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Ayudando a los equipos de DataOps y DevOps a superar los bloqueos

  • DevOps

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Cualquier organización que busque realmente optimizar su gran pila de datos sabe que tiene enemigos contra ellos, lanzando bloqueos en el camino de los equipos DataOps y DevOps.

Para los equipos DevOps y DataOps que operan Big Data y aseguran que los modelos y servicios permanezcan en producción, hay ciertos bloques que se ciernen sobre el resto. Aquí es cómo los equipos pueden ver estos bloqueos con determinación en lugar de miedo.

Cuando el negocio habla de análisis y big data, el problema número uno en la parte frontal es el volumen. Es una de las V de big data, y es parte de por qué lo llamamos datos "grandes".

El volumen de datos puede ser un desafío. La expansión de giga, tera y petabytes necesita algo de "estaño" para almacenarlo. Todos saben que la sociedad digital está produciendo grandes cantidades de datos, y el volumen está aumentando día a día a partir de las transacciones y registros digitales, el Internet de las cosas (IoT), y una digitalización cada vez mayor y la mentalidad de "chips con todo" que conecta a tantas nuevas categorías de dispositivos cada año. Incluso esa oración era alta en el volumen de palabras.

Y así, con los crecientes volúmenes de datos disponibles, las empresas continúan aprovechando este recurso para crear un nuevo valor comercial. La tendencia alimenta una gran cantidad de nuevas aplicaciones que abarcan una sopa de letras, desde ETL, AI, IoT y ML, dirigida a muchos conductores de negocios.

Estas aplicaciones necesitan una solución de gestión del rendimiento de la aplicación para cumplir con los requisitos de producción de la empresa ya que se implementan en nuevas plataformas de datos.

Luego están los sistemas que comienzan a crujir o caer cuando los volúmenes de datos comienzan a empujar sus límites técnicos. A menudo, se trata de soluciones como sistemas de gestión de bases de datos relacionales o software de visualización o estadística. Muchos ejemplos de estos luchan por gestionar datos realmente grandes.

Las aplicaciones de datos (consumidores de datos) no existen de forma aislada de la pila de big data subyacente. Buscar sin cesar más espacio en el servidor de almacenamiento, reconfigurar clústeres y asegurarse de que las bases de datos estén optimizadas no es una tarea fácil para los equipos de DevOps y DataOps.

Las aplicaciones están enlazadas con muchos sistemas diferentes. El rendimiento de la pila tiene un impacto directo en los consumidores posteriores. La administración de aplicaciones es muy compleja y requiere una solución integral, especialmente para cumplir con los acuerdos de SLA.

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