在过去的几十年中, 各种规模的组织都采用了IT技术来改善运营和竞争力. 很多公司都想 构建高效的web应用程序 在有效管理数据的同时. 为此，他们一直在寻找更好的方法 数据分析、软件开发和数据管理.
DevOps服务 管理软件开发和交付. DataOps是一种端到端高效交付数据产品的方法. 两者都解决了软件开发和交付的规模需求.
DataOps方法包括SQL查询， 机器学习 模型和见解、数据管道等等. 虽然DataOps侧重于数据在分析和数据流中的使用， DevOps 专注于 软件开发 过程和产品交付周期.
基于 敏捷框架，两者的设计都是为了加速 软件开发生命周期. 简而言之, DevOps 关注 软件产品开发，而DataOps则缩短了从数据需求到数据成功的时间.
本博客概述了两者，并强调了它们的不同之处.
什么是DevOps?
作为一套实践和工具， DevOps 在整个软件开发生命周期中支持IT操作和开发团队的协作. 使用自动化，DevOps敏捷方法可以将操作集成到一个无缝的工作流中. 自动化 DevOps 包含构建-测试-发布周期 持续集成 开发管道.
DevOps的好处是什么?
- 节约成本
- 改善沟通和协作
- 减少灾难恢复时间
DevOps的要素
Infrastructure-as-Code
DevOps依赖于更好地利用基础设施资源. 有了它，开发人员可以使用代码二进制的描述性模型来管理it基础设施.
自动化
DevOps 是否有许多工具可以自动执行重复性和手动任务，而人工干预最少.
CI / CD
DevOps支持自动化, 安全, 而敏捷开发则采用持续开发, 测试, 和部署.
什么是DataOps?
DataOps方法由工具组成, 实践, 以及专注于企业数据管理的框架. 它使技术和文化变革标准化. DataOps帮助企业降低数据管理成本, 提高数据质量, 并加快产品上市时间. 它使数据收集、分析和决策变得高效.
数据运维的好处是什么?
- 自动化分析过程和手动数据收集
- 隔离生产数据
- 持续监控数据管道
- 启用受控数据访问
- 集中和共享数据定义
- 增强数据栈的可重用性
DevOps vs DataOps
DevOps和DataOps之间的主要区别在于交付的产品. DevOps工程师开发和交付软件. DataOps侧重于基于数据的应用程序交付. 它们也需要不同的技能组合和团队才能成功.
- 合作: DevOps 涉及工程和开发团队. DataOps涉及应用程序开发人员、业务用户和IT操作. With DataOps, data is important; with DevOps，代码很重要.
- 质量:虽然两者都有高质量的组成部分， DevOps 是为了创造一个高质量的最终产品, 而DataOps则确保高质量的数据进入流程.
- 周期时间:DevOps专注于更短的发布周期. DataOps专注于构建一个连续的数据管道.
- 操作:DevOps运行可重复的和类似的周期. DataOps解决不断变化的数据挑战.
- 测试数据管理: DevOps在实现过程中包括测试数据管理. DataOps从分析开始，然后专注于从多个数据源中释放价值.
结论
在当今高度动态的科技领域, 对于企业来说，依赖高效的软件应用程序至关重要, 可伸缩的, 和安全. 为此，他们必须采用正确的模型和方法.
DataOps和 DevOps 通过先进的创新提供竞争优势. InApp 在十大彩票网址的软件开发过程中使用这两种方法已经超过十年了吗. 如果你有任何问题， 请 十大彩票网址.
