Версия сайта для слабовидящих
В продолжении темы контейнеризации приложений и применения этой технологии в Big Data системах, сегодня мы поговорим, действительно она абсолютно безопасна. А также насколько популярнейшая DevOps-технология, Kubernetes, «великий кормчий» среди систем оркестрации контейнеров, соответствует своему визуальному образу «неуязвимого» океанического лайнера. Спойлер: на самом деле нет, K8s, как и любые другие технологии...
Упакуем все: зачем нужны контейнеры и как с ними работать в Big Data
Мы уже рассказывали про достоинства и недостатки самой популярной DevOps-технологии 2019 года – платформы управления контейнерами Kubernetes для Big Data систем. Сегодня поговорим, зачем вообще нужны контейнеры, чем они отличаются от виртуальных машин, каковы их плюсы и минусы, а также для чего нужна их оркестрация. Что такое контейнеризация приложений и...
Блеск и нищета Kubernetes: достоинства и недостатки самой популярной DevOps-технологии для Big Data систем
Сегодня, когда ИТ-компании распиливают монолиты своих Big Data систем на микросервисы, а DevOps-подход совершает свое победное шествие по локальным и облачным кластерам, Kubernetes стал, пожалуй, самой востребованной технологией 2019 года. Однако, K8s нужен далеко не каждому проекту. В этой статье мы поговорим о достоинствах и недостатках кубернетис, в каких случаях...
Big Data-облака интернета вещей: что такое IoT-платформы и зачем они
Рассматривая архитектуру и принципы работы IoT-систем, мы уже упоминали, что наиболее интеллектуальная часть работы по анализу данных выполняется в облаке с помощью специальных средств Big Data, объединенных в общую платформу. Сегодня поговорим о функциях IoT-платформ и технологиях, на которых основаны эти облачные решения. Также мы подготовили для вас краткий обзор...
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...
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...
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...