Када сам први пут започео своју каријеру у подацима, сви су били научници података. Временом смо почели да се диференцирамо - да ли сте градили цевоводе података, или сте били фокусирани на изградњу и обуку модела? Да ли сте били онај на дужности пагера током прекида, или сте били само на позиву када је било време да се представи извршном одбору? Сви смо затражили да изаберемо страну: да ли сте научник података, или сте заправо инжењер података? Прошло је неколико година, а појавила се још једна дивизија. Да ли сте били инжењер података или инжењер аналитике? Да ли се фокусирате на одржавање и оптимизацију цевовода података, или је рад цевовода једноставно средство до краја - крај који резултира у табели за пословну интелигенцију? И сада се то поново дешава. Речено нам је да морамо да унапредимо наше улоге још даље. Да ли смо фокусирани на аутоматизацију, перформансе и квалитет података? Ali nije li to uvek bio cilj? Dostava poslovne vrednosti kroz podatke oduvek je bila suština našeg rada. Automatizacija nije novi koncept; uvek je bila srce i duša inženjeringa podataka. Da li je DataOps Engineering naslov koji će nas konačno ujediniti? Дакле, ако смо сада сви Инжењери ДатаОпс-а, право питање је - како постајемо одлични у томе? Šta je DataOps? Дата покреће све иновације у пословању, од АИ до аутоматизације, а ДатаОпс коначно тражи центар података и центар где припада. To se postiže primenom principa softverskog inženjeringa na razvoj, isporuku i upravljanje podacima.Na primer, iskorišćenjem automatizovanog testiranja performansi i infrastrukture kao koda (IaC), organizacije mogu dalje da optimizuju operacije podataka kako bi zadovoljile poslovne zahteve uz minimalnu latenciju. Једна могућа бочица: складиштење које лежи иза Складиштење је темељ на којем је изграђено све остало. То је гориво које храни ваш мотор, сировина коју ваше цевоводи за податке обрађују. Ако ваше решење за складиштење не може да прати захтеве вашег мотора, ви ћете доживети пропусте у перформансама. То је речено раније, али вреди поновити: споро упита убија иницијативе АИ Mi investiramo u sofisticirane analitske motore i provodimo sate prilagođavajući naš kod, ali ponekad zanemarujemo sloj skladišta kada razmatramo performanse. DataOps za unapređenje vaših inicijativa za podatke ДатаОпс може учинити више од џез вашег резимеа; то би такође могло убрзати ваше АИ планове: Брзо складиштење објеката, са својом високом пропусном ширином и ниским кашњењем, значајно убрзава уношење података из различитих извора (базе података, стреаминг платформе, ИоТ уређаји). Faster Data Movement: Складиштење објеката је најбоља опција за изградњу складишта података. За разлику од традиционалних система складиштења, објектно складиштење омогућава организацијама да складиште огромне количине структурираних и неструктурираних података без угрожавања перформанси. , , и – Заједно са моћним рачунарским моторима – архитектура језера пружа суштинске могућности као што су еволуција шема, путовања у времену и АЦИД трансакције.Ове карактеристике су критичне за осигурање интегритета података, скалабилности и агилности у свету заснованом на АИ Best Choice for Data Lakehouses:  Апаче Ицеберг Делта језеро Hudi Минимизирајући време преноса података, брзо складиштење објеката омогућава бржу обраду података.Ово је критично за радна оптерећења вештачке интелигенције која укључују итеративно обуку и рафинирање модела, где свака сачувана секунда преводи у брже резултате и брже циклусе развоја модела. Reduced Processing Time: Решења за скалабилно складиштење објеката омогућавају тимовима за вештачку интелигенцију да беспрекорно управљају растућим количинама података без угрожавања перформанси, осигуравајући да подаци остану ефикасни како се захтеви за подацима повећавају. Enhanced Scalability: Оптимизација за брзину и перформансе Како можете осигурати да је ваша инфраструктура за складиштење оптимизована за брзину и перформансе? Nisu sva rešenja za skladištenje stvorena jednako.Samo skladištenje objekata visokih performansi će moći da zadovolji zahteve koje na njega postavljaju AI i druga radna opterećenja intenzivna podacima.Dok većina skladištenja objekata zahteva skalabilnost i fleksibilnost, samo nekoliko ima performanse koje su potrebne da bi vaše podatkovne kanalizacije tekle glatko. Choosing the Right Storage Solution: ДатаОпс праксе као подаци može da vam pomogne da identifikujete i arhivirate neaktivne podatke. Ovo oslobađa dragoceni prostor za pohrane za vaše hot podatke, podatke koje vaš analitički motor treba da pristupi najčešće. To može da pomogne u optimizaciji performansi i uštede troškova. Leveraging Data Lifecycle Management: Upravljanje životnim ciklusom Тијење Upravljanje životnim ciklusom Тијење Континуирано пратите перформансе вашег складиштења и идентификујте било какве препреке. Проактивним рјешавањем проблема са складиштењем можете осигурати да ваши цевоводи података функционишу глатко и да ваш аналитички мотор гори на свим цилиндрима. Monitoring and Optimization: Izaberite pametno Избором инфраструктуре за високе перформансе, ваши подаци ће вам пружити увид који вам је потребан када вам је потребан. Запамтите, добро извршена ДатаОпс стратегија се односи на уклањање трења и оптимизацију за брзину. И тај пут до успеха почиње одабиром правог решења за складиштење за посао. Други корак на том путу је обука. дизајниран да помогне инжењерима да постану одлични у управљању њиховим складиштењем података. Можете затражити више информација о овим програмима . Обука и сертификација ovde Обука и сертификација ovde Дођите до нас са било којим питањима на ili na našem Slack kanalu Поздрав @min.io Поздрав @min.io

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Developers do. Download MinIO and see for yourself. 

MinIO

Овај аудио је произведен на оригиналном језику приче!

Зашто ДатаОпс постаје посао сваког - и како се одликује на њему

About Author

КОМЕНТАРИ

ХАНГ ТАГС

ОВАЈ ЧЛАНАК ЈЕ ПРЕДСТАВЉЕН У

Related Stories

Building a website with React and Bulma

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Building a website with React and Bulma

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps