Великі дані та DevOps – виграшна комбінація для глобальних підприємств
Технології швидко розвиваються, і майже кожна галузь промисловості прагне прийняти зміни, щоб вижити в ці неспокійні часи. Нові технології, як-от штучний інтелект, великі дані та ML, можуть підготувати компанії до майбутнього, одночасно забезпечуючи їх зростання. Однак підприємці повинні поєднувати технології, щоб досягти своїх довгострокових цілей, одночасно ефективно борючись із загостренням конкуренції.
«Великі дані» стали модним словом у світі бізнесу. Проекти Big Data рухають день, пропонуючи корисну інформацію на основі доступних даних. Однак завжди є способи ще більше підвищити їх ефективність. Один з них поєднує Big Data з технологією DevOps. У цій статті ми докладніше розглянемо поєднання великих даних і DevOps. Але перш ніж йти далі, давайте коротко розберемо ці два терміни.
Великі дані - короткий вступВеликі дані стосуються великих і складних наборів даних, які збираються з різних джерел. Їх обсяг і складність величезні; тому традиційне програмне забезпечення для обробки даних не може впоратися з ними. Ці набори даних зручні підприємцям для вирішення різноманітних бізнес-завдань і прийняття обґрунтованих рішень у режимі реального часу. Стандартні дані не можуть ефективно служити цій меті.
Розширене керування даними включає різні процеси, зокрема отримання, зберігання, обмін, аналіз, прийом, візуалізацію, перетворення та тестування корпоративних даних для забезпечення бажаної бізнес-цінності. Це також допомагає оптимізувати процеси за рахунок автоматизації.
Крім того, оскільки компанії відчувають величезний тиск, щоб швидше працювати на цьому конкурентному ринку, великі дані можуть допомогти їм отримати практичну інформацію. Але коли справа доходить до надання всього цього з максимальною ефективністю, DevOps пропонує правильні інструменти та практики.
Захоплююча статистика великих даних
Експерти кажуть, що до 2025 року кожен день буде створюватися понад 463 екзабайти даних, що дорівнює приблизно 212 765 957 DVD-дискам Погана якість даних може коштувати економіці США до 3,1 трильйона доларів на рік. Очікується, що до 2027 року ринок великих даних досягне приблизно 103 мільярдів доларів США Понад 97% організацій повідомляють про інвестиції у великі дані та ШІ Близько 95% компаній стверджують, що нездатність розуміти неструктуровані дані та керувати ними стримує їхЗрозумівши важливість великих даних, давайте зрозуміємо концепцію DevOps.
Вступ до DevOps
Якщо ми визначимо DevOps, то це методологія, культура та набір практик, спрямованих на полегшення та покращення спілкування та співпраці між командами розробки та операцій. В основному він зосереджений на автоматизації та оптимізації різних процесів у циклі розробки відповідного проекту.
Основними складовими DevOps є коротші цикли розробки, підвищена частота розгортання, швидкі випуски, паралельна робота різних експертів і регулярні відгуки клієнтів є важливими стовпами DevOps. Сьогодні ця концепція набула популярності завдяки її перевагам для бізнесу.
Це значно підвищує швидкість, якість і надійність програмного забезпечення. Більшість програмних проектів можуть використовувати концепцію DevOps у гнучкій методології.
Основні причини широкого поширення DevOpsВідсутність зв’язку між розробниками та командою операцій може сповільнити розробку. DevOps розроблено, щоб подолати цей недолік, забезпечуючи кращу співпрацю між членами двох команд, що призводить до швидшої доставки. Це теж...
Технології швидко розвиваються, і майже кожна галузь промисловості прагне прийняти зміни, щоб вижити в ці неспокійні часи. Нові технології, як-от штучний інтелект, великі дані та ML, можуть підготувати компанії до майбутнього, одночасно забезпечуючи їх зростання. Однак підприємці повинні поєднувати технології, щоб досягти своїх довгострокових цілей, одночасно ефективно борючись із загостренням конкуренції.
«Великі дані» стали модним словом у світі бізнесу. Проекти Big Data рухають день, пропонуючи корисну інформацію на основі доступних даних. Однак завжди є способи ще більше підвищити їх ефективність. Один з них поєднує Big Data з технологією DevOps. У цій статті ми докладніше розглянемо поєднання великих даних і DevOps. Але перш ніж йти далі, давайте коротко розберемо ці два терміни.
Великі дані - короткий вступВеликі дані стосуються великих і складних наборів даних, які збираються з різних джерел. Їх обсяг і складність величезні; тому традиційне програмне забезпечення для обробки даних не може впоратися з ними. Ці набори даних зручні підприємцям для вирішення різноманітних бізнес-завдань і прийняття обґрунтованих рішень у режимі реального часу. Стандартні дані не можуть ефективно служити цій меті.
Розширене керування даними включає різні процеси, зокрема отримання, зберігання, обмін, аналіз, прийом, візуалізацію, перетворення та тестування корпоративних даних для забезпечення бажаної бізнес-цінності. Це також допомагає оптимізувати процеси за рахунок автоматизації.
Крім того, оскільки компанії відчувають величезний тиск, щоб швидше працювати на цьому конкурентному ринку, великі дані можуть допомогти їм отримати практичну інформацію. Але коли справа доходить до надання всього цього з максимальною ефективністю, DevOps пропонує правильні інструменти та практики.
Захоплююча статистика великих даних
Експерти кажуть, що до 2025 року кожен день буде створюватися понад 463 екзабайти даних, що дорівнює приблизно 212 765 957 DVD-дискам Погана якість даних може коштувати економіці США до 3,1 трильйона доларів на рік. Очікується, що до 2027 року ринок великих даних досягне приблизно 103 мільярдів доларів США Понад 97% організацій повідомляють про інвестиції у великі дані та ШІ Близько 95% компаній стверджують, що нездатність розуміти неструктуровані дані та керувати ними стримує їхЗрозумівши важливість великих даних, давайте зрозуміємо концепцію DevOps.
Вступ до DevOps
Якщо ми визначимо DevOps, то це методологія, культура та набір практик, спрямованих на полегшення та покращення спілкування та співпраці між командами розробки та операцій. В основному він зосереджений на автоматизації та оптимізації різних процесів у циклі розробки відповідного проекту.
Основними складовими DevOps є коротші цикли розробки, підвищена частота розгортання, швидкі випуски, паралельна робота різних експертів і регулярні відгуки клієнтів є важливими стовпами DevOps. Сьогодні ця концепція набула популярності завдяки її перевагам для бізнесу.
Це значно підвищує швидкість, якість і надійність програмного забезпечення. Більшість програмних проектів можуть використовувати концепцію DevOps у гнучкій методології.
Основні причини широкого поширення DevOpsВідсутність зв’язку між розробниками та командою операцій може сповільнити розробку. DevOps розроблено, щоб подолати цей недолік, забезпечуючи кращу співпрацю між членами двох команд, що призводить до швидшої доставки. Це теж...
What's Your Reaction?
