大数据是科技界的流行语。这项技术引领着企业的大型项目，现在，DevOps自动化正在推动大数据在行业中的巨大贡献。如您所知，总有提高效率的方法，这就是DevOps为大数据所做的。
这两种技术共同为业务战略提供动力并促进其增长。由于其惊人的优势，即使是顶级企业(如Amazon和Netflix)也都在利用这些技术。
如果我们查看统计数据，则可以更好地确定其作用和重要性。与2019年一样，许多行业都利用了这些技术，其中 银行业本身创造 了大数据收入的 近13.9%。同时， DevOps的预期收入为170亿美元， 到2026年的复合年增长率为20%。
通过以上数字，您可以了解其在市场上的优势。但是您可能正在考虑这些技术到底是什么，以及DevOps自动化解决方案如何使大数据受益。
如果您正在考虑所有这些问题，那么此博客将为您提供所有答案。在这里，您将了解有关这些技术和主要问题的所有信息，即“如何利用DevOps Automation解决方案的大数据?”
在这里，我们将讨论：
- 什么是大数据?它有什么好处?
- 什么是DevOps?它有什么好处?
- 什么是DevOps Automation?它有什么好处?
- DevOps Automation如何使大数据受益?
- DevOps自动化工具
因此，让我们深入研究并获得所有答案。
什么是大数据及其对业务有何好处?
大数据意味着从不同来源收集大而复杂的数据。它们的复杂性和体积是如此之大，以至于传统的数据软件无法处理它们。相比之下，此类数据可以解决标准数据无法完成的那些业务任务。
处理大数据包括获取数据以及存储，共享，分析，理解，可视化，转换和测试以提供所需的业务价值。简而言之， 大数据包括每个企业定期处理的结构化和非结构化数据。
好处
- Hadoop 和 Spark 等工具在数据存储和处理以及大量分析方面为企业带来了成本优势。
- 跨越式提高运营效率。
- 识别并分析最新的市场趋势，并超越竞争对手。
- 它有助于实时监控市场。
- 促进销售并保持客户忠诚度。
- 它着重于当地环境。
- 控制和监控在线声誉。
什么是DevOps?它对企业有何好处?
DevOps是一组实践，文化和方法论，旨在促进和改善开发和运营团队之间的沟通与协作。它专注于项目开发生命周期内的流程自动化和简化。
DevOps的重要支柱是缩短开发周期，增加部署频率，快速发布，不同专家的并行工作以及定期的客户反馈。此外，DevOps还可以显着提高软件的质量，速度和可靠性。
好处
- 更快地交付功能
- 更稳定的操作环境
- 更快地解决问题
- 改善沟通与协作
- 更大的专业发展机会
- 更快乐，更有生产力的团队
- 持续交付软件
- 更少的管理复杂性
什么是DevOps Automation，它对业务有何好处?
自动化是DevOps实践的基本要求，它可以使一切自动化。这是DevOps的基本实践，从开发人员计算机上的代码生成开始，直到代码被推送到代码并监视生产环境中的应用程序和系统。自动化的基础架构设置，配置和 软件部署 是DevOps实践的重要重点。
DevOps练习ID依赖于自动化才能在几个小时内交付，并且需要跨平台频繁交付。DevOps中的自动化封装了从开发，部署到监视的所有内容。
好处
- 消除手动错误
- 授权团队成员
- 删除依赖
- 提供更快的反馈
- 增加编号 分娩
- 消除延迟
- 减少交货时间
- 增加发布频率
- 实现速度，可靠性和一致性
现在，让我们知道此Devops自动化解决方案如何受益于大数据的原因
1.建立系统平台
大数据公司始终需要稳定，可管理和复杂的环境-由多个开发人员和运营商组成的团队需要在同一个项目上工作。并且，从这里开始，DevOps自动化的角色开始。它可以为组织提供更加协作的环境。
DevOps提供额外的敏捷性和灵活性，可帮助企业发现更多即时商机。在构建大型的和复杂的新产品时，它可以帮助您完成整个软件开发周期。这些解决方案由 DevOps解决方案提供商提供; 他们可以更好，更可靠的方式准确地计划，开发，测试和创建新产品。
在这里，系统在显示新数据时应该具有适应更改的能力。人工智能算法在修改其操作以达到组织的目标方面起着至关重要的作用。它可以快速为企业带来更多见解，趋势和模式，以实现高效运营。
2.简化操作程序
如今，大数据的大小约为 250字节 ，甚至 十亿个数据。 因此，DevOps自动化在这里成为组织减少日常工作的主要标准。DevOps自动化结合了简化的工作流程，可以帮助专业人员加快从非组织数据中获取更多结构化数据的速度。同样，不同的测试过程也可以自动检测错误和问题，以便立即修复。
总体重点应该放在简化完整的软件开发生命周期(SDLC)流程上。因为缓慢的结果可能会影响公司的进度，而过快的结果则更有可能出现错误。因此，在速度和质量之间取得平衡至关重要。
DevOps自动化功能在开发新产品以获得最佳结果方面更加有用。连续交付新产品非常复杂，因为需要在不影响质量的前提下快速取得结果。因此，DevOps自动化可以提高整体生产率，并帮助您获得更好的质量结果，而不会影响质量因子。
3.来自多个团队的无缝集成
无疑，大数据项目非常庞大，单个企业不可能涵盖项目的所有基本方面。此处的主要挑战之一是组织数百名远程工作的专业人员，以帮助企业获得更具实用价值的见解。
因此，DevOps自动化可以将这些大量信息组合在一起，以制定战略计划，并通过优先考虑成功和向上增长的关键因素来步入未来。
因此，通过DevOps自动化，在这种协作环境中工作很舒适，并且利润更高。许多平台都为大数据管理提供了这种透明且可访问的环境，例如具有结合了云和本地基础结构的人工仓库的JFrog 。
4 .发现瓶颈及其解决方案
在大数据管理中，不同的公司面临影响其绩效的不同问题。借助DevOps自动化，您可以发现这些瓶颈并构建解决方案以完善流程以提高生产率。如果您正在寻找具有成本效益的解决方案，那么您可以更好地 雇用印度的开发人员 来有效地改进流程。
DevOps服务致力于与每个团队成员合作，有效地简化日常工作，为快速开发铺平道路，并为成功的结果指明成功因素。大数据团队为企业提供了许多可行的见解，可用于制定战略。
DevOps成功的关键在于持续监控和改进。该系统始终在从当前状况中寻求改善的结果，并进一步使业务运营更加平稳，以带来更多可盈利的结果。
5.意识，透明度和适应性
通过遵循安全协议并在团队附近本地升级数据，DevOps可以无缝地建立数据透明性。借助DevOps，公司可以开发集中式协作环境，从而填补开发人员，项目经理，安全性和IT运营商之间的空白。这种透明的DevOps流程可提高生产率，并推动创新以实现持续增长。
物联网设备的互联性带来了巨大的数据量，因此企业应该更适合同时处理各种数据流。DevOps自动化加快了组织的路径，可以有效地理解非结构化数据并发现隐藏的模式，从而通过进一步的自我评估来改善开发周期。
6.通过系统实施统一标准
每个组织都在过程中寻求统一性和特定级别的质量控制，这是在整个周期中保持这种一致性的最大挑战。由于成千上万的专业人员正在同一个项目上合作，几种可变的实践可能会带来不一致之处。
借助DevOps自动化，公司可以在复杂项目中遵循并实施统一的措施，以提高生产率。在这里，一致性对于降低业务运营中的错误百分比至关重要，因此可以保持更高的交付潜力。
另外，了解DevOps自动化工具
庞大的DevOps团队维护着庞大的IT基础架构，分为六个类别，其中使用了特定的DevOps自动化工具，它们是：
- 用于基础设施自动化的工具Amazon Web Services(AWS)- 可以配置为提供更多服务器，这些服务器自动基于流量。
- 配置管理工具厨师-借助此工具，DevOps团队可以避免在一万台服务器之间进行更改。他们必须一次更改，所有更改都会自动更新。
- 工具Jenkins用于部署自动化- 帮助持续进行集成和测试。
- 动态性能管理工具应用程序-： 提供实时性能监控。
- 用于日志管理的工具Splunk- 解决了在单个位置存储，汇总和分析所有日志之类的问题。
- Nagios监控工具-当基础架构及其相关服务出现故障时通知人们。
总结一下!
DevOps自动化是处理大数据项目的重要因素，因为公司在管理多个团队，持续发布，远程协作和保持最佳性能方面面临各种挑战。尽管整个过程听起来很容易，但是它实时包含许多复杂性，因为大数据需要在整个软件开发周期中定期改进。
公司始终需要智能解决方案，DevOps Automation拥有一切将业务成功推向岸上的条件。上述好处突出说明了公司应遵循DevOps流程和自动化的原因。无论是构建系统平台还是简化运营流程，都可以通过在大数据项目中利用DevOps Automation来获得更好的质量结果。
由于大数据和数据分析的巨大市场需求，当今的专业人员一直在寻找更优化的解决方案。
