DataOps和DevOps這對CP，能讓軟體和資料變天!

在這個快速變化的數字世界裡，企業要想跟上潮流，就得不停地調整和升級，這就是為什麼像DevOps和DataOps這樣的概念變得越來越受歡迎了。

在大資料領域，以前都是先開發後治理，現在推行資料開發治理一體化的DataOps。那麼，DataOps具體是什麼，應該怎麼做呢?DataOps是一個比較新的概念，但是它的孿生兄弟DevOps卻是一個很成熟的概念，並且DevOps還是借鑑DevOps演化而來的。為此，我們將這兩個概念放在一起來進行對比討論，將是一件有意思的事情。

DevOps之後，DataOps崛起

先來看看DevOps。

DevOps這個詞兒第一次出現是在2009年，當時的目標很明確——讓軟體開發(Dev)和運維(Ops)的小夥伴們能更好地合作。在那個年代，軟體開發和運維常常是兩撥人馬，各幹各的，溝通少，摩擦多。

DevOps的出現，就像是給這兩個團隊搭了座橋，讓他們能順暢交流，共同努力，把軟體快速且高質量地推向市場。

DevOps的核心原則包括自動化、持續整合、快速反饋和持續改進，透過這些原則，DevOps改變了軟體開發的面貌。自動化讓重複性的工作減少了，團隊可以把精力用在更有創意的地方。持續整合意味著程式碼經常被合併到共享倉庫中，問題可以早發現早解決。快速反饋讓開發團隊知道他們的工作是否符合使用者的需求，而持續改進則保證了軟體產品能不斷變得更好。

DataOps借鑑了DevOps的思想，並應用於資料開發治理領域。

DataOps，這個詞可能沒那麼響亮，但它在資料界的地位可一點不比DevOps低。DataOps的想法大概是在2014年左右開始流行，當時資料科學和大資料技術迅速發展，企業發現他們急需一種方法來高效地處理大量資料。DataOps就是在這樣的背景下應運而生的，它借鑑了DevOps的很多思想，目的是讓資料分析和資料管理的流程更加高效和協調。

DataOps的核心原則也圍繞著自動化、持續整合和快速反饋，但它更側重於資料的質量、訪問和分析。

DataOps與DevOps之間，有千絲萬縷的聯絡

需要指出的是，DevOps和DataOps這兩個概念有密切的聯絡：最開始，是DataOps借鑑DevOps的思想來發展自己的技術體系;後來，隨著DataOps的發展，尤其是隨著資料要素的價值越來越重要，DataOps反過來又推動了DataOps的更新迭代。並且，這兩個領域有比較明顯的融合趨勢，接下來，我們就進行更詳細的分析。

我們可以說，DataOps是DevOps的一個自然延伸。

例如，DevOps中的自動化原則在DataOps中變成了自動化資料處理流程，從而減少手動錯誤，加快資料準備和分析的速度。而DevOps的快速迭代和持續整合原則，則在DataOps中體現為快速整合新的資料來源和不斷最佳化資料分析模型的能力。這種從DevOps到DataOps的轉化，極大地促進了資料分析和管理的高效性和準確性。

而反過來，DataOps的實踐也為DevOps的發展提供了新的視角和策略。在DataOps實踐中積累的經驗，比如高效的資料處理和複雜的資料管道管理，反過來又促進了DevOps方法論的發展。

以資料驅動的決策為例，DataOps的實踐強調了資料的價值和資料洞察對於業務決策的重要性。這種理念被應用回DevOps中，導致了更加重視資料和度量在軟體開發過程中的角色。比如，在持續整合/持續部署(CI/CD)的流程中，透過更精細的資料分析，可以進一步最佳化軟體交付的質量和效率。

融合DataOps和DevOps，將徹底改變遊戲規則

需要指出的是，很多時候，軟體開發和資料開發治理是同時進行的，企業既需要開發運維軟體，也需要處理大量的資料。這種情況下，就需要團隊能夠融合DataOps和DevOps。這種融合不僅涉及技術層面，還深刻影響著組織文化和流程。

技術上，DataOps和DevOps共享許多相似的工具和平臺。比如，自動化工具如Jenkins和Docker在兩個領域都非常關鍵。在DevOps中，它們用於自動化軟體的部署和測試;而在DataOps中，這些工具用於自動化資料的處理和分析流程。同樣，雲平臺像阿里雲、騰訊雲、華為雲、百度雲、京東雲、金山雲等提供了靈活的基礎設施，支援兩者的快速擴充套件和彈性需求。

技術融合帶來的優勢顯而易見，它不僅提高了效率，還降低了成本，因為使用通用工具減少了學習曲線和技術堆疊的複雜性。然而，這也帶來了挑戰，特別是在技術選型和技術團隊技能的匹配上。企業需要確保他們的技術棧既能滿足DevOps的快速軟體迭代需求，又能支援DataOps的大規模資料處理和分析需求。

在文化和流程層面，DataOps和DevOps的結合，促使組織更加重視跨職能團隊的協作和溝通。DevOps文化鼓勵快速反饋和持續改進，而DataOps則強調資料驅動的決策。將這兩種文化融合在一起，可以幫助企業更快地從資料中學習和適應，同時保持軟體和服務的高質量和快速交付。

然而，這種文化和流程的融合並非沒有挑戰。組織需要打破傳統的壁壘，促進不同背景(如工程師、資料科學家、業務分析師)的團隊成員之間的理解和協作。此外，推動這種文化轉變需要時間和耐心，特別是在那些習慣了傳統運作模式的企業中。只有透過不斷的實踐和學習，企業才可以在這兩個領域中找到最佳的結合點，實現真正的數字化轉型。

需要注意的是，隨著企業數字化轉型步入深水區，DataOps和DevOps的融合應用，將從可選項變成必選項。接下來，我們以一個具體的例子，來說明DataOps和DevOps融合應用的場景。

有某個知名的金融科技公司，這家公司的核心業務依賴於其軟體開發和資料處理能力，不僅需要快速開發和維護其金融交易平臺，還要實時分析龐大的交易資料，以最佳化交易演算法和客戶體驗。面對這一雙重挑戰，該公司採取了將DevOps和DataOps策略相結合的方式。

在實踐中，需要軟體工程師和資料科學家緊密合作，共同設計和最佳化系統。使用DevOps的方法，實現自動化測試和持續整合，確保軟體更新可以快速且頻繁地推出，同時保持高可靠性。與此同時，DataOps的實踐使得資料流從實時交易中無縫地捕獲、處理並反饋到系統中，以實時調整交易策略和風險管理模型。

例如，在開發一個新的風險評估工具時，團隊使用DevOps的快速迭代能力，將新演算法迅速整合到現有平臺中。同時，DataOps方法確保了從交易系統收集的資料可以實時分析並用於不斷調優演算法效能。這種快速迭代和實時資料分析的結合，不僅提升了風險評估工具的準確性，也增強了公司對市場動態的響應能力。

這種DataOps和DevOps的融合實踐，為公司帶來了顯著的競爭優勢：軟體開發的敏捷性提高了市場響應速度，而資料分析的深度和廣度又為決策提供了更為豐富的洞見。這不僅加強了公司的市場地位，也為客戶提供了更高效、更安全的服務。

這個例子清晰地展示了，在當今資料驅動和快速變化的商業環境中，DataOps和DevOps的融合不僅是可行的，而且是必要的。它們共同構建了一個既靈活又強大的框架，支援企業在創新和效率之間找到完美的平衡點。

智領云云原生大資料平臺Kubernetes Data Platform(簡稱KDP)就是這樣一個可以融合DataOps和DevOPs的產品，既可以幫助企業無縫整合DevOps，更為企業打造 DevOps生態鏈提供了便捷的技術支援。

KDP允許使用者直接在K8s環境中快速配置和部署各種大資料應用，並能夠無縫對接現有的CI/CD管道，並提供對常見DevOps工具的支援。這意味著資料科學家和運維團隊可以使用他們喜歡的工具和流程，沒有複雜的遷移或學習曲線。隨著DevOps文化的深入人心，這種無縫的整合是促進團隊協作、提高生產力和創新速度的關鍵。

其雲原生技術下的DataOps方法論實踐，更以雲原生的方式在平臺上執行大資料應用，使資料不再孤立地分佈於多個雲的孤島中，從而可以從任何地方流暢安全地進行移動，並以一致、整體的方式管理資料從準備到報表階段的整個生命週期。