DataOps

海豚调度5月Meetup：6个月重构大数据平台，帮你避开调度升级改造/集群迁移踩过的坑

当今许多企业都有着技术架构的DataOps程度不够、二次开发成本高、迁移成本高、集群部署混乱等情况，团队在技术选型之后发现并不适合自己的需求，但是迁移成本和难度又比较大，甚至前团队还留下了不少坑，企业自有的开发能力又比较有限
·2022-05-25 10:51

一文读懂DataOps

作者：彭锋宋文欣等来源：智领云科技大部分企业的数据平台建设要想顺利过渡到第三阶段，则离不开一个关键方法论—DataOps（数据运维）的帮助。
CSDN云计算·2022-03-26 07:49

国内首届DataOps+MLOps meetup回顾

2022年3月12日，由星策开源社区举办了国内首届“DataOps+MLOpsMeetup”，活动采用线下参与、腾讯会议、CSDN、51CTO同步直播方式进行。
·2022-03-24 14:31

国内首届DataOps+MLOps meetup回顾

2022年3月12日，由星策开源社区举办了国内首届“DataOps+MLOpsMeetup”，活动采用线下参与、腾讯会议、CSDN、51CTO同步直播方式进行。
·2022-03-17 16:07

航司的DevOps & DataOps & AIOps

并随着大数据的特有应用，衍生出DataOps；同时由于互联网相关应用等的大规模分布式的使用，及虚拟化、容器化等等的海量集群的应用，AIOps也被冠名了。
67fbeff17243·2022-02-08 20:05

DataOps（数据运维）指南 - 数据管理的新时代

【注】本文译自：AGuidetoDataOps-DZoneBigDataDataOps不仅仅是另一种开发方法。它通过民主化的访问和巨大的潜力从根本上改变了组织使用数据的方式。最近一项关于企业面临的大数据挑战的调查揭示了一些有关数据利用的惊人事实。38%的企业“缺乏”令人信服的商业案例来使用他们的数据。34%的公司没有足够成熟的流程来处理大数据技术，其中24%的公司无法为最终用户提供大数据！说这些发
·2021-10-14 11:00

【粉丝福利】免费赠票 - 专享 Gdevops 全球敏捷运维峰会

主会场看点金融数据治理以及DataOps讲师介绍：PMP，数据老兵。历任建信金融科技公司总部技术架构总监、人力资源部副总经理，参与建信
张晋涛-MoeLove·2021-05-12 18:36

2021年值得关注的15个DevOps趋势

为作者原创翻译，原文地址更多kubernetes文章，请多关注kubernetes中文社区目录2021年值得关注的15个DevOps趋势1.迁移到微服务将成为必须2.Hybrid(混合)将成为部署规范3.DataOps
琦彦·2021-01-18 16:00

DataOps

https://www.jianshu.com/p/36652c90e2d6手工运维到自动化运维再到平台化运维运维发展历程：手工运维->自动化运维->平台化运维->dataops->
grefen·2020-09-17 01:54

在数据采集器中用TensorFlow进行实时机器学习

最新DataOps平台的真正价值，只有在业务用户和应用程序能够从各种数据源来访问原始数据和聚合数据，并且及时地产生数据驱动的认识时，才能够实现。
阿里云云栖号·2020-08-22 11:13

DataOps：数据中台的必备底座

而DataOps则是数据中台区别于传统企业数据架构的核心差异，是建设数据中台的必备底座能力。
LinkTime_Cloud·2020-08-19 16:37

硅谷速递 | DataOps常见问题、错误与相关概念

把握技术风向标，了解行业应用与实践，就交给“硅谷速递”吧～速递先知本期我们特别为大家带来三篇有关「DataOps」的硅谷前沿技术文章：关于DataOps的十个常见问题DataOps的5个常见错误关于2020
LinkTime_Cloud·2020-08-19 16:32

StreamSets实战之路（一）-环境篇- StreamSets简介

公司主要选择DataOps发展路线，解决将数据转化为业务价值的重大挑战。
macalzheng·2020-08-04 10:37

数据中台盛行，DataOps兴起，数据架构才是未来

伴随DataOps等场景的出现，数据架构会越来越走向数据消费端，为我们带来更多的变化和新发现。注：转载或引用请注明出处和作者，侵权必究!一、什么是数据架构？自数据库技术兴起以来，人们慢慢发现需要
a哈哈哈哈哈哈·2020-07-28 10:45

DataOps：数据中台的必备底座

而DataOps则是数据中台区别于传统企业数据架构的核心差异，是建设数据中台的必备底座能力。要上数据中台，D
fuyipingwml1976124·2020-07-27 22:48

DataOps，面向data的ops？No！ 它是面向商业逻辑的ops

在此，我们借助正在悄然兴起的DataOps来一并分析问题出在哪里，如何解决，需要什么客观条件的支持。DataOps不是穿凿附会-类比与对
数据社·2020-07-27 17:27

DataOps: 大数据新战线

原作者：彭锋翻译人：王龙飞原文链接:http://www.linktimecloud.com/posts/19252008年我在我的第一份工作（Ask.com）中开始使用Hadoop。当时是因为昂贵的Oracle集群无法处理不断增加的分析工作量，公司不得不切换到Hadoop。随后在Twitter担任数据工程师的第二份工作中，我在第一线参与并推动了如何使用数据给几乎所有Twitter的产品赋能（与其
LinkTime_Cloud·2020-07-27 16:33

大浪淘沙后 DataOps依旧

DataOps的定义数据资产和数据产品的访问需求在与日俱增，想在市场中获得竞争力，DataOps是一门必不可少的学科。
LinkTime_Cloud·2020-07-27 16:01

DataOps三原则，数据平台运营必读！

作者：RonenSchwartzInformatica全球技术与生态战略执行副总裁一个越来越清楚的事实是：数据驱动型企业都在努力维护和管理数据，以获得战略优势。虽然存在大量的可用数据，但我们仍然不能为旧有数据提供经济有效的数据质量诊断服务，太多企业无法提供卓越的多渠道客户体验，无法保证其数据已经妥善治理和安全防护，也无法保证这些数据符合世界上各种行业标准和数据保密法规的要求。在数据驱动方面，这些企
Informatica-小殷·2020-07-13 20:26

Dataops 如何改进数据、分析和机器学习？

您是否注意到大多数组织都在尝试使用其数据做更多的事情？企业在数据科学计划，自助式商业智能工具，人工智能计划以及组织工作上进行了大量投资，以促进数据驱动的决策制定。有些公司正在通过将数据可视化嵌入到Web和移动产品中或从传感器（物联网），可穿戴设备和第三方API收集新形式的数据来开发面向客户的应用程序。还有一些人正在利用来自非结构化数据源（例如文档，图像，视频和口头语言）的情报。围绕数据和分析的许多
cxq8989·2020-07-04 14:16

将 Devops 应用于数据科学和机器学习

数据科学家与dataops进行数据集成，通过分析模型进行预测，并创建仪表板以帮助最终用户浏览结果。
cxq8989·2020-07-04 00:49

每个开发人员都应了解的数据集成平台

与软件开发人员相比，数据科学家，dataops工程师和数据工程师拥有许多相似的技术和实践，但是仍然存在许多差异。在参加2019年在纽约举行的Strata数据会
cxq8989·2020-07-01 21:03

StreamSet 3.14 来袭

官方下载：https://streamsets.com/products/dataops-platform/
webmote·2020-06-27 14:55

DataOps: 大数据新战线

出处：https://www.linktimecloud.com/posts/19152008年我在我的第一份工作（Ask.com）中开始使用Hadoop。当时是因为昂贵的Oracle集群无法处理不断增加的分析工作量，公司不得不切换到Hadoop。随后在Twitter担任数据工程师的第二份工作中，我在第一线参与并推动了如何使用数据给几乎所有Twitter的产品赋能（与其称之为“大数据”，我更愿意简
jingsupo·2020-02-18 09:00

DataOps系列丨DataOps的组织架构与挑战

作者：DataPipelineCEO陈诚前两周，我们分别探讨了“数据的资产负债表与现状”及“DataOps理念与设计原则”。
DataPipeline·2020-01-09 16:33

DataOps系列丨DataOps理念与设计原则

基于此，我们提出应从DataOps入手。一、DataOps理念Gartner
DataPipeline·2020-01-09 16:28

DataOps系列丨数据的“资产负债表”与“现状”

作者：DataPipelineCEO陈诚《跨越鸿沟》的作者GeoffreyMoore曾说“没有数据，运营企业就像一个又聋又瞎的人在高速上开车一样”。数据的价值从未像现在这样被企业重视，IDC预估，到2020年，全世界会有44万亿G数据，每一个世界500强的CEO和独角兽创业公司的创始人都在思考并实践如何能用数据支持、改造、创新业务，以获得新的增长。尽管越来越多的人认同数据是极为重要的资产，但由于数
DataPipeline·2020-01-09 16:32

关于数据中台，这家外企的观点恰恰值得深思

恰恰相反，在欧美等数字化程度很高的市场里，DataOps理念已经深入人心。
大数据在线·2019-10-28 20:13

DataPipeline丨DataOps的技术考量

作者：DataPipelineCEO陈诚从“数据的资产负债表与现状”到“DataOps理念与设计原则”直至“DataOps的组织架构与挑战”，我们对于DataOps的讨论已经进行了三周。
DataPipeline·2019-09-02 18:01

大数据实践的6个阶段

来源公众号| 智领云科技作者| 智领云彭锋博士在最新的“2018年Gartner数据管理技术成熟度曲线”报告中，DataOps的概念被首次提出，Gartner标记其目前在“极为初级”这个阶段里面，并预计需要
CSDN云计算·2019-08-31 00:00

DataPipeline丨DataOps的组织架构与挑战

作者：DataPipelineCEO陈诚前两周，我们分别探讨了“数据的资产负债表与现状”及“DataOps理念与设计原则”。
DataPipeline数见科技·2019-08-15 10:00

DataPipeline丨DataOps理念与设计原则

基于此，我们提出应从DataOps入手。一、DataOps理念Gartner
DataPipeline数见科技·2019-08-09 10:00

DataOps系列丨数据的“资产负债表”与“现状”

作者：DataPipelineCEO陈诚《跨越鸿沟》的作者GeoffreyMoore曾说“没有数据，运营企业就像一个又聋又瞎的人在高速上开车一样”。数据的价值从未像现在这样被企业重视，IDC预估，到2020年，全世界会有44万亿G数据，每一个世界500强的CEO和独角兽创业公司的创始人都在思考并实践如何能用数据支持、改造、创新业务，以获得新的增长。尽管越来越多的人认同数据是极为重要的资产，但由于数
DataPipeline数见科技·2019-08-05 11:00

DataOps：数据管理领域新风向

在Gartner2018年发布的数据管理成熟度曲线（图1）中，首次出现了一个新名词：DataOps。DataOps看上去和DevOps名字很相似，他们两者有什么样的关系，又有什么样的区别呢。
龙咯楼·2019-05-30 23:25

在数据采集器中用TensorFlow进行实时机器学习

最新DataOps平台的真正价值，只有在业务用户和应用程序能够从各种数据源来访问原始数据和聚合数据，并且及时地产生数据驱动的认识时，才能够实现。
阿里云云栖社区·2018-12-03 00:00

大数据实践的6个阶段

my.oschina.net/u/3859368/blog/2354091原作者：彭锋翻译：王龙飞原文：SixStagesofBigDataOperations在最新的“2018年Gartner数据管理技术成熟度曲线”报告中，DataOps
chunba4694·2018-10-31 15:00

DataOps: 大数据新战线

原文链接：https://my.oschina.net/u/3859368/blog/2252729原作者：彭锋翻译人：王龙飞原文链接:http://www.linktimecloud.com/posts/19252008年我在我的第一份工作（Ask.com）中开始使用Hadoop。当时是因为昂贵的Oracle集群无法处理不断增加的分析工作量，公司不得不切换到Hadoop。随后在Twitter担任
chunba4694·2018-10-26 09:00

dataops简介

DataOps(数据操作)是一门新兴学科，将DevOps团队与数据工程师和数据科学家角色结合在一起，提供一些工具、流程和组织结构服务于以数据为中心的企业。
chuanzhongdu1·2018-05-30 10:47
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