Чем DevOps-инженер отличается от администратора Big Data и сисадмина

Несмотря на почти 20-летнюю историю термина «DevOps», даже в ИТ-среде до сих пор есть мнение, что все рабочие задачи этого девопс-инженера может выполнить рядовой системный...

Как измерить эксплуатационную надежность Big Data и зачем это нужно

Рассматривая облачные сервисы для Big Data проектов, мы уже говорили про SLA (Service Level Agreement, соглашение об уровне предоставления услуг) и упоминали показатели измерения эксплуатационной надежности в...

Большая надежность для Big Data: эволюция Agile – SRE после DevOps

Большие данные требуют огромной гибкости и большой надежности – сегодня мы расскажем, что кто обеспечивает бесперебойную работу Google и других ИТ-гигантов и что нас ждет...

Почему вам не нужен DevOps и как его внедрить, если очень хочется

При всех достоинствах DevOps, этот, особенно популярный сейчас, подход к организации процессов разработки и эксплуатации ПО, не лишен недостатков. Сегодня мы поговорим о том, когда...

Who is who в Agile-команде Big Data: разбор ролей Data Professional’ов

Ранее мы уже писали про DataOps- и DevOps-инженеров, а также про администраторов больших данных. Продолжая тему гибкого управления проектами (Agile) для повышения эффективности и ускорения...

Битва инженеров Big Data: DataOps vs DevOps – кто за что отвечает

Мы уже писали о происхождении термина DataOps, а также про методы и средства реализации этой концепции непрерывной интеграции данных между процессами, командами и системами в...

Что такое DataOps: зачем Big Data свой DevOps с блокчейном и данными

DataOps (DATA Operations, датаопс), по аналогии с DevOps (DEVelopment Operations, девопс) — это концепция и набор практик непрерывной интеграции данных между процессами, командами и системами для...

4 простых, но эффективных совета администратору Big Data и не только

Администратор – обязательная роль в Big Data проекте, даже если он построен по принципу микросервисной архитектуры, когда за создание и развертывание каждого модуля отвечает отдельный...

Почему каждый Data Scientist должен быть DevOps-инженером в Big Data

С точки зрения бизнеса DevOps (DEVelopment OPerations, девопс) можно рассматривать как углубление культуры Agile для управления процессами разработки и поставки программного обеспечения с помощью методов продуктивного...

Быстрее, гибче, самостоятельней: 3 принципа Agile в Big Data системах

Пока Agile (эджайл) из методологии разработки программного обеспечения становится настоящей философией ведения бизнеса, мы разберем, какие именно принципы этого подхода используются в каждой системе больших...

Поиск по сайту