【海外ITニュース速報】ビッグデータとDevOps – グローバル企業向けの組み合わせ

【海外ITニュース速報】ビッグデータとDevOps  – グローバル企業向けの組み合わせ

Big Data and DevOps – Winning Combination for Global Enterprises

(ビッグデータとDevOps - グローバル企業向けの組み合わせ)

要約(英語):

DevOps is a methodology, culture, and set of practices that aim to facilitate and improve communication and collaboration between both development and operations teams. It is mainly focused on automating and streamlining various processes within the development lifecycle of the respective project. However, most software projects can take advantage of the DevOps concept.

要約(日本語):

DevOpsは、開発チームとオペレーションチームの両方のコミュニケーションとコラボレーションを促進および改善することを目的とする方法論、文化、および一連の実践です。主に、それぞれのプロジェクトの開発ライフサイクル内のさまざまなプロセスの自動化と合理化に焦点を当てています。ただし、ほとんどのソフトウェアプロジェクトはDevOpsの概念を活用できます。

本文

Technology advances rapidly, and almost all industry sectors tend to embrace changes to survive amid this troubled time. Emerging technologies like AI, big data, and ML can prepare enterprises for the future while ensuring their growth. However, entrepreneurs must combine technologies to achieve their long-term objectives while effectively addressing intensifying competition.

テクノロジーは急速に進歩し、ほとんどすべての産業部門は、この困った時間の中で生き残るために変化を受け入れる傾向があります。AI、ビッグデータ、MLなどの新しいテクノロジーは、成長を確保しながら、将来のために企業を準備できます。ただし、起業家は技術を組み合わせて長期的な目標を達成しながら、競争の強化に効果的に取り組む必要があります。

“Big Data” has become a buzzword in the corporate world. Big Data projects lead the day by offering actionable insights from available data. However, there always are ways to increase their efficiency further. One of them is combining Big Data with DevOps technology. This article will dig deep into the Big Data and DevOps combination. But, before moving ahead, let’s briefly understand both these terms.

「ビッグデータ」は企業の世界で流行語になっています。ビッグデータプロジェクトは、利用可能なデータから実用的な洞察を提供することにより、その日をリードしています。ただし、効率をさらに向上させる方法は常にあります。そのうちの1つは、ビッグデータとDevOpsテクノロジーを組み合わせることです。この記事では、ビッグデータとDevOpsの組み合わせを深く掘り下げます。しかし、先に進む前に、これらの両方の用語を簡単に理解しましょう。

Big data refers to large and complex data sets which are collected from a variety of sources. Their volume and complexity are massive; therefore, traditional data processing software cannot manage them. These data sets are handy for entrepreneurs to resolve various business tasks and make informed decisions in real-time. Standard data cannot serve this purpose effectively.

ビッグデータとは、さまざまなソースから収集される大規模で複雑なデータセットを指します。それらのボリュームと複雑さは大きなものです。したがって、従来のデータ処理ソフトウェアはそれらを管理できません。これらのデータセットは、起業家がさまざまなビジネスタスクを解決し、リアルタイムで情報に基づいた決定を下すのに便利です。標準データはこの目的を効果的に提供することはできません。

Extensive data management involves various processes, including obtaining, storing, sharing, analyzing, digesting, visualizing, transforming, and testing corporate data to provide the desired business value. It also contributes to streamlining processes by bringing automation.

広範なデータ管理には、企業データの取得、保存、共有、分析、消化、視覚化、変換、および企業データのテストなど、さまざまなプロセスが含まれ、目的のビジネス価値を提供します。また、自動化をもたらすことにより、合理化プロセスに貢献します。

Furthermore, as enterprises experience huge pressure for faster delivery in this competitive market, Big Data can assist them with actionable insights. But, when it comes to providing all this with maximum efficiency, DevOps brings the right tools and practices.

さらに、企業はこの競争の激しい市場でより速い配信に大きな圧力をかけるにつれて、ビッグデータは実用的な洞察を支援することができます。しかし、これらすべてに最大の効率を提供することになると、DevOpsは適切なツールとプラクティスをもたらします。

After knowing the importance of Big Data, let us understand the DevOps concept.

ビッグデータの重要性を知った後、DevOpsの概念を理解しましょう。

If we define DevOps, it is a methodology, culture, and set of practices that aim to facilitate and improve communication and collaboration between both development and operations teams. It is mainly focused on automating and streamlining various processes within the development lifecycle of the respective project.

DevOpsを定義すると、開発チームとオペレーションチームの両方のコミュニケーションとコラボレーションを促進および改善することを目的とする方法論、文化、および一連の実践です。主に、それぞれのプロジェクトの開発ライフサイクル内のさまざまなプロセスの自動化と合理化に焦点を当てています。

Essential pillars of DevOps are shorter development cycles, increased deployment frequency, rapid releases, parallel work of different experts, and regular customer feedback are significant pillars of DevOps. Today, this concept has gained ground because of its benefits for enterprises.

DevOpsの必須柱は、開発サイクルの短縮、展開頻度の増加、迅速なリリース、さまざまな専門家の並行作業、および定期的な顧客フィードバックは、DevOpsの重要な柱です。今日、この概念は企業にとって利益のために根拠があります。

It significantly increases the speed, quality, and reliability of the software. Most software projects can take advantage of the DevOps concept in agile methodology.

ソフトウェアの速度、品質、信頼性を大幅に向上させます。ほとんどのソフトウェアプロジェクトは、アジャイル方法論のDevOpsコンセプトを活用できます。

Lack of communication between developers and the operations team can slow development. DevOps is developed to overcome this drawback by providing better collaboration among members of both teams, which results in faster delivery. It also offers uninterrupted software delivery by minimizing and resolving complex problems quicker and more effectively.

開発者とオペレーションチーム間のコミュニケーションの欠如は、開発を遅くすることができます。DevOpsは、両方のチームのメンバー間でより良いコラボレーションを提供することにより、この欠点を克服するために開発されているため、配信が速くなります。また、複雑な問題をより迅速かつ効果的に最小限に抑えて解決することにより、中断のないソフトウェア配信を提供します。

Most organizations have adopted DevOps to enhance user satisfaction and deliver a high-quality product within a short time while improving overall efficiency and productivity. DevOps structures and strengthens the software delivery lifecycle. It started gaining popularity in the year 2016 as more and more organizations began moving to DevOps usage.

ほとんどの組織は、ユーザーの満足度を高め、短時間で高品質の製品を提供するためにDevOpsを採用し、全体的な効率と生産性を向上させています。DevOpsは、ソフトウェア配信ライフサイクルを構成し、強化します。ますます多くの組織がDevOpsの使用に移行し始めたため、2016年に人気を獲得し始めました。

Corporate clients who adopted advanced technologies like Cloud, Big Data, etc., are demanding companies to deliver high software-driven capabilities. A recent survey proved that 86% of organizations believe that continuous software delivery is crucial to their business. Here, DevOps can lend a helping hand to ensure the timely delivery of high-quality software.

クラウド、ビッグデータなどの高度なテクノロジーを採用した企業クライアントは、企業に高いソフトウェア主導型の機能を提供するように要求しています。最近の調査では、組織の86%が継続的なソフトウェア配信がビジネスにとって重要であると考えていることが証明されました。ここでは、DevOpsは高品質のソフトウェアのタイムリーな配信を確保するために援助の手を貸すことができます。

DevOps offers benefits like higher reliability, more security, and enhanced scalability besides a speedy development cycle and the capability of delivering faster updates. It also improves ownership and accountability across various teams. DevOps practices have two inherent aspects- CI (Continuous Integration) and CD (Continuous Delivery). They are related to each other and contribute to increasing productivity.

DevOpsは、迅速な開発サイクルや高速の更新を提供する能力に加えて、より高い信頼性、より多くのセキュリティ、スケーラビリティの向上などの利点を提供します。また、さまざまなチームの所有権と説明責任を向上させます。DEVOPSプラクティスには、CI(連続統合)とCD(連続配信)の2つの固有の側面があります。それらは互いに関連しており、生産性の向上に貢献しています。

At times, Big Data projects can be challenging in terms of:

時には、ビッグデータプロジェクトは次の点で挑戦的になる可能性があります。

The traditional approach to meet these challenges, unlike DevOps, is insufficient. Traditionally, different teams and members work in isolation. This practice creates silos and brings a lack of collaboration. For example, data architects, analysts, admins, and many other experts work on their part of the job, which ultimately slows down the delivery.

DevOpsとは異なり、これらの課題を満たすための従来のアプローチは不十分です。伝統的に、さまざまなチームとメンバーが単独で働いていました。このプラクティスはサイロを作成し、コラボレーションの欠如をもたらします。たとえば、データアーキテクト、アナリスト、管理者、および他の多くの専門家が仕事の側で作業しているため、最終的には配達が遅くなります。

DevOps, on the other hand, according to the pillars mentioned above, brings all participants of all stages of the software delivery pipeline together. It removes barriers and reduces silos between different roles to make your Big Data team cross-functional with ease. In addition, you can experience a considerable increase in operational efficiency, resulting in a better-shared goal vision.

一方、DevOpsは、上記の柱によると、ソフトウェア配信パイプラインのすべての段階のすべての参加者を一緒に連れてきます。障壁を取り除き、さまざまな役割間のサイロを減らして、ビッグデータチームを簡単に交差するようにします。さらに、運用効率が大幅に向上するため、より共有の目標ビジョンが発生する可能性があります。

Simply put, DevOps tools for Big Data result in the higher efficiency and productivity of Big Data processing. DevOps for Big Data uses almost the same tools as the traditional DevOps environments, like bug tracking, source code management, deployment tools, and continuous integration.

簡単に言えば、ビッグデータのDevOpsツールは、ビッグデータ処理の効率と生産性が高くなります。ビッグデータのDevOpsは、バグ追跡、ソースコード管理、展開ツール、継続的な統合など、従来のDevOps環境とほぼ同じツールを使用します。

Though the Big Data and DevOps combination offers many benefits to enterprises, it has its challenges, and software companies must address them while combining Big Data and DevOps.

ビッグデータとDevOpsの組み合わせは企業に多くの利点を提供しますが、課題があり、ソフトウェア企業はビッグデータとDevOpsを組み合わせて対処する必要があります。

Suppose you have finally decided to integrate DevOps with your Big Data project. In that case, you must understand the different types of challenges that you might experience during the process.

DevOpsをビッグデータプロジェクトと統合することを最終的に決定したとします。その場合、プロセス中に経験する可能性のあるさまざまな種類の課題を理解する必要があります。

DevOps is not associated with data analytics, so employing data specialists can be an added advantage for organizations who want to adopt DevOps with Big Data. It can help them to make the Big Data operations more powerful and efficient in combination with Dev Ops. Integration of Big Data and DevOps results in the following benefits for organizations.

DevOpsはデータ分析に関連付けられていないため、データの専門家を雇用することは、ビッグデータを使用してDevOpsを採用したい組織にとって追加の利点になります。ビッグデータ操作をDev Opsと組み合わせてより強力で効率的にするのに役立ちます。ビッグデータとDevOpsを統合すると、組織にとって次の利点が得られます。

In general, the software combines with data for sure. So, if you want to update your software, you must know your application’s types of data sources. This can be understood by interacting with your data experts while integrating DevOps and Big Data.

一般に、ソフトウェアは確かにデータと組み合わされます。したがって、ソフトウェアを更新する場合は、アプリケーションのタイプのデータソースを知る必要があります。これは、DevOpsとビッグデータを統合しながら、データの専門家とやり取りすることで理解できます。

Mainly, errors increase when organizations face problems handling data while writing and testing the software. Finding and avoiding those errors remains the top priority in the software delivery pipeline to save time and effort. Data-related errors can be fixed in an application with strong collaboration between DevOps and Big Data experts.

主に、ソフトウェアの書き込みとテスト中に、組織がデータの処理に問題に直面するとエラーが増加します。これらのエラーを見つけて回避することは、時間と労力を節約するために、ソフトウェア配信パイプラインの最優先事項です。データ関連のエラーは、DevOpsとビッグデータの専門家との間の強力なコラボレーションを伴うアプリケーションで修正できます。

Non-data experts cannot understand the software that runs with Big Data because of the tremendous verification in the types and range of data. Here, data experts can help DevOps professionals to gain knowledge about the kinds of data and challenges they need to deal with to ensure optimum outcomes. It is fair to mention that the DevOps team working in collaboration with the Big Data team results in applications whose performance in the real world is the same as that in the development environment.

非DATAの専門家は、データの種類と範囲の膨大な検証のために、ビッグデータで実行されるソフトウェアを理解することはできません。ここで、データの専門家は、Devopsの専門家が、最適な結果を確保するために対処する必要があるデータと課題に関する知識を得るのを支援できます。ビッグデータチームと協力して作業しているDevOpsチームは、現実世界でのパフォーマンスが開発環境と同じアプリケーションをもたらすことに言及するのは公平です。

Time-consuming processes, like data migration or translation, might slow your project down. But combining DevOps and Big Data helps streamline operations and improve data quality. As a result, executives can focus on other productive and creative tasks.

データの移行や翻訳など、時間のかかるプロセスは、プロジェクトを遅くする可能性があります。しかし、DevOpsとビッグデータを組み合わせることで、操作を合理化し、データの品質を向上させることができます。その結果、経営陣は他の生産的で創造的なタスクに集中できます。

Like continuous integration (CI), you can benefit from constant analytics by combining DevOps and Big Data. So it is because the combination can streamline the data analysis processes and automate them using algorithms.

継続的な統合(CI)と同様に、DevOpsとビッグデータを組み合わせることにより、一定の分析から利益を得ることができます。そのため、組み合わせがデータ分析プロセスを合理化し、アルゴリズムを使用して自動化できるためです。

When the Big Data software is deployed to production, it’s time to gather real-time and accurate feedback to find its strengths and weaknesses. Again, the close collaboration of DevOps executives and data scientists, thanks to the combination of DevOps and Big Data, can remain handy in this process.

ビッグデータソフトウェアが生産に展開されると、リアルタイムで正確なフィードバックを収集して、その長所と短所を見つける時が来ました。繰り返しますが、DevOpsの幹部とデータサイエンティストの緊密なコラボレーションは、DevOpsとビッグデータの組み合わせのおかげで、このプロセスで便利なままである可能性があります。

A developer has to get an insight into the data types that will be useful in developing an enterprise-grade application or software. It is also necessary to understand where the data will be used in the application and to what extent.

開発者は、エンタープライズグレードのアプリケーションまたはソフトウェアの開発に役立つデータ型についての洞察を取得する必要があります。また、アプリケーションでデータがどこで使用されるか、そしてどの程度まで使用されるかを理解する必要があります。

You want to give this information to your dev early and ensure that your developer works with a data expert.

この情報を早期に開発者に提供し、開発者がデータエキスパートと協力していることを確認します。

Your data experts will know the correct code and keep your dev on the right path to designing or updating your company software. You want to maintain the integrity of your system and have everything run smoothly for your updates.

データの専門家は、正しいコードを知っており、会社のソフトウェアを設計または更新するための適切なパスに開発者を維持します。システムの整合性を維持し、更新のためにすべてをスムーズに実行したいと考えています。

When software is developed, developers tend to test it rigorously, due to which the problem related to data causes constant errors. Moreover, this error rate keeps increasing as the complexity of the software increases in line with the rise in the data. Here, the collaboration of DevOps and Big Data comes into the game.

ソフトウェアが開発されると、開発者はそれを厳密にテストする傾向があります。これにより、データに関連する問題が一定のエラーを引き起こします。さらに、このエラー率は、ソフトウェアの複雑さがデータの増加に沿って増加するにつれて増加し続けます。ここでは、DevOpsとビッグデータのコラボレーションがゲームに登場します。

The Data scientists and developers identify those errors in the early stages, saving both teams time and effort. Moreover, it makes it easier to find other errors in the application.

データサイエンティストと開発者は、これらのエラーを初期段階で特定し、両方のチームの時間と労力を節約します。さらに、アプリケーションで他のエラーを簡単に見つけることができます。

The DevOps philosophy states that a development-friendly environment should resemble a real-world setting, but it is impossible whenever big data comes into play.

DevOpsの哲学は、開発に優しい環境は現実世界の設定に似ているはずだと述べていますが、ビッグデータが作用するときはいつでも不可能です。

A development-friendly environment is difficult to create when a developer has to involve big data in developing software that consists of many complex data sets and many types of data.

開発者が、多くの複雑なデータセットと多くの種類のデータで構成されるソフトウェアの開発に、開発者がビッグデータを含める必要がある場合、開発に優しい環境を作成することは困難です。

You’ll want your company developers to be well aware of all challenges that will be facing your devs, and your data expert can provide the answers. You can retain a data expert or hire a contract data expert to help your devs produce enterprise-level software.

あなたはあなたの会社開発者があなたの開発者が直面するすべての課題を十分に認識していることを望み、あなたのデータの専門家は答えを提供することができます。データの専門家を保持するか、契約データの専門家を雇って、開発者がエンタープライズレベルのソフトウェアを生産するのを支援することができます。

Though the DevOps concept has grown and is mature enough to deliver software and services faster, it is still not considered a critical approach by many worldwide enterprises. Large-scale enterprises are still following the old approaches because of the false or improper belief that the transition to DevOps might fail.

DevOpsの概念は成長し、ソフトウェアとサービスをより速く提供するのに十分な成熟していますが、多くの世界的な企業による重要なアプローチとはまだ考えられていません。大規模な企業は、DevOpsへの移行が失敗する可能性があるという誤ったまたは不適切な信念のために、まだ古いアプローチに従っています。

But the move to DevOps can help businesses deliver high-quality products quickly, and companies can provide better results in the long run after combining Big Data with DevOps.

しかし、DevOpsへの移行は、企業が高品質の製品を迅速に提供するのに役立ち、企業はビッグデータとDevOpsを組み合わせた後、長期的により良い結果を提供できます。

元記事
https://readwrite.com/big-data-and-devops-winning-combination-for-global-enterprises/

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