DataOps und Daten-Workflow-Orchestrierung zu einem Teil Ihrer Cloud-Migration machen

Da immer mehr unseres Lebens und unserer Unternehmen digital werden, generieren wir kontinuierlich exponentiell mehr Daten. Wie viel? Nun, Statista erwartet, dass wir 2022 97 Zettabyte Daten generieren und das bis 2025 fast verdoppeln auf 181 Zettabyte. Organisationen, die wissen, wie sie diese Daten für wertvolle Erkenntnisse gewinnen können, sind nicht nur führend in der digitalen Transformation, sondern sorgen auch für zukünftigen Erfolg. Aber nur 15 Prozent der Big-Data-Projekte schaffen es in die Produktion. Unternehmen stehen zudem vor Hürden bei der erfolgreichen Implementierung von DataOps, also der Anwendung von agilem Engineering und DevOps-Best Practices im Bereich Datenmanagement. DataOps ermöglicht es Unternehmen, neue Erkenntnisse schnell in vollständig operationalisierte Produktionsergebnisse umzuwandeln, die Geschäftswert freisetzen. Durch das erfolgreiche Management und die Integration von Daten können Organisationen sich anpassen, reagieren und sogar vorhersagen und autonom darauf reagieren, was im Unternehmen, der Branche, dem Markt oder der Welt geschieht. DataOps bringt DevOps-Teams mit Data Engineern, Data Scientists und Analyseteams zusammen, um die Datenerfassung, Nutzung und Analyse zu beschleunigen und zu bestimmen, wo sie angewendet werden. In einem neuen Intellyx-Whitepaper, gesponsert von BMC, Why DataOps is the Missing Piece of Your Cloud Migration Puzzle, untersucht Analyst Charles Araujo die Komplexität der Integration von DataOps in die Cloud-Migrationsplanung. In dem Artikel geht er auf die Geschwindigkeit ein, mit der Unternehmen Cloud-Infrastrukturen einführen, und auf die Komplexität, moderne, datengetriebene Anwendungen in diese Pläne einzubeziehen, wenn so viele Daten noch in traditionellen Umgebungen des Kerns des Unternehmens-Technologiestacks liegen. Die always-on-Welt und ihre modernen Anwendungen erfordern On-Demand- und Echtzeitdaten. Organisationen, die in die Cloud migrieren, müssen eine Balance zwischen cloudbasierten, datengetriebenen Anwendungen und traditionellen Datenquellen finden, indem sie den Fluss dieser neuen Datenpipeline und Arbeitsbelastung steuern. Araujo fügt hinzu, dass moderne Anwendungen verstehen müssen, dass Daten möglicherweise nicht auf Abruf verfügbar sind, während traditionelle Datenquellen eine Möglichkeit haben müssen, Daten leicht zugänglich zu machen und mit den Bedürfnissen dieser neuen Anwendungen abzustimmen. Der Tanz, der dafür notwendig ist – und die Grundlage für DataOps – ist die Orchestrierung von Anwendungen und Datenstrom. Die Integration von ADF in eine DataOps-Strategie ist am effektivsten, wenn man Azure Data Factory-Pipelines innerhalb des umfassenderen Unternehmensworkflows orchestrieren kann – und ADF zusammen mit Mainframe-, Cloud- und On-Premises-Workloads von einem einzigen Control-M-Kontrollpunkt aus verwaltet. Dadurch gewinnen Organisationen Transparenz über das gesamte Spektrum der Unternehmensdatenpipeline und verbessern deren Verwaltung in sich ständig ändernden, modernen Umgebungen. Laden Sie das vollständige Whitepaper "Warum DataOps das fehlende Puzzlestück Ihrer Cloud-Migration ist" herunter, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie DataOps und Daten-Workflow-Orchestrierung erfolgreich in Ihre Cloud-Strategie integrieren können.

Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.