Případy použití DevOps

Koncepty DevOps

Cem Sakarya

DevOps Risk Advisor

DevOps

DevOps: vývoj softwaru + IT provoz
Spolupráce a sdílená odpovědnost
MVP vydání
Přizpůsobitelné různým případům použití

Infrastrukturní inženýrství

Návrh, vývoj a správa IT infrastruktury
Infrastruktura vyžaduje výkon z cloudu nebo z vlastního hardwaru společnosti
Infrastrukturní inženýři se starají o hardware, síť a cloudové komponenty

Úkoly infrastrukturního inženýrství: bezpečnost, interní nástroje, hardware, cloud a síť.

Produktové inženýrství

Návrh, vývoj a správa softwarových produktů
Komponenty orientované na zákazníka

Úkoly infrastrukturního inženýrství: bezpečnost, interní nástroje, hardware, cloud a síť. Pro produktové inženýrství: design produktu, uživatelský zážitek a MVP.

Datové inženýrství

Datové inženýrství zahrnuje budování systémů pro sběr a využití dat.

Produktové inženýrství vytváří funkce pro zákazníky. Datové inženýrství shromažďuje, ukládá a zpřístupňuje data.

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

DevOps kombinuje zajištění kvality, vývoj softwaru a IT provoz. DataOps se skládá z kvality dat, datového inženýrství a integrace dat. MLOps zahrnuje trénování ML modelů, strojové učení a údržbu modelů.

DataOps

Software je poháněn daty
Data jsou přenášena datovými pipeline
Zajištění plynulého toku dat
Data se při přenosu neztrácejí
Příprava dat pro datové vědce a ML inženýry

MLOps

Předpovídání budoucnosti na základě historických dat
Příprava dat (historická data)
Trénování modelu
Testování modelu
Nasazení
Údržba

Žádná konkurence

Kvalitní kód vede ke kvalitním datům, která vedou ke kvalitnímu ML.

Pojďme si procvičit!

Koncepty DevOps