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Trouver le bon équilibre de nOps
Il existe une prolifération d'acronymes avec le suffixe Ops parmi lesquels l'architecte logiciel peut choisir. Il est raisonnable de se demander si le nombre est nécessaire et nécessaire. Tous ces éléments sont, au cœur, des expressions ciblées de la méthodologie de gestion d'entreprise fondamentale. L'objectif final sera l'amélioration continue de certaines métriques critiques pour l'entreprise. nOps a ses racines dans le contrôle statistique des processus.
Contrôle statistique des processus
Le contrôle statistique des processus consiste à mettre un processus sous contrôle statistique pour identifier les causes spéciales de variation.
- Identifier les processus cibles critiques pour l'entreprise
- Déterminer les attributs mesurables du processus cible
- Déterminer la méthode de mesure ainsi que sa répétabilité et sa reproductibilité
- Développer un plan reproductible pour échantillonner les données
- Établir des limites supérieure et inférieure
- Surveiller les variations de processus qui dépassent ces limites
La première partie du SPC a moins de rigueur que les étapes suivantes. Le principe de la théorie des contraintes s'est concentré sur l'importance de l'identification des cibles.
Théorie des contraintes
La théorie des contraintes propose que chaque système doit avoir au moins une contrainte qui sert d'obstacle à des performances plus élevées.
« Tout les améliorations apportées ailleurs que dans le goulot d'étranglement sont une illusion. »
La théorie des contraintes propose les cinq étapes de focalisation comme processus pour briser la contrainte :
- Identifier la contrainte
- Exploiter la contrainte
- Subordonner tout à la contrainte
- Élevez la contrainte
- Ne laissez pas l'inertie causer la contrainte
Les fabricants ont découvert que les petites tailles de lots avaient tendance à réduire la latence, à réduire les erreurs et à augmenter l'entrée globale du système. C'est ce qu'on appelle parfois la production au plus juste. Agile Software Development propose de courtes itérations de développement qui produiraient des avantages similaires dans le développement de logiciels.
Agile Project Management
The Future of Big Data
Avec quelques conseils, vous pouvez créer une plate-forme de données adaptée aux besoins de votre organisation et qui tire le meilleur parti de votre capital de données.
La gestion de projet agile est un cadre de projet qui adopte une approche itérative pour mener à bien un projet. Le Manifeste Agile propose quatre valeurs fondamentales :
- Les individus et les interactions sur les processus et les outils
- Le produit de travail sur une documentation complète
- La collaboration avec le client sur la négociation de contrat
- La satisfaction du client grâce à la livraison continue du produit
Agile est une méthodologie de développement conçue pour maintenir la productivité et générer des livrables cohérents dans des délais courts afin de permettre l'évolution des priorités. Ops est une culture du développement et de la maintenance de logiciels.
Ops
Ops est une culture où tous les aspects du cycle de vie du développement logiciel travaillent ensemble pour augmenter l'efficacité grâce à l'automatisation et aux processus programmables. Si l'objectif d'Agile est de réduire le temps nécessaire pour fournir une unité de valeur commerciale, alors l'objectif d'Ops est d'optimiser le pipeline Work In Progress. Il existe deux principales manifestations d'Ops : DevOps et DataOps.
DevOps
DevOps se concentre sur l'intégration continue et la livraison continue de logiciels en utilisant un modèle d'infrastructure en tant que code permettant l'automatisation de l'intégration, des tests et de la livraison de code. Si Agile est réputé pour fournir des unités de valeur commerciale en semaines au lieu de mois, DevOps est connu pour réduire le temps de cycle de publication des logiciels de quelques mois à quelques secondes.
- DevSecOps – Intégrer la sécurité dans le développement, la sécurité et les opérations.
- GitOps – automatisation de l'infrastructure (généralement Kubernetes) où Git est la source unique de vérité
- AIOps – amélioration des DevOps traditionnels avec l'IA et l'apprentissage automatique pour gérer des environnements et des données à grande échelle
- CloudOps – migration de DevOps vers le cloud
- NoOps – automatiser l'infrastructure informatique pour éliminer le besoin d'une équipe interne à des fins opérationnelles
DataOps
DataOps n'est pas très similaire à DevOps, il est donc préférable de considérer les similitudes comme le résultat de leur racine commune. DataOps est apparu après DevOps, mais ce n'est pas une variante de DevOps. Data Ops orchestre, surveille et gère l'usine de données dans le but d'améliorer la qualité et l'accessibilité des données.
- DataGovOps – catalogues de données, lignage des données, qualité des données, sécurité et rôles et responsabilités en tant que code
- ETLOps – en grande partie des vaporwares. Faites ELT au lieu d'ETL et combinez DevOps et DataGovOps.
- ModelOps – automatiser la formation, le déploiement et la gouvernance des modèles d'apprentissage automatique
- AnalyticOps – assurer la sécurité opérationnelle des analyses déployées
One Perspective
Personnellement, je Considérez DevSecOps comme la base à partir de laquelle je crée des applications d'entreprise, car la sécurité est notoirement difficile à corriger juste avant la production. Le déplacement à gauche sur la sécurité peut ralentir le délai d'exécution dans certains cas, mais cette dette a toujours été présente. Payez au fur et à mesure. Si vous concevez une plate-forme moderne, la conteneurisation et le cloud doivent être au cœur de la conception, ce qui met GitOps en jeu. Si tout est code, git devrait être au centre de tout. Pour la plupart, la seule voie pratique que je vois pour la plupart des environnements à plus grande échelle avec lesquels je voudrais utiliser est de tirer parti des AIOps là où cela a du sens lorsque nous passons à NoOps. Si l'on considère que la plupart des services informatiques utilisent 70 % de leur budget annuel pour garder les lumières allumées, réduire le loyer technique chaque fois que cela est possible est la véritable clé pour pouvoir répondre aux nouveaux défis et priorités.
Pratiquement. chaque organisation doit commencer à travailler sérieusement sur une solution DataGovOps car votre solution actuelle est soit chère et ne fonctionne pas, soit inexistante et ne fonctionne pas. C'est également là que vous utiliserez probablement AIOps : vous devez intégrer l'apprentissage automatique dans vos contrôles de qualité des données. Vous avez des informations personnelles stockées dans les champs de commentaires de votre base de données de service client.
Les modèles d'apprentissage automatique sont susceptibles de faire l'objet du même examen réglementaire général que les bases de données opérationnelles. Dans certaines industries, c'est déjà le cas. Les ModelOps s'occupent directement de l'automatisation du pipeline d'apprentissage automatique. Même avant ModelOps, vous devez commencer par AnalyticOps. Contrairement aux autres rôles, l'ingénieur AnalyticOps répond aux responsables commerciaux. La responsabilité de prendre les données brutes et les analyses et de les déployer dans le système de production incombe à l'ingénieur AnalyticOps. En pratique, cela peut nécessiter la réécriture du code R ou python vers Spark ou la conversion de pandas en koalas afin qu'un modèle local puisse être déployé à grande échelle. Il existe des outils pour ModelOps, mais AnalyticOps repose uniquement sur les personnes et les processus.
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