Le
devops data science une combinaison de trois choses qui sont la philosophie culturelle, les pratiques et les outils pouvant permettre d’améliorer la capacité d’une entreprise en matière d’application et de service. Il permet d’optimiser et d’évoluer les produits un peu plus vite que les autres sociétés qui n’utilisent que des processus traditionnels en matière de développement de logiciels. Ainsi, les entreprises qui choisissent d’utiliser DevOps pourront bien satisfaire leurs clients.
Comment fonctionnent DevOps ?
Dans un modèle devops data science, les équipes d'opérations et de développement ne sont plus éparpillées. Quelques fois, elles se sont fusionnées pour donner une équipe inséparable. Les ingénieurs et techniciens qui la composent travaillent ainsi sur un cycle de vie en entier d'une application. Cela commence par la création, et aboutit à l’exploitation. Ils s’occupent également du test et du déploiement. Dans d’autres modèles DevOps, les équipes de sécurité et d'assurance qualité s'intègrent étroitement aux opérations et au développement, ainsi qu’à l’ensemble du cycle de vie des applications. Quand la sécurité est prioritaire dans l’activité, on parle souvent de DevSecOps. Si les processus étaient autrefois manuels et lents, aujourd’hui ils sont automatiques et avec une certaine vitesse grâce à un
framework structuré et spécialisé dans la mise en production de chaînes d'analyse de données Ryax parce que ces équipent ont leur pratique pour ça. Elles utilisent des outils spécifiques leur permettant de faire fonctionner et de faire évoluer les applications.
L’utilité du Big Data
Le Big Data est très nécessaire dans le processus de résolution des nouvelles problématiques relatives au traitement de données. Tous les jours, les entreprises font du brassage des volumes massifs de données n’étant pas souvent exploitées. Les objets connectés, les applications et les nouvelles technologies produisent des multitudes de données importantes. Leur gestion implique nécessairement l’utilisation des outils sophistiqués, mais standard afin qu’ils soient utilisables et afin de former de nouveaux leviers de croissance pour la société. L’objectif du
devops data science était de donner une approche pratique de la technologie.
Les intérêts dans la pratique DevOps
Les avantages dans la pratique DevOps pour mener des projets Big Data ou le
devops data science sont la rapidité dans le traitement de données, la rapidité de la livraison, la fiabilité et l’évolutivité. On parle de rapidité dans le traitement de données parce qu’on constate une certaine accélération de rythme des innovations vis-à-vis des clients. Du coup, il y a une grande capacité d’adaptation et une forte croissance de clientèle. Les objectifs sont à la portée des équipes d'opérations et de développement. À titre d’exemple, la livraison continue et les microservices permettent aux équipes de s'occuper des services et de les actualiser plus rapidement.