DevOps के उपयोग के मामले

DevOps अवधारणा

Cem Sakarya

DevOps Risk Advisor

DevOps

DevOps: Software Development + IT Operations
सहयोग और साझा ज़िम्मेदारियाँ
MVP रिलीज़
कई उपयोग मामलों में लागू

इंफ़्रास्ट्रक्चर इंजीनियरिंग

IT इंफ़्रास्ट्रक्चर को डिज़ाइन, डेवलप, और मेंटेन करें
यह इंफ़्रा क्लाउड से या कंपनी के अपने हार्डवेयर से पावर लेता है
इंफ़्रास्ट्रक्चर इंजीनियर हार्डवेयर, नेटवर्क, और क्लाउड कॉम्पोनेंट्स संभालते हैं

इंफ़्रास्ट्रक्चर इंजीनियरिंग के कार्य: सुरक्षा, आंतरिक टूल्स, हार्डवेयर, क्लाउड, और नेटवर्क.

प्रोडक्ट इंजीनियरिंग

सॉफ्टवेयर प्रोडक्ट्स को डिज़ाइन, डेवलप, और मेंटेन करें
कस्टमर-फेसिंग कॉम्पोनेंट्स

इंफ़्रास्ट्रक्चर इंजीनियरिंग के कार्य: सुरक्षा, आंतरिक टूल्स, हार्डवेयर, क्लाउड, और नेटवर्क. प्रोडक्ट इंजीनियरिंग के लिए: प्रोडक्ट डिज़ाइन, यूज़र एक्सपीरियंस, और MVP.

डेटा इंजीनियरिंग

डेटा इंजीनियरिंग उन सिस्टम्स का निर्माण है जो डेटा के संग्रह और उपयोग को संभव बनाते हैं.

प्रोडक्ट इंजीनियरिंग कस्टमर-फेसिंग फीचर बनाती है. डेटा इंजीनियरिंग डेटा इकट्ठा करती है, स्टोर करती है, और उपयोग के लिए उपलब्ध कराती है.

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

DevOps, Quality Assurance, Software Development, और IT Operations का संयोजन है. DataOps में Data Quality, Data Engineering, और Data Integration शामिल हैं. MLOps में ML Model training, Machine Learning, और Model Maintenance होते हैं.

DataOps

सॉफ्टवेयर डेटा से पावर्ड होता है
डेटा पाइपलाइनों में डेटा मूव होता है
सुनिश्चित करें कि डेटा स्मूदली मूव हो
मूव के दौरान डेटा न खोए
डेटा वैज्ञानिकों और ML इंजीनियर्स के उपयोग हेतु डेटा पहुँचाएँ

MLOps

पिछले डेटा से भविष्य की भविष्यवाणी
Data Preparation (Historical data)
Model Training
Model Testing
Deployment
Maintenance

कोई प्रतिस्पर्धा नहीं

अच्छा कोड अच्छा डेटा देता है, जो अच्छे ML तक ले जाता है.

अभ्यास करते हैं!

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