DataOps e outros Ops que merecem sua atenção.

Nos últimos anos, houve uma explosão de termos diferentes relacionados ao mundo das operações de TI. O cenário de operações se expandiu além do genérico “TI” para incluir metodologias como DevOps, DataOps, MLOps, DevSecOps e muito mais.

Cada uma dessas áreas é multifuncional em toda a organização e oferece um benefício exclusivo, mas todas elas emergem do mesmo mecanismo geral: aplicar princípios ágeis, originalmente criados para orientar o desenvolvimento de software, à sobreposição de diferentes tipos de desenvolvimento, tecnologias relacionadas (aplicativos orientados a dados, inteligência artificial e machine learning) e operações.

Entenda neste artigo como essas metodologias funcionam e saiba como você pode aplicá-las na sua empresa.

Como as metodologias ágeis são aplicadas à TI?

A metodologia ágil (ou agile) é uma maneira simples e interativa de transformar uma ideia com vários requisitos em uma solução de software. Ela usa planejamento, entendimento, atualização, comunicação, desenvolvimento e entrega constantes como parte de um processo que é fragmentado em modelos separados.

As equipes usam métodos ágeis para implementar um projeto ou plano, dividindo-o em vários estágios que interagem com o feedback do cliente. O desenvolvimento e o teste são sincronizados e todas as fases do projeto ou desenvolvimento de software são monitoradas.

Além disso, como o processo de desenvolvimento é iterativo, os erros são resolvidos ao longo do caminho, o que significa que você acaba com um produto final que está mais próximo do que seu cliente realmente deseja.

Quais são os principais métodos aplicados às operações de TI?

Agora que você já entendeu como as metodologias ágeis funciona, vamos dar um passo adiante e explicar os principais frameworks aplicados às operações de TI.

1.DevOps

DevOps é um método de desenvolvimento de software que alinha perfeitamente o desenvolvimento e as operações de TI em uma organização para melhorar a produtividade e facilitar uma melhor colaboração entre as equipes. DevOps é a integração de pessoas, processos, práticas, ferramentas e tecnologia que permite a implantação de código de maneira robusta e automatizada.

2.DataOps

DataOps é o uso de práticas de desenvolvimento ágil para criar, entregar e otimizar produtos de dados de forma rápida e econômica. Destina-se a melhorar a gestão de dados em toda a organização.

O termo é abrangente e pode incluir processos (por exemplo, consumo de dados), práticas (por exemplo, automação de processos de dados), estruturas (por exemplo, tecnologias capacitadoras como IA) e tecnologias (por exemplo, uma ferramenta de pipeline de dados) para planejar, construir e gerenciar arquiteturas de dados distribuídas e complexas.

3.MLOps

MLOps é um conjunto de práticas para colaboração e comunicação entre cientistas de dados e profissionais de operações. A aplicação dessas práticas aumenta a qualidade, simplifica o processo de gerenciamento e automatiza a implantação de modelos de Machine Learning e Deep Learning em ambientes de produção em larga escala. É mais fácil alinhar os modelos às necessidades de negócios, bem como aos requisitos regulatórios.

4.AIOps

A inteligência artificial para operações de TI (AIOps) é a aplicação de IA e tecnologias relacionadas, como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP) para atividades e tarefas tradicionais de operações de TI. Com AIOps, as equipes de operações podem controlar a imensa complexidade e quantidade de dados gerados por seus ambientes de TI modernos e, assim, evitar interrupções, manter o tempo de atividade e obter garantia de serviço contínua.

5.DevSecOps

Na prática, o DevSecOps é um trio tático que conecta três disciplinas diferentes: desenvolvimento, segurança e operações. O objetivo é integrar perfeitamente a segurança em seu pipeline de integração contínua e entrega contínua (CI/CD) em ambientes de pré-produção (dev) e produção (ops).

Na economia de hoje, a capacidade de uma empresa de competir exige o processamento de informações e a tomada de decisões mais rápido do que nunca. Otimizar os dados e implantar estratégias a partir deles pode significar a diferença entre crescimento e extinção. Nesse contexto, DataOps, MLOps e AIOps, junto a DevOps e DevSecOps, fornecem às organizações a estrutura ideal para maximizar o uso de dados com análises.

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