NoOps: DevOps умер, да здравствует девопс! Новый Agile в облаках

Продолжая тему развития Agile, сегодня мы расскажем о новом видении DevOps, предполагающем полный отказ от девопс-инженеров при сохранении всех принципов этого похода. Читайте в нашей статье, что такое NoOps и как эта концепция реализуется в мире Big Data. 5 разных мнений о DevOps Хотя термину «DevOps» уже исполнилось более 10...

Чем DevOps-инженер отличается от администратора Big Data и сисадмина

Несмотря на почти 20-летнюю историю термина «DevOps», даже в ИТ-среде до сих пор есть мнение, что все рабочие задачи этого девопс-инженера может выполнить рядовой системный администратор. Почему это не так и как обстоят дела с администрированием Big Data систем, читайте в нашей сегодняшней статье. Критерии и источники данных для сравнения...

Как измерить эксплуатационную надежность Big Data и зачем это нужно

Рассматривая облачные сервисы для Big Data проектов, мы уже говорили про SLA (Service Level Agreement, соглашение об уровне предоставления услуг) и упоминали показатели измерения эксплуатационной надежности в материале про эволюцию Agile-подходов. Читайте в нашей сегодняшней статье, как эти SRE-метрики помогают DevOps-инженерам и администраторам обосновать экономическую необходимость затрат на средства дополнительной защиты Big...

Большая надежность для Big Data: эволюция Agile – SRE после DevOps

Большие данные требуют огромной гибкости и большой надежности – сегодня мы расскажем, что кто обеспечивает бесперебойную работу Google и других ИТ-гигантов и что нас ждет после DevOps. Читайте в нашей новой статье, как развиваются Agile-подходы к организации процессов разработки и эксплуатации Big Data систем и сколько это стоит. Что такое...

Почему вам не нужен DevOps и как его внедрить, если очень хочется

При всех достоинствах DevOps, этот, особенно популярный сейчас, подход к организации процессов разработки и эксплуатации ПО, не лишен недостатков. Сегодня мы поговорим о том, когда лучше обойтись без девопс и как его внедрить, если он не очень подходит, а очень хочется. Также расскажем, почему DevOps – не панацея и какие...

Как Big Data с Machine Learning борются с пробками и улучшают дороги

Продолжая тему «умного» города (data-driven city), сегодня мы собрали для вас 5 практических примеров, как в крупнейших мегаполисах по всему миру интернет вещей и большие данные с датчиков, проездных билетов и дорожных камер помогают бороться с пробками и улучшать состояние дорог, повышая уровень их безопасности и удобства использования. Internet of...

Не бойся падать – большие данные подстелят соломку: умное страхование

Big Data – это основа бизнеса страховых компаний, работа которых полностью основана на информации: статистике, сведениях о клиентах, страховых случаях и вероятностях их наступления, а также финансовой оценке всех этих данных. Читайте в нашей сегодняшней статье, как «большая тройка» современных информационных технологий (большие данные, машинное обучение и интернет вещей) увеличивают...

Who is who в Agile-команде Big Data: разбор ролей Data Professional’ов

Ранее мы уже писали про DataOps- и DevOps-инженеров, а также про администраторов больших данных. Продолжая тему гибкого управления проектами (Agile) для повышения эффективности и ускорения бизнес-процессов, сегодня поговорим о том, какие еще специалисты нужны для успешного Big Data проекта. Профильные категории и процессы Big Data проекта Независимо от конечной цели...

Битва инженеров Big Data: DataOps vs DevOps – кто за что отвечает

Мы уже писали о происхождении термина DataOps, а также про методы и средства реализации этой концепции непрерывной интеграции данных между процессами, командами и системами в рамках data-driven company. Продолжая тему развития Agile-подходов в мире больших данных, сегодня рассмотрим, чем отличаются сферы ответственности DataOps- и DevOps-инженеров и почему оба этих специалиста...

Что такое DataOps: зачем Big Data свой DevOps с блокчейном и данными

DataOps (DATA Operations, датаопс), по аналогии с DevOps (DEVelopment Operations, девопс) — это концепция и набор практик непрерывной интеграции данных между процессами, командами и системами для повышения эффективности корпоративного управления или отраслевого взаимодействия за счет распределенного сбора, централизованной аналитики и гибкой политики доступа к информации с учетом ее конфиденциальности, ограничений на...

4 простых, но эффективных совета администратору Big Data и не только

Администратор – обязательная роль в Big Data проекте, даже если он построен по принципу микросервисной архитектуры, когда за создание и развертывание каждого модуля отвечает отдельный DevOps-инженер. Задачи постоянной оценки производительности и поддержки ИТ-инфраструктуры актуальны как для новоявленных стартапов, работающих по современным Agile-принципам, так и для крупного бизнеса (enterprise). В этой...

Почему каждый Data Scientist должен быть DevOps-инженером в Big Data

С точки зрения бизнеса DevOps (DEVelopment OPerations, девопс) можно рассматривать как углубление культуры Agile для управления процессами разработки и поставки программного обеспечения с помощью методов продуктивного командного взаимодействия и современных средств автоматизации. Сегодня мы поговорим о том, как эта методология используется в Big Data проектах, почему любой Data Scientist становится немного...

Быстрее, гибче, самостоятельней: 3 принципа Agile в Big Data системах

Пока Agile (эджайл) из методологии разработки программного обеспечения становится настоящей философией ведения бизнеса, мы разберем, какие именно принципы этого подхода используются в каждой системе больших данных и почему любой Big Data проект успешно реализуется с помощью этих идей. Что такое Agile: краткий ликбез Изначально термин Agile относился к подходам и...

Защити своего слона: 3 инструмента безопасности кластера Hadoop

Чтобы сохранить большие данные от утечек, чиновники придумывают различные законы, а разработчики чинят уязвимости в Big Data системах. Продолжая разговор про информационную безопасность больших данных, сегодня мы подготовили для вас статью про технические средства защиты кластера Apache Hadoop. Возможные угрозы для кластера Big Data и средства их предотвращения В реальности...

Насколько безопасен ваш Hadoop: главные уязвимости экосистемы Big Data

Мы уже рассказывали о наиболее крупных утечках персональных данных за последние несколько лет и о том, как эту проблему пытаются решить разные страны на законодательном уровне. Сегодня, продолжая тему информационной безопасности Big Data, поговорим об основных уязвимостях главного инфраструктурного решения для больших данных - Apache Hadoop. Некоторые инциденты нарушения безопасности...

Большие данные – большие потери: крупнейшие утечки Big Data за 3 года

Среди угроз несанкционированного использования Big Data наиболее опасны утечки персональных данных. Когда сведения о личностях сотен тысяч людей по всему миру в очередной раз «утекли» в открытый доступ, компании снова задумываются о защите информации. В этой статье мы расскажем о наиболее крупных утечках персональных данных за последние несколько лет, а...

Умная недвижимость: Big Data, Machine Learning и IoT в девелопменте

Цифровизация различных прикладных отраслей продолжается - сегодня мы нашли для вас интересные кейсы, как большие данные, машинное обучение и интернет вещей используется в жилой и коммерческой недвижимости. Чем Big Data, Machine Learning и Internet Of Things (IoT) полезны строителям и риелторам, и каким образом внедрение этих технологий поможет потребителям. Big...

Эко-Big Data в большом городе: как технологии делают мегаполис чище

Цифровизация возможна не только на предприятиях. Цифровая трансформация настигает даже города, чтобы сделать их более удобными для жителей и менее вредными для планеты. Сегодня мы подготовили для вас 8 интересных примеров по 4 разным направлениям об использовании больших данных (Big Data), машинного обучения (Machine Learning) и интернета вещей (Internet of...

Какой Hadoop лучше: сравнение 4 самых популярных дистрибутивов

Проанализировав предложения крупных PaaS/IaaS-провайдеров по развертыванию облачного кластера, сегодня мы сравним 4 наиболее популярных дистрибутива Hadoop от компаний Cloudera, HortonWorks, MapR и ArenaData, которые используются при развертывании локальной инфраструктуры для проектов Big Data. Как мы уже отмечали, эти дистрибутивы распространяются бесплатно, но поддерживаются на коммерческой основе. Некоторые отличия популярных дистрибутивов...

Облачный слон для больших данных: обзор 6 популярных Hadoop-решений

Мы уже рассказывали про общие достоинства и недостатки облачных Hadoop-кластеров для проектов Big Data и сравнивали локальные дистрибутивы. В продолжение этой темы, в сегодняшней статье мы подготовили для вас сравнительный обзор наиболее популярных PaaS/IaaS-решений от самых крупных иностранных (Amazon, Microsoft, Google, IBM) и отечественных (Яндекс и Mail.ru) провайдеров [1]. Сравнение...