Обеспечьте стабильную среду 24 часа в сутки,
7 дней в неделю,
52 недели/год
Обеспечивает доступ к данным как на платформах разработки, так и на производственных платформах
MLOps
DevOps/DevSecOps
DataOps
ДАННОЕ ОЗЕРО
ПРОДУКЦИЯ
РАЗВИТИЕ
DevOps/DevSecOps
Ускорьте безопасную доставку новых функций с момента разработки до
конечные пользователи
MLOps
Разработка, поддержка и мониторинг производительности моделей машинного обучения и связанных с ними конвейеров обработки данных.
DataOps
Ускорение процесса создания новых информационных ресурсов за счет автоматизации качества и надежности данных
ПРИЛОЖЕНИЕ 19.2
DataOps - это также относительно новая и быстро развивающаяся область. По сути, это возможность ускорить создание новых и обновление существующих информационных ресурсов, а также повысить качество данных. Мы рассмотрим DataOps в главе 26.
Повышение качества благодаря стандартам кодирования и удобству сопровождения кода
По мере роста числа agile-подразделений и увеличения объема генерируемого ими кода - типичное приложение для смартфона содержит 50 000 строк кода организациям стало необходимо уделять особое внимание стандартам кода. Генеральный директор компании по производству электромобилей включает качество кода в свою приборную панель.
При отсутствии внимания к стандартам кода время, необходимое для внесения изменений в код, увеличивается, код становится сложнее, инженеры все больше расстраиваются, а технический долг растет.
Технический долг: Что это такое и как его измерить
При огромном количестве цифровых решений и команд, поддерживающих цифровую трансформацию, существует значительный риск возникновения технического долга. Технический долг - это "налог", который компании платят за любые разработки для устранения технологических проблем. Технический долг возникает в результате накопления плохих практик кодирования, таких как использование коротких путей, предоставление плохо написанного кода, внесение временных исправлений (которые неизбежно становятся постоянными) и реализация одноразовых решений. Технический долг, скрытый в архитектуре, может стать причиной возникновения проблем, из-за которых проекты выходят за рамки бюджета и не укладываются в сроки. При слишком большом техническом долге большая часть времени ИТ-сотрудников уходит на управление сложностями, а не на инновационное мышление о будущем.
Технологический долг продолжает расти в большинстве исследованных нами организаций. Более того, почти половина компаний, завершивших программы модернизации, не добились успеха в сокращении технологического долга. Для того чтобы внести ясность в этот вопрос, технологическим руководителям необходимо дать количественную оценку этой проблемы с точки зрения соотношения затрат и выгод. По сути, это вопрос понимания стоимости времени, потерянного разработчиками на решение проблем, вызванных технологическим долгом (т. е. процентов), по сравнению с затратами на погашение самого технологического долга (т. е. основной суммы).
Разработка анализа затрат и выгод - задача нетривиальная. Во-первых, получить такую детализацию можно только на уровне приложений. Во-вторых, компании должны понимать, с каким типом технического долга они имеют дело (мы выделили 11 различных типов).4 Это движущие силы технического долга, поэтому знание их типа необходимо, чтобы затем знать, как устранить каждый из них. Например, техническая задолженность по данным отличается от технической задолженности по инфраструктуре.
Компании используют этот анализ для разработки анализа затрат и выгод, который выявляет, какие приложения дают наибольшую отдачу с точки зрения решения проблемы технологического долга.
Мы обнаружили, что компании, находящиеся в 80-м процентиле по уровню поддержания технического долга на низком уровне, имеют рост доходов на 20 % выше, чем компании, находящиеся в 20-м процентиле.
Хорошее качество кода имеет десятки характеристик, включая тестируемость, надежность, возможность повторного использования, переносимость и сопровождаемость. Обеспечение высокого качества кода требует, чтобы вы:
Выберите и используйте систему контроля версий для всего кода
Контроль версий и его дисциплинированное использование являются основными факторами, способствующими созданию высокопроизводительных групп разработки. Организации используют контроль версий для хранения сценариев инфраструктуры как кода (IaC), исходного кода приложений, а также любых конфигураций, тестов и сценариев развертывания. Это обеспечивает воспроизводимость и прослеживаемость - два ключевых требования, с которыми сталкиваются организации, особенно те, в которых существует множество обременительных ручных процессов.
Системы контроля версий включают Git, CVS, SVN и многие другие. Эти системы также предоставляют такие важные возможности, как аудит кода, и позволяют agile-подразделениям внимательно изучать, как уязвимости могли попасть в систему, и вносить необходимые исправления.
Решите, какую программную основу использовать
