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晓谈数据工程5-DevOps、DataOps 和 MLOps
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DevOps实践的重要性
本文是数据工程概念系列的第5部分,重点讨论DevOps实践的重要性。DevOps是跨开发和运营的文化,旨在通过自动化实现高效、高质量的产品交付,同时增强团队协作、安全性和可扩展性。
一、什么是 DevOps
DevOps文化鼓励团队间的紧密集成,包括质量保证和安全团队。它包括持续集成、持续交付、DevSecOps、基础设施即代码、监控和日志记录、沟通与协作等最佳实践。
DevOps 工具和实际示例
DevOps的工具包括Docker、Kubernetes、Ansible、Terraform、Grafana和GitHub Actions,它们分别在容器化、容器编排、配置管理、基础设施自动化、监控/可视化和自动化工作流程中发挥作用。Netflix作为实例,展示了如何成功地采纳DevOps文化。
二、什么是 DataOps 数据运营
DataOps是一系列打破数据生产者和消费者之间壁垒的实践,旨在提高数据质量、透明度并加速数据交付。
三、什么是 MLOps
MLOps是结合ML模型开发和部署的工程原理,通过自动化流程来减少技术债务。它是ML、数据工程和DevOps的多学科方法,强调模型的版本控制、监控和重新训练。
本系列之前文章涉及企业数据管理的各个方面,包括数据类型、识别数据问题、元数据管理、大数据存储、数据湖和数据仓库以及数据治理。
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