Cas d'usage pour le DevOps

Concepts DevOps

Cem Sakarya

DevOps Risk Advisor

DevOps

DevOps : développement logiciel + opérations IT
Collaboration et responsabilité partagée
Versions MVP
S'adapte à divers cas d'usage

Ingénierie d'infrastructure

Concevoir, développer et maintenir l'infrastructure IT
Cette infrastructure s'appuie sur le cloud ou sur du matériel détenu par l'entreprise
Les ingénieurs infrastructure gèrent le matériel, le réseau et les composants cloud

Les tâches de l'ingénierie d'infrastructure sont la sécurité, les outils internes, le matériel, le cloud et le réseau.

Ingénierie produit

Concevoir, développer et maintenir les produits logiciels
Composants orientés client

Les tâches de l'ingénierie d'infrastructure sont la sécurité, les outils internes, le matériel, le cloud et le réseau. Pour l'ingénierie produit : conception produit, expérience utilisateur et MVP.

Ingénierie des données

L'ingénierie des données désigne la création de systèmes permettant de collecter et d'exploiter les données.

L'ingénierie produit construit une fonctionnalité côté client. L'ingénierie des données collecte, stocke et met les données à disposition.

¹ https://en.wikipedia.org/wiki/Data_engineering

DevOps combine assurance qualité, développement logiciel et opérations IT. DataOps regroupe qualité des données, ingénierie des données et intégration des données. MLOps inclut entraînement de modèles ML, Machine Learning et maintenance des modèles.

DataOps

Les logiciels sont alimentés par les données
Les données circulent via des pipelines
Assurer un flux fluide
Éviter toute perte en transit
Acheminer les données pour les data scientists et les ML Engineers

MLOps

Prédire l'avenir à partir des données passées
Préparation des données (historique)
Entraînement du modèle
Test du modèle
Déploiement
Maintenance

Pas de concurrence

Un bon code produit de bonnes données qui mènent à un bon ML.

Passons à la pratique !

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