DataOps
Cos'è DataOps?
DataOps è una modalità di gestione dei dati che utilizza un approccio DevOps per ottenere informazioni sui dati di un'azienda. Con questo approccio, DevOps e i data scientist uniscono le forze per gestire meglio i dati e sviluppare analisi che supportano una rapida innovazione.
Come funziona DataOps?
Con l'ascesa del cloud computing, la crescita esponenziale dei dati e l'intelligenza artificiale, le organizzazioni devono semplificare radicalmente la gestione dei dati e dell'infrastruttura. Di fronte a queste problematiche, molte aziende si sono rese conto che l'unica soluzione era abbattere le barriere tra i creatori e i consumatori di dati: la loro collaborazione porta allo sviluppo di una struttura globale di gestione e orchestrazione dei dati che li utilizza in modo efficace per la business intelligence e promuove il successo dell'azienda.
Tradizionalmente, la gestione dei dati e DevOps risiedono in due reparti separati, ognuno con le proprie problematiche. E sebbene entrambi siano chiamati a svolgere operazioni sempre più complesse, non uniscono le forze per trovare una modalità di collaborazione efficiente. Inoltre, le loro responsabilità non si sovrappongono. In particolare, gli sviluppatori si concentrano sul codice di qualità e i team di dati su integrazione, qualità dei dati e governance.
Pur essendo una disciplina in continua evoluzione, DataOps è diventata il singolo processo più prezioso che aiuta le organizzazioni a compiere la transizione per diventare realmente data-driven. Creando e implementando in modo efficiente i modelli di analisi, gli utenti possono generare più facilmente valore reale dai propri asset di dati.
Perché le organizzazioni hanno bisogno di DataOps?
La maggior parte delle organizzazioni incontra difficoltà nella gestione dei dati e gode di visibilità limitata sui dati archiviati, copiati e protetti. Da decenni, i dati sono anche confinati in diversi repository, rendendo l'integrazione quasi impossibile. Inoltre, il processo di gestione, tra cui manutenzione, test, modelli, documentazione e registrazione, viene svolto ancora manualmente.
Al contempo, queste organizzazioni non hanno una prospettiva centrale sulle operazioni e sulla gestione dell'infrastruttura, il che significa che le attività come la gestione dello storage (implementazione, provisioning e aggiornamento) rimangono confinate in un processo reattivo caratterizzato da numerose procedure di amministrazione, in cui l'ottimizzazione di prestazioni e risorse richiede tempo e denaro.
Tutti questi problemi determinano spesso uno spreco di tempo e denaro, aumentando al contempo il rischio. L'incapacità di gestirli mette fortemente in difficoltà i professionisti IT, impegnati a risolvere le emergenze e incapaci di innovare. La crescita dei dati dall'edge al cloud sta solo aggravando il problema.
Inoltre, tutte le organizzazioni dispongono di enormi quantità di dati, ma solo poche avviano effettivamente il processo di analisi. I data scientist, ad esempio, dedicano ancora circa il 45% del tempo ad attività di preparazione dei dati, inclusi il caricamento e la pulizia. E quando è possibile ricavare intelligence o informazioni dai dati, spesso le organizzazioni li sfruttano solo a ritroso. I dati raccolti tramite l'elaborazione batch e archiviati in un database sono stati tradizionalmente utili nella generazione dei report, ma solo quando riguardavano il passato.
Quali sono i vantaggi di DataOps?
DataOps si concentra esclusivamente sulla creazione di valore aziendale a partire dai Big Data. Come approccio agile alla creazione e al mantenimento di un'architettura di dati distribuiti, offre vantaggi significativi alle organizzazioni che adottano questa strategia.
DataOps può aiutarti a controllare la proliferazione dei dati, garantirne la sicurezza e creare rapidamente flussi di entrate. Ti consente di acquisire, elaborare, archiviare, accedere, analizzare e presentare enormi volumi di dati da un'unica origine per accelerare la trasformazione digitale. Il passaggio a una strategia DataOps può apportare i seguenti vantaggi.
· Informazioni sui dati in tempo reale
· Riduzione dei cicli delle applicazioni di data science in esecuzione nei framework di elaborazione dei Big Data
· Standardizzazione dei processi ripetibili, automatizzati e consolidati
· Comunicazione e collaborazione più efficienti tra i team e i membri dei team
· Maggiore trasparenza utilizzando l'analisi dati per prevedere tutti i possibili scenari
· Processi riproducibili e riutilizzo del codice quando possibile
· Maggiore qualità dei dati
· Aumento del ROI dei team di data science automatizzando il processo di manutenzione delle origini dati e di gestione dell'infrastruttura
· Sicurezza dei dati e conformità alle leggi in materia di protezione dei dati attraverso una governance automatizzata
· Ridimensionamento della delivery dei dati, sia internamente che esternamente
Con l’approccio DataOps, le organizzazioni hanno i mezzi per utilizzare i propri dati, provenienti da diverse origini, in un’ampia serie di formati, per imparare e fare molto di più in tempo reale.
Quale problema cerca di risolvere DataOps?
Poiché i dati dirigono tutte le operazioni, gli enormi voluti generati dall'IoT e dall'intelligenza artificiale rappresentano una problematica completamente inedita. Per rimanere competitive, le organizzazioni devono risolvere il problema dell'archiviazione e dare un senso a questo enorme volume di dati.
A tale scopo, è necessario rivoluzionare completamente il loro approccio, passando da una gestione manuale e ripetitiva e da un'infrastruttura di storage inefficiente a una mentalità DataOps che consenta di sfruttare tutti i vantaggi effettivi dei dati. Questo potrebbe essere l'unico modo per aumentare l'agilità e la velocità del business, riducendo al contempo le spese generali e i costi di gestione dell'infrastruttura.
Poiché il volume dei dati continua a crescere in modo esponenziale, aumentando la pressione sui carichi di lavoro, mettendo alla prova la capacità di storage e oscurando la visibilità dei dati, il carico finisce per rallentare le prestazioni e l'ottimizzazione delle risorse. Ecco alcuni dei problemi riscontrati.
· Raccolta dei dati da origini sempre più disparate: come organizzarli senza creare duplicati?
· Governance e proprietà dei dati: chi ha il controllo e la responsabilità?
· Integrazione dei dati: come unificare il flusso di dati tra sistemi legacy, database, data lake e data warehouse?
In questo contesto, come può un'organizzazione portare alla luce le informazioni sepolte in pile e pile di dati per trasformare l’attività e sviluppare un vantaggio competitivo? È qui che entra in gioco DataOps.
L'idea centrale di DataOps è risolvere la problematica legata alla gestione di più pipeline di dati da un numero crescente di origini in un modo da fornire un'unica fonte di verità per prendere decisioni e gestire l'azienda. Offre un quadro omogeneo dei dati di origini diverse, li rende disponibili nell'intera azienda e ne migliora la governance.
Quali sono i principi di DataOps?
Fondamentalmente, DataOps ha lo scopo di semplificare il ciclo di vita delle operazioni di aggregazione, preparazione, gestione e sviluppo dei dati per l'analisi. Migliora sostanzialmente la gestione in termini di agilità, utilità, governance e qualità delle applicazioni potenziate dai dati.
Durante lo sviluppo del concetto di DataOps, i data scientist hanno concordato diversi principi per governare il processo come parte del DataOps Manifesto. Ecco alcuni dei principi fondamentali.
· Prestazioni di lavoro: la valutazione delle prestazioni dell'analisi considera l'efficienza dell'integrazione di dati accurati su framework e sistemi robusti.
· L'analisi è il codice: descrivere cosa fare con i dati è fondamentale per l'analisi e il codice generato determina le informazioni da fornire.
· Riproducibilità: ogni aspetto del processo deve essere sottoposto a controllo della versione, dai dati alle configurazioni hardware e software, fino al codice che configura ogni tool.
· Ambienti usa e getta: eseguendo il lavoro in ambienti tecnici usa e getta isolati, sicuri e facili da costruire, i costi possono essere ridotti al minimo, rispecchiando al contempo l'ambiente di produzione.
· Semplicità ed efficienza: l’eccellenza tecnica, il design ottimale e la razionalizzazione del lavoro apportano maggiore flessibilità ed efficacia.
· L'analisi è la produzione: per fornire informazioni analitiche in modo efficace, le pipeline di analisi devono concentrarsi su una mentalità basata sui processi, proprio come la produzione snella.
· La qualità è fondamentale: per evitare errori (poka yoke), gli operatori necessitano di feedback continui e pipeline di analisi in grado di rilevare automaticamente anomalie (jidoka) e problemi di sicurezza nel codice, nella configurazione e nei dati.
· Il monitoraggio è fondamentale: per rilevare variazioni impreviste e ricavare statistiche operative, le prestazioni, la sicurezza e la qualità vanno monitorate continuamente.
· Miglioramento delle tempistiche dei cicli: la fornitura di prodotti di analisi utili deve essere completata in modo rapido e semplice durante l’intero processo, dall'ideazione allo sviluppo e al rilascio, con processi di produzione ripetibili che alla fine riutilizzano quel prodotto.
HPE e DataOps
Unified DataOps di HPE prende vita nella nostra Intelligent Data Platform, che consente all'IT di gestire i dati e l'infrastruttura attraverso un piano di controllo basato su SaaS che astrae i dati e il controllo dell'infrastruttura dall'infrastruttura fisica.
Questo approccio architettonico elimina la complessità, la frammentazione e i costi legati alla gestione e alla manutenzione del software on-premise e rende invisibili alle organizzazioni l'implementazione, la gestione, la scalabilità e la delivery dei servizi di dati e infrastruttura. Inoltre, automatizza la gestione su vasta scala tramite criteri con un solo clic e API nell'infrastruttura dati distribuita a livello globale.
Fornita tramite HPE GreenLake, questa architettura cloud native univoca offre una nuova esperienza, portando le operazioni cloud ovunque risiedano i dati e ponendo le basi per unificarne la gestione. Ecco alcune delle principali innovazioni.
· Data Services Cloud Console: questa console infonde l'agilità del cloud nell'infrastruttura dati ovunque si trovi, separando il piano di controllo dall'hardware sottostante e spostandolo nel cloud. Con la gestione unificata in un'unica interfaccia web, la console offre visibilità globale e un'esperienza coerente dall'edge al cloud. L'astrazione del controllo secondo questo approccio rende disponibile una suite di servizi dati che semplifica radicalmente la modalità di gestione dell'infrastruttura da parte del cliente su vasta scala e nel corso dell'intero ciclo di vita.
· Servizi dati cloud: questa suite di servizi in abbonamento software utilizza un approccio basato su IA e orientato alle applicazioni che consente la gestione globale dell'infrastruttura dati da qualsiasi luogo. Gli abbonati traggono vantaggio dal provisioning self-service e on demand, che elimina le incertezze e ottimizza gli SLO su vasta scala.
· HPE Alletra: un nuovo portafoglio di infrastrutture dati cloud native interamente NVMe. Gestito in modo nativo dalla Data Services Cloud Console, HPE Alletra offre l'esperienza operativa del cloud on demand e as-a-service. Presenta un portafoglio di sistemi ottimizzati per i carichi di lavoro progettati per offrire la flessibilità dell'architettura necessaria con cui eseguire qualsiasi applicazione senza compromessi.
· HPE InfoSight: la piattaforma AIOps più avanzata e matura del settore. Elimina le complessità e le perdite di tempo correlate alle operazioni di dati autonome basate sull'IA che ottimizzano le prestazioni, la disponibilità e la gestione delle risorse e rendono l'infrastruttura invisibile.