DataOps é uma disciplina que une as equipes de engenharia de dados e ciência de dados para dar suporte às necessidades de dados de uma organização, de maneira semelhante à forma como o DevOps ajudou a dimensionar a engenharia de software.
Semelhante à forma como o DevOps aplica CI/CD ao desenvolvimento e operações de software, o DataOps envolve uma abordagem de automação em primeiro lugar semelhante a CI/CD para criar e dimensionar produtos de dados. Ao mesmo tempo, o DataOps torna mais fácil para as equipes de engenharia de dados fornecerem aos analistas e outras partes interessadas dados confiáveis para impulsionar a tomada de decisões.
DataOps x DevOps
Embora o DataOps faça muitos paralelos com o DevOps, existem distinções importantes entre os dois.
A principal diferença é que o DevOps é uma metodologia que une as equipes de desenvolvimento e operações para tornar o desenvolvimento e a entrega de software mais eficientes, enquanto o DataOps se concentra em quebrar silos entre produtores e consumidores de dados para tornar os dados mais confiáveis e valiosos.
Durante anos, as equipes de DevOps tornaram-se parte integrante da maioria das organizações de engenharia, removendo silos entre desenvolvedores de software e TI, pois facilitam a liberação contínua e confiável de software para produção. O DevOps cresceu em popularidade entre as organizações à medida que começaram a crescer e as pilhas de tecnologia que os impulsionaram começaram a aumentar em complexidade.
Para manter um pulso constante sobre a integridade geral de seus sistemas, os engenheiros de DevOps aproveitam a observabilidade para monitorar, rastrear e fazer a triagem de incidentes para evitar o tempo de inatividade do aplicativo.
A observabilidade do software consiste em três pilares:
Logs: Um registro de um evento que ocorreu em um determinado tempo. Os logs também fornecem contexto para esse evento específico que ocorreu.
Métricas: uma representação numérica de dados medidos durante um período de tempo.
Traces: representam eventos relacionados entre si em um ambiente distribuído.
Juntos, os três pilares da observabilidade dão às equipes de DevOps a capacidade de prever o comportamento futuro e confiar em seus aplicativos.
Da mesma forma, a disciplina de DataOps ajuda as equipes a remover silos e trabalhar com mais eficiência para fornecer produtos de dados de alta qualidade em toda a organização.
Os profissionais de DataOps também aproveitam a observabilidade para diminuir o tempo de inatividade à medida que as empresas começam a ingerir grandes quantidades de dados de várias fontes.
A observabilidade de dados é a capacidade de uma organização de entender completamente a integridade dos dados em seus sistemas. Ele reduz a frequência e o impacto do tempo de inatividade dos dados (períodos de tempo em que seus dados são parciais, errôneos, ausentes ou imprecisos) monitorando e alertando as equipes sobre incidentes que podem passar despercebidos por dias, semanas ou até meses.
