数据管理方式，其采用 DevOps 方法从公司数据中获取深入洞见。DevOps 和数据科学家通过该方式，强强联手，以更好地管理数据和开发分析，从而支持快速创新。
组织为何需要 DataOps？
大部分组织疲于应对数据管理并且对于存储、复制和保护的数据内容的了解不够深入和全面。数十年来，数据一直局限在不同的存储库中，集成几乎不可能实现。此外，管理数据的过程（包括维护、测试、数据模型、书面记录和日志记录）仍在以手动方式完成。
同时，这些组织对于运维和基础设施管理缺乏中心视角，这意味着诸如存储管理（部署、配置和更新）的基础设施任务仍采用被动的管理密集型过程，其性能和资源优化过程既耗时又代价不菲。
所有这些问题都会浪费组织的时间和金钱，同时又会增加风险。如果未能妥善处理这些问题，IT 专业人士就不断需要紧急抢修，无法抽身为组织进行创新。从边缘到云的数据增长只会加剧这一问题。
此外，尽管所有组织都拥有海量数据，但真正开始信息分析过程的组织凤毛麟角。例如，数据科学家仍在花费 45% 的时间进行数据准备任务，包括加载和清理数据。当组织能够从自己的数据中发掘智能或洞见时，往往为时过晚。通过批处理收集或者存储在数据库中的数据通常在生成报告时是有用的，但仅是针对过去的情况。
DataOps 有哪些优势？
DataOps 只专注于通过大数据创造业务价值。作为一种构建和维护分布式数据架构的敏捷方法，它为采用此策略的组织提供巨大的优势。
DataOps 可帮助您控制数据蔓延、确保数据安全并快速创造收入流。它使您能够从单一渠道获取、处理、存储、访问、分析和呈现海量数据，从而加快数字化转型。过渡至 DataOps 策略可为组织带来以下优势：
· 提供实时数据洞见
· 缩短在大数据处理框架上运行的数据科学应用的周期时间
· 标准化可重复的自动化整合式过程
· 有助于团队和团队成员之间更高效地进行沟通和协作
· 通过使用数据分析预测所有可能出现的情况，提高透明度
· 尽可能构建可重现且重复利用代码的过程
· 确保更高的数据质量
· 通过自动化方式管理数据源和基础设施，提高数据科学团队的 ROI
· 通过自动化治理，确保数据安全且遵守数据保护法律
· 实现内外部的大规模数据交付
采用 DataOps 方法，组织将能够使用其来自不同来源、采用各种格式的数据，以了解更多情况并实时进行更多操作。
DataOps 尝试解决哪些问题？
由于数据驱动着组织的一切行动，因此 IoT 和人工智能产生的大量数据带来了前所未有的挑战。要保持竞争力，组织需要解决存储和分析这些海量数据的问题。
为此，公司需要完全改变自己的方法。他们需要从手动、重复的数据管理和低效的存储基础设施转变为 DataOps 思维，从数据中发掘真正的价值。这也许是提高业务敏捷性和速度的唯一途径，同时降低管理基础设施的开销和成本。
这是因为随着数据量呈指数级增长，加剧了工作负载、考验着存储容量并阻碍了数据可见性，这些数据负担最终将拖垮性能和资源优化。部分问题如下：
· 从越来越多的不同来源收集数据：如何在不重复的情况下组织好这些数据？
· 数据治理和所有权：由谁监管并负责这些数据？
· 数据集成：如何使原系统、数据库、数据湖和数据仓库之间的数据流动畅通无阻？
那么，组织如何从成堆成堆的数据中发掘洞见，以进行业务转型并获得竞争优势？ 这正是 DataOps 的用武之地。
DataOps 的核心理念是解决多个数据管道管理难题，这些数据往往源自数量不断增加的数据源，进而提供单一事实来源以制定决策和运行业务。它创建了多个来源数据的全面视角，让整个企业都能获取数据，同时改进数据治理。
DataOps 的原则有哪些？
从根本上而言，DataOps 致力于简化面向分析的数据汇总、准备、管理和开发的生命周期。它从数据增强型应用的敏捷性、实用性、治理和质量这几方面提升了数据管理。
数据科学家在制定 DataOps 概念时，已就控制整个流程的几项原则达成一致，并将其作为 DataOps 宣言的一部分。中心原则包括：
· 工作性能：评估数据分析性能时，主要关注在功能强大的框架和系统上融合准确数据的效率。
· 分析即代码：描述对数据执行的操作是分析的基础，生成的代码则决定了将获得的洞见。
· 可重现：从数据到硬件和软件配置，再到配置每个工具的代码，该流程的每个方面都必须进行版本控制。
· 一次性环境：可轻松构建孤立且安全的一次性技术环境，在这种环境中开展工作成本最低，同时可达到模拟生产环境的效果。
· 简单性和效率：卓越的技术、精良的设计和精简的工作将帮助提升灵活性和成效。
· 分析即制造：要有效地提供分析洞见，分析管道必须专注于流程思维，这与精益制造很像。
· 质量至关重要：要避免错误（防错），操作人员需要可自动检测代码、配置和数据中的异常（自动化）和安全问题的持续反馈和分析管道。
· 监控不可或缺：要检测意外的变化并获得运维统计数据，必须持续监控性能、安全性和质量。
· 缩短周期时间：在整个流程中，从构思到开发和发布，应使用最终重用产品的可重复生产流程，快速、轻松地交付实用的分析产品。
HPE 和 DataOps
HPE Unified DataOps 现已在我们的智能数据平台中上线；借助于它，IT 将能够通过可从物理基础设施抽象化数据和基础设施控制且基于 SaaS 的控制平台来管理数据和基础设施。
此架构方法消除了管理和维护内部部署软件的复杂性、碎片化和成本，让组织不必操心数据和基础设施服务的部署、管理、扩展和交付。此外，通过一键式策略和应用编程接口 (API)，此方法在全局分布数据基础设施上实现了大规模的管理自动化。
这个独一无二的云原生架构通过 HPE GreenLake 提供，将带来全新的数据体验，将云运维引入数据存在的任何位置，并为统一数据管理打下基础。关键创新包括：
· Data Services Cloud Console：该控制台通过将控制平台从底层硬件中分离并移动至云中，为所有位置的数据基础设施带来了云敏捷性。该控制台提供单一 Web 界面，可通过该界面进行统一管理，全面了解情况并获得一致的边缘到云体验。以此种方式将控制抽象化后，可提供一套数据服务，从根本上简化客户在整个生命周期内大规模管理基础设施的方式。
· 云数据服务：该套软件订阅服务使用以应用为中心的 AI 驱动型方法，可实现从任意位置对数据基础设施进行全局管理。订阅用户将从其自助服务和随需应变的配置中受益，它们将消除臆测并大规模优化服务等级目标。
· HPE Alletra：这是全 NVMe 云原生数据基础设施的新产品组合。HPE Alletra 由 Data Services Cloud Console 在本地管理，能以随需应变和即服务的形式提供云运维体验。它配有工作负载优化产品组合，旨在提供架构灵活性来运行任何应用而无需妥协权衡。
· HPE InfoSight：这是业内最先进且最成熟的 AIOps 平台。借助可优化性能、可用性和资源管理的采用 AI 技术的自主数据运维，该平台让您无需头疼、也无需浪费时间处理紧急抢修，同时让您不必操心基础设施。