4 choses que les équipes IT Ops doivent savoir sur la gestion des données


Pourquoi y a-t-il tant de confusion au sein des équipes IT Ops concernant la gestion des données et les opérations de données (aka DataOps) ? La réponse n'est pas simple. Non, les administrateurs de base de données ne vont pas faire disparaître cela. Oui, c'est votre problème dans IT Ops. Vous devez apprendre à utiliser plusieurs bases de données et autres systèmes de stockage de données. À cette fin, il y a quatre choses que vous devez savoir pour vous faciliter la vie.

Mais d'abord, mettons la table pour que vous ayez une bonne compréhension de DataOps et de son rôle dans les opérations informatiques.

Qu'est-ce que c'est, pourquoi c'est important

DataOps est généralement subordonné aux opérations cloud (CloudOps), qui peuvent inclure des systèmes cloud et non cloud. Et maintenant, les organisations associent étroitement DataOps aux opérations d'apprentissage automatique (MLOps). Bien sûr, les données doivent être protégées et régies, vous avez donc également des opérations de sécurité et des opérations de gouvernance (SecOps et GovOps, respectivement).

Il n'est pas étonnant que tant de postes opérationnels poursuivent si peu de candidats. Les compétences opérationnelles en général, et les compétences DataOps en particulier, figurent désormais en tête des listes de priorités de tous les DSI Global 2000.

Au cœur des problèmes opérationnels actuels se trouve la concentration intense de chaque entreprise sur la croissance des données. Vous n'avez pas besoin d'enquêtes sur site pour comprendre que les données continueront de croître de manière organique à un rythme accéléré. L'utilisation continue également de se développer, parallèlement au déploiement d'outils d'analyse de données clés et d'IA qui permettent d'exploiter les données à des fins plus stratégiques et tactiques.

Les données gagnent en importance

Aujourd'hui, les données définissent une entreprise. Les données d'entreprise ne sont plus simplement une collection d'informations sur les clients et les ventes. C'est la manipulation et l'utilisation clé de ces données en tant que multiplicateur de force qui pilotent l'ensemble du modèle commercial.

Regardez l'utilisation des moteurs de recommandation, que la plupart des grandes entreprises de commerce électronique attachent à leurs sites. Ces systèmes exploitent les données des clients et des ventes, ainsi que des données externes (telles que des données démographiques), pour générer des recommandations clés qui, à leur tour, stimulent les ventes.

En fonction de la façon dont un utilisateur navigue sur un site Web, les moteurs de recommandation peuvent déterminer avec précision des données démographiques telles que le sexe, l'âge, la race, les revenus, la carrière, les loisirs, le service militaire, etc., même si l'utilisateur ne se connecte pas ou ne fournit pas directement ces informations.

Les données suivies couplées à un moteur d'IA peuvent faire des suppositions incroyablement précises et pousser certains produits ou services en fonction de la détermination par l'IA de vos désirs les plus probables. Ainsi, les ventes augmentent.

Bien entendu, les données peuvent être utilisées autrement que par les moteurs de recommandation, et la liste est exhaustive. Le fait est que les entreprises doivent trouver la valeur de leurs données si elles veulent survivre. Le Global 2000 comprend déjà cette nouvelle réalité de la vie.

La patate chaude DataOps

La plupart des équipes IT Ops vous diront qu'il est de la responsabilité des administrateurs de bases de données de gérer les DataOps. Après tout, dans la plupart des entreprises, les équipes d'opérations informatiques ont tendance à se concentrer sur les infrastructures telles que le stockage et le calcul. Mais où sont passés tous les administrateurs de bases de données et qui s'occupe de DataOps ? Désolé, équipes opérationnelles, mais la patate chaude DataOps vous est renvoyée.

Nous nous sommes éloignés d'une simple infrastructure de gestion de base de données sur site avec quelques systèmes relationnels et quelques systèmes non relationnels contenant des données d'entreprise. De nos jours, les organisations utilisent des bases de données natives du cloud qui font partie des offres de services d'un fournisseur de cloud public. Ou ils utilisent un ensemble de bases de données largement distribuées et complexes qui sont exploitées à des fins spéciales pour soutenir l'entreprise.

Il existe des bases de données spécialement conçues, telles que des bases de données en mémoire qui prennent en charge des performances élevées et des bases de données qui s'exécutent sur des appareils prenant en charge l'informatique de pointe.

Bien que l'entreprise ait besoin de ce type de complexité pour exploiter plus efficacement les données, c'est beaucoup pour l'équipe des opérations à gérer de manière continue. Il s'agit d'un défi inattendu pour la plupart des opérateurs informatiques qui nécessite un ensemble de compétences élargi.

Alors, que devez-vous savoir sur la gestion des données lorsque DataOps arrive à votre porte ? Comment fonctionnez-vous avec plusieurs bases de données et autres systèmes de stockage de données ?

Les réponses se trouvent dans le cloud. Voici les quatre principaux concepts DataOps que chaque équipe opérationnelle devrait connaître pour faciliter leur travail.

1. Vous n'avez peut-être pas besoin d'être un expert sur une base de données spécifique pour l'exploiter avec succès

Les bases de données nécessitent un accès au stockage, au calcul et à la mémoire dont elles ont besoin pour fonctionner efficacement. Vous n'avez pas besoin de pouvoir concevoir et déployer une base de données à l'aide d'une technologie de base de données spécifique, mais vous devez comprendre ce dont elle a besoin pour des opérations et une mise à l'échelle réussies.

Un DataOps réussi ne consiste pas tant à savoir comment fonctionne la base de données qu'à savoir comment la base de données trouve ses ressources.

Des compromis surviennent si vous fournissez trop de ressources, et donc gaspillez de l'argent, ou si vous ne fournissez pas suffisamment de ressources et que la base de données se bloque. C'est un Catch-22 que l'on trouve dans le monde du cloud ainsi que dans les bases de données sur site.

La bonne nouvelle est que vous pouvez avoir un spécialiste des opérations de base de données qui peut gérer jusqu'à cinq bases de données différentes sans avoir de compétences spécifiques en matière de base de données. En effet, la plupart des fournisseurs de bases de données proposent une formation opérationnelle simple à ceux qui assurent le fonctionnement des bases de données, mais qui ne créent ni ne déploient de solutions.

2. Vous ne pouvez plus séparer la sécurité et les données

Lorsque nous avions affaire à des systèmes traditionnels, nous pouvions envelopper les données avec un système de sécurité qui n'avait aucune idée du fonctionnement de la base de données, y compris de la manière dont la base de données stockait ses données. Ce n'est plus le cas, et si c'est le cas dans votre organisation, vous risquez d'être victime d'une violation très bientôt.

Les SecOps et les DataOps d'aujourd'hui sont liés à la hanche, et toutes les bases de données en cours d'exécution, sur site ou dans le cloud, doivent prendre en charge des services de sécurité tels que le cryptage des données, la gestion des clés et la capacité de gérer les systèmes d'authentification tels que la gestion des accès aux identités (IAM ).

Cela rend-il le travail des équipes opérationnelles plus complexe ? Bien sûr. Bonne nouvelle : il existe des outils qui peuvent vous faire abstraction de cette complexité et des outils de sécurité qui sont souvent fournis par les fournisseurs de bases de données.

Les professionnels GenOps doivent donc comprendre DataOps, ainsi que la relation entre GenOps et DataOps et SecOps pour les données. En règle générale, cela est accompli par un spécialiste des opérations de sécurité des données qui fournit des SecOps pour jusqu'à 10 bases de données différentes, cloud et non cloud.

3. DataOps peut être automatisé

L'une des caractéristiques intéressantes de la vie en 2021 est que nous avons des outils opérationnels qui ont leur propre esprit. Ce sont des outils qui peuvent surveiller les bases de données, y compris l'utilisation des ressources, les problèmes de sécurité (comme la saturation des ressources indiquant une attaque) et les performances.

Les outils de surveillance peuvent résoudre les problèmes au fur et à mesure qu'ils apparaissent, ainsi que "apprendre" à résoudre les problèmes afin de fournir de meilleures opérations et une meilleure automatisation à l'avenir.

Le dilemme est que de nombreuses personnes chargées de DataOps peuvent ne pas comprendre que ces outils ont cette capacité. Ou, dans certains cas, ils possèdent les outils mais ne les exploitent pas pour les DataOps.

En fin de compte, les problèmes d'infrastructure constituent environ 90 % des problèmes que les bases de données rencontreront. Encore une fois, cela est vrai à la fois dans le cloud et pour les systèmes sur site.

La plupart des outils AIOps incluent cette capacité « de leur propre esprit ». Mais l'applicabilité des outils AIOps aux défis présentés par DataOps est souvent négligée, ou le personnel n'exploite pas pleinement les outils AIOps. Mon meilleur conseil : Automatisez tout ce que vous pouvez. La gestion des données ne fait pas exception.

4. Apprenez à appliquer des processus et des outils à l'épreuve du temps

Ce n'est un secret pour personne que la technologie évolue rapidement. Les personnes chargées des responsabilités opérationnelles, au moins sur le plan stratégique, doivent concevoir et créer des systèmes et des processus opérationnels qui tiennent compte de ce changement constant et cohérent.

La solution? Lorsque vous créez des systèmes et des processus opérationnels, et lorsque vous choisissez des outils, l'idée est de maintenir la volatilité à l'intérieur d'un domaine. En pratique, cela signifie que vous sélectionnez des outils à usage général qui peuvent être appliqués aux bases de données fonctionnant aujourd'hui, ainsi que des bases de données que vous pouvez exploiter dans cinq ans.

Il est tentant de choisir n'importe quel outil natif d'une base de données spécifique ; c'est souvent le plus simple à utiliser avec cette base de données. Il s'agit généralement d'un outil pris en charge par la base de données, ou peut-être par un fournisseur de cloud public où la base de données est un service.

Bien que cela puisse vous faire gagner du temps au départ, le nombre d'outils que vous aurez autour deviendra rapidement difficile à manier, et toute modification de la combinaison de bases de données fera que DataOps s'effondrera comme un château de cartes.

Une bien meilleure approche consiste à créer des processus communs et à sélectionner des outils qui peuvent fonctionner sur un nombre illimité de bases de données différentes, sur site et dans le cloud, aujourd'hui ou dans cinq ans. Si vous pouvez maintenir le changement à l'intérieur d'un domaine, les processus et les outils seront cohérents même si les changements de gestion de la base de données continueront de s'accélérer.

Gestion des données : la prochaine frontière des opérations

Cette approche en quatre concepts consiste à s'adapter à une nouvelle responsabilité à laquelle la plupart des équipes opérationnelles sont désormais confrontées : leur besoin de gérer les données.

Avec un peu de planification et de compréhension de ce qui doit être fait, comment et pourquoi, le transfert de la responsabilité DataOps à GenOps devrait se traduire par une transition heureuse. Doigts croisés.

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