原文地址：The Next Wave of ‘Ops’ Advances on the Data Center
原文作者： Joe McKendrick
随着对日益复杂的数据环境自动化的推动，以及对促进协作以提供更有效和及时的分析能力的更大需求，组织正在转向 DataOps 以及一系列相关的“Ops”方法。DataOps最终会与 DevOps、AIOps 和 MLOps 结合，从而会帮助企业在数字时代竞争吗？行业观察家指出，这些方法很有前景，但要在数据管理领域实现真正的协作和自动化创新，还有很多工作要做。
XOps 方法不是为了自身而采用的实践，而是为了向业务提供增强的功能。Veeam 首席技术官 Danny Allan 表示：“理解 XOps 更多的是一种思维方式的文化转变，而不是需要实施的一系列步骤或行动，这一点至关重要。”
GigaSpaces 产品副总裁 Eti Gwirtz 表示，重要的是，这些方法应该有助于实现自动化、标准化、成本控制和可观察性等优势。“每个都包含了广泛的实践和工具，”她警告说。“重要的是要了解推动使用这些方法的潜在动机。自动化的主要动机是质量和业务连续性。自动化流程支持测试程序的可重复性，并降低业务受损的风险。”
Gwirtz 强调，可观察性是基础。“可观察性，无论是服务还是数据，都是获得运营工作负载性能整体视图的关键。具体来说，数据可观察性是业务相关性能的关键。”
Gwirtz 补充说，这也会影响生产力。“如果他们都遵循相同的标准，那么培训一个人来管理许多工作负载会更容易。否则，您最终可能会雇佣大量专家，每个人都管理自己独立的工作量。”
领先的 XOP
无论采用何种 XOps 策略，它们都有一些共同点。“它们都包括一致的阶段，并将自动化纳入管道的所有步骤，”艾伦说。“这包括持续开发、持续集成、持续测试、持续交付、配置管理、运营管理和持续监控。这些方法可以加快服务交付速度，并改善基于数据的服务中不同利益相关者之间的沟通。虽然 DevOps 往往只专注于服务的开发和交付，但 DevSecOps 扩展了这种模式，将安全性纳入每个运营阶段。”
Data-Kitchen 的首席执行官 Chris Bergh 表示，更高程度的自动化是一个显着的好处。“数据专业人员将大部分时间花在手动流程上，以获取、清理和转换数据以支持数据操作，”他解释说。“将这些流程自动化可降低维护成本，并使数据科学家和工程师能够专注于应对业务挑战的分析洞察力。DataOps 是自动化与数据相关的流程的行业术语，将 DataOps 功能整合到一个平台中称为 DataOps 流程中心。公司越来越多地将其中心辐射型企业数据支持平台概念化为数据中心。流程中心自动化创建数据中心的流程和工作流。不管你怎么称呼它，
尽管如此，这对于今天的数据操作来说还是很新的。甚至 DevOps（XOps 方法的鼻祖）仍处于形成阶段。Mindee 开发人员关系总监 Frédéric Harper 说：“我们仍处于行业广泛采用 DevOps 的初期。” “DevOps 通过自动化不同的流程、提供更好的整体管理（代码、部署、监控、事件和配置）以及在部门之间建立桥梁来帮助简化应用程序生命周期。为了确保团队能够继续使用特定于 DevOps 的方法，我们需要从第一天开始就让 DevOps 成为劳动力的一部分，而不是事后才考虑。”
DevSecOps 是数据管理者需要考虑的另一种方法。Kasten by Veeam 产品副总裁 Gaurav Rishi 将 XOps 的兴起称为云原生应用程序中的“寒武纪时刻”。“在接下来的几年里，这些作为容器化微服务开发的现代应用程序的数量将超过过去 40 年开发的传统应用程序，”Rishi 说。“然而，组织需要运行这些利用 Kubernetes 的可移植性优势的现代应用程序。应用程序越来越多地部署在混合或多云架构中，具有非常多样化的底层硬件和软件基础架构（包括数据库）。为了应对保持这些应用程序安全运行、保持最新更新的运营挑战，
回归
现在从这些 XOps 计划中看到了哪些业务成果，企业希望看到什么？行业观察家报告说，许多好处已经出现。例如，MLOps 为组织提供了“简化将机器学习模型投入生产的过程”的机会，Datatron 首席执行官 Harish Doddi 说。以前，使用传统的软件和数据管理方法，“公司可能一年能够完成一两个机器学习模型，但非常痛苦且效率极低。但是通过 MLOps，企业可以扩展并解决多个问题。他们将能够更快地推出改进。”
Bergh 说，在运营层面，关键指标包括部署延迟和错误的减少。“DataOps 自动化将部署周期时间从数周和数月缩短到数小时和数分钟。通过在数据操作的每个步骤中进行自动化测试，DataOps 将大多数数据组织中的高数据错误率降低到几乎为零。我们已经看到数据和分析如何使公司能够在其市场空间中占据领导地位。在未来几年，数据敏捷性将使领先者与落后者区分开来。”
如果实施得当，XOps 会“降低人为错误，因为我们现在可以自动化多个项目，例如应用程序的部署，”Harper 说。“它们确保了可重复的流程——比如在不同平台或编程语言版本上运行测试——并让我们有可能让自动化完成无聊但重要的任务，这样人们就可以专注于他们带来真正价值的地方。此外，它们还有助于在生产中出现问题时回滚数据库更改或应用程序版本等流程。”
