通过自动化、面向流程的数据分析方法,将人员、流程和技术进行结合,
极大简化数据管道并提高数据运营效率。
云原生技术下的DataOps方法论实践,以云原生的方式在平台上运行大数据应用,使数据不再孤立地分布于多个云的孤岛中,
从而可以从任何地方流畅安全地进行移动,并以一致、整体的方式管理数据从准备到报表阶段的整个生命周期。
以容器化方式部署各大数据基础组件,实现大数据组件工具的标准化配置与管理,快速开发、迭代并上线大数据应用。
容器编排下,可使数据应用容器实例从单一变为多个,充分满足系统可扩展性。
数据采集与存储过程可描述性高,数据获取、共享与协作可操作性强。
通过描述数据操作代码与配置,进行灵活版本切换,高效实现数据分析洞察。
在云环境中快速启动数据平台,高效低成本地为数据专业人士提供原型创意条件。
通过数据可用性、灾难恢复和数据保留三原则,优化数据管理成本。
容器化
可观察性
流水线即代码
多租户和命名空间
面向服务
基础架构无关性
智领云云原生DataOps,助力企业玩转数据驱动
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