構建 DataOps 數據運維框架需要哪些技術

構建DataOps數據運維框架需要以下技術：

• 云架構：必須使用基于云的基礎架構來支持資源管理、可擴展性和運營效率。

• 容器：容器在DevOps的實現中至關重要，在資源隔離和提供一致開發、測試、運維環境中的作用也至關重要。

• 實時和流處理：目前來看，實時和流處理在數據驅動平臺中變得越來越重要，它們應該是現代數據平臺中的“一等公民”。

• 多分析引擎：MapReduce是傳統的分布式處理框架，但Spark和TensorFlow等框架日常使用越來越廣泛，應該進行集成。

• 集成的應用程序和數據管理：應用程序和數據管理（包括生命周期管理、調度、監控、日志記錄支持）對于生產數據平臺至關重要。DevOps的常規實踐可應用于應用程序管理，但是數據管理及應用程序與數據之間的交互需要很多額外的工作。

• 多租戶和安全性：數據安全性可以說是數據項目中最重要的問題，如果數據無法得到保護，數據使用也就無從談起。該平臺應為每個人提供一個安全的環境，使每個人都可以使用這些數據并對每個操作進行授權、驗證和審核。

• DevOps工具：該平臺應為數據科學家提供有效的工具，以分析數據并生成分析程序，為數據工程師提供大數據流水線的工具，并為其他人提供消費數據和結果的方法。

回答所涉及的環境：聯想天逸510S、Windows 10。