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CI/CD basico

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DevOps esta enfocado en el ciclo de desarrollo de software y el proceso de despliegue de codigo a produccion.
Mientras que DataOps esta enfocado en el ciclo de vida de los datos, se usa para garantizar la calidad de los datos
y mejorar la velocidad en que estos son entregados.

La metodolog铆a DataOps se basa en tres pilares principales: colaboraci贸n, automatizaci贸n y medici贸n.

  1. Colaboraci贸n: DataOps fomenta la colaboraci贸n entre los equipos de TI y los equipos de negocios, con el objetivo de crear un flujo de trabajo sincronizado y una comunicaci贸n efectiva.

  2. Automatizaci贸n: DataOps se basa en la automatizaci贸n de los procesos relacionados con el manejo de datos, incluyendo la integraci贸n, la limpieza, la validaci贸n, el almacenamiento y la gesti贸n de metadatos.

  3. Medici贸n: DataOps utiliza m茅tricas para medir el rendimiento y la calidad de los datos, con el objetivo de identificar problemas y mejorar continuamente el rendimiento de los procesos de manejo de datos.

DevOps y DataOps: Buscan mejorar la eficiencia y la calidad del trabajo

DevOps y DataOps son dos metodolog铆as diferentes que buscan mejorar la eficiencia y la calidad del trabajo en la gesti贸n de software y datos, respectivamente. Aunque tienen objetivos diferentes, ambos se centran en la automatizaci贸n, la colaboraci贸n y la mejora continua.

A continuaci贸n, se detallan las diferencias, similitudes y l铆mites de ambas metodolog铆as:


Diferencias:

DevOps se enfoca en la automatizaci贸n del ciclo de vida del software, desde el desarrollo hasta la implementaci贸n y operaci贸n, mientras que DataOps se centra en la automatizaci贸n del ciclo de vida de los datos, desde la adquisici贸n hasta el an谩lisis y la entrega.

DevOps busca mejorar la integraci贸n y la colaboraci贸n entre los equipos de desarrollo y operaciones, mientras que DataOps se enfoca en la colaboraci贸n entre los equipos de datos y de negocio.
DevOps busca aumentar la velocidad y la calidad de la entrega de software, mientras que DataOps busca mejorar la calidad y la agilidad en la gesti贸n de datos.


Similitudes:

Ambas metodolog铆as se basan en la automatizaci贸n y la mejora continua para mejorar la eficiencia y la calidad del trabajo.
Ambas fomentan la colaboraci贸n y la integraci贸n entre los equipos de trabajo para lograr sus objetivos.
Ambas buscan una entrega m谩s r谩pida y eficiente de sus respectivos productos, ya sea software o datos.


L铆mites:

DevOps no se centra en la gesti贸n de datos y su calidad, mientras que DataOps no se enfoca en el ciclo de vida completo del software.

Cada metodolog铆a tiene un conjunto diferente de herramientas y pr谩cticas que no son necesariamente aplicables a la otra.
Ambas metodolog铆as pueden ser dif铆ciles de implementar en organizaciones con culturas y estructuras resistentes al cambio.


5 herramientas para DevOps y DataOps:

Herramientas de DevOps:

  • Jenkins: es una herramienta de automatizaci贸n de c贸digo abierto que permite la integraci贸n continua y la entrega continua de software.
  • Docker: es una plataforma de contenedores que permite la creaci贸n, distribuci贸n y ejecuci贸n de aplicaciones en cualquier entorno.
  • Ansible: es una herramienta de automatizaci贸n de TI que permite la configuraci贸n, gesti贸n y orquestaci贸n de sistemas y aplicaciones.
  • GitLab: es una herramienta de gesti贸n de repositorios de c贸digo que permite la colaboraci贸n y el seguimiento del ciclo de vida del software.
  • Kubernetes: es una plataforma de orquestaci贸n de contenedores que permite la gesti贸n y escalabilidad de aplicaciones en contenedores.

Herramientas de DataOps:

  • Airflow: es una plataforma de orquestaci贸n de flujo de trabajo de c贸digo abierto que permite la automatizaci贸n de procesos de datos.
  • Databricks: es una plataforma de an谩lisis de datos que permite la integraci贸n de diversas herramientas y la colaboraci贸n entre equipos.
  • Apache Kafka: es una plataforma de streaming de datos que permite el procesamiento y la entrega de datos en tiempo real.
  • Talend: es una herramienta de integraci贸n de datos que permite la extracci贸n, transformaci贸n y carga de datos de diversas fuentes.
  • Snowflake: es una plataforma de almacenamiento de datos en la nube que permite el an谩lisis y la gesti贸n de datos de manera segura y escalable.

CI: Continous Integratation

CD: Continous Delivery

  • Devops el equipo se focaliza en el desarrollo de aplicaciones, mientras que DataOps el objetivo se centra en reducir los tiempos en el ciclo de an谩lisis de datos, desde su obtenci贸n hasta su an谩lisis y visualizaci贸n. (ref)

    Imagen: HubSpot (Diferencia entre DataOps y DevOps)

Me parece interesante este articulo sobre la diferencia entre DataOps y DevOps: https://devops.com/dataops-vs-devops-whats-the-difference/

Mi resumen de la clase:

Debemos de hacer integraciones continuas o entregas continuas y esta muy asociado a DevOps, es bueno conocerlo, pero habr谩 expertos en esto.
DevOps est谩 enfocado en el ciclo de desarrollo de software y el proceso de despliegue de C贸digo a producci贸n.
Mientras que DataOps est谩 enfocado en el ciclo de vida de los datos, se usa para garantizar la calidad de los datos y mejorar la velocidad en que estos son entregados.

Extra: Hoy en d铆a a tomado fuerza Github Actions para flujos de CI/CD.

Gracias

DevOps y DataOps comparten el objetivo de mejorar la eficiencia a trav茅s de la colaboraci贸n y la automatizaci贸n, pero se centran en 谩reas diferentes. DevOps se enfoca en el desarrollo de software y la operaci贸n de sistemas, buscando acelerar el despliegue de aplicaciones mediante la integraci贸n y entrega continuas. DataOps, por otro lado, se enfoca en los procesos y tecnolog铆as de gesti贸n de datos, con el objetivo de mejorar la calidad y reducir el ciclo de an谩lisis de datos mediante pr谩cticas 谩giles y automatizaci贸n. DataOps enfatiza la colaboraci贸n entre analistas de datos, ingenieros y cient铆ficos de datos para optimizar la gesti贸n y an谩lisis de datos.
DevOps y DataOps son enfoques metodol贸gicos relacionados pero distintos para la gesti贸n y el desarrollo de software y datos. Aqu铆 tienes una breve explicaci贸n de cada uno: 1. **DevOps**: DevOps es una metodolog铆a que promueve la colaboraci贸n estrecha entre los equipos de desarrollo de software (Dev) y los equipos de operaciones de TI (Ops). El objetivo principal de DevOps es acelerar el ciclo de vida de desarrollo de software, mejorando la entrega continua, la calidad del software y la eficiencia operativa. DevOps se basa en la automatizaci贸n, la integraci贸n continua y la entrega continua (CI/CD), as铆 como en la cultura de colaboraci贸n y responsabilidad compartida entre los equipos de desarrollo y operaciones. 2. **DataOps**: DataOps es una metodolog铆a que se centra en mejorar la colaboraci贸n y la eficiencia en el ciclo de vida de los datos, desde la adquisici贸n y almacenamiento hasta el an谩lisis y la entrega de informaci贸n 煤til. Al igual que DevOps, DataOps promueve la automatizaci贸n, la integraci贸n continua y la entrega continua en el contexto de la gesti贸n de datos. El objetivo de DataOps es agilizar el flujo de datos, mejorar la calidad de los datos y facilitar la colaboraci贸n entre los equipos de datos y los equipos de desarrollo y operaciones. Aunque DevOps y DataOps comparten algunas similitudes en t茅rminos de enfoque en la automatizaci贸n y la colaboraci贸n entre equipos, tambi茅n tienen diferencias importantes en sus 谩reas de enfoque y aplicaciones. El l铆mite entre ambas metodolog铆as puede ser difuso en algunos casos, ya que ambas se centran en mejorar la eficiencia y la calidad en el desarrollo y la gesti贸n de sistemas complejos. Sin embargo, una diferencia clave es que DevOps se centra principalmente en el desarrollo y la entrega de software, mientras que DataOps se centra en la gesti贸n y el an谩lisis de datos. En la pr谩ctica, muchas organizaciones adoptan tanto DevOps como DataOps para abordar de manera integral sus necesidades de desarrollo de software y gesti贸n de datos.
**DataOps** como **DevOps** tienen sus propias limitaciones en t茅rminos de manejo de datos y procesos de desarrollo. *DataOps* enfrenta desaf铆os espec铆ficos relacionados con la complejidad de los datos y la gesti贸n de cambios. *DevOps* enfrenta desaf铆os relacionados con la falta de enfoque en las necesidades espec铆ficas de los pipelines de datos y las infraestructuras de datos.
**DevOps** * **Enfoque:** Se centra en romper los silos entre los equipos de desarrollo y operaciones (IT), optimizando la entrega de software de forma 谩gil y automatizada. * **Objetivos:** * Acelerar la entrega de software y actualizaciones. * Mejorar la colaboraci贸n y comunicaci贸n entre equipos. * Automatizar pruebas, despliegues e infraestructuras. * Monitorizar y dar retroalimentaci贸n continua sobre el software en producci贸n. **DataOps** * **Enfoque:** Aplica los principios de DevOps al mundo de la anal铆tica de datos, mejorando el flujo de datos desde su origen hasta la anal铆tica y el consumo por parte de los usuarios finales. * **Objetivos:** * Aumentar la velocidad y agilidad del desarrollo de pipelines de datos. * Mejorar la calidad, confiabilidad y accesibilidad de los datos. * Potenciar la colaboraci贸n entre equipos de ingenier铆a de datos, analistas y cient铆ficos de datos. * Facilitar experimentos y la innovaci贸n basada en datos. **Diferencias clave** * **Datos vs. Aplicaciones:** DevOps se enfoca en aplicaciones de software tradicionales, mientras que DataOps gestiona el flujo de datos, machine learning y anal铆tica a gran escala. * **Herramientas:** Existen herramientas 煤nicas para DataOps como calidad de datos, catalogaci贸n, versionado, monitorizaci贸n de pipelines de datos, etc. **Similitudes claves** * **Filosof铆as:** Ambos comparten los principios de automatizaci贸n, entrega continua, colaboraci贸n, retroalimentaci贸n y mejora continua. * **Mentalidad:** Promueven eliminar barreras entre equipos con flujos de trabajo transparentes y colaborativos. * **Herramientas:** Algunas herramientas se solapan, como gesti贸n de versiones, CI/CD y monitorizaci贸n. **Ejemplo** * **DevOps:** Un equipo desarrolla una nueva funcionalidad en una aplicaci贸n web, DevOps garantiza que la integraci贸n, tests, despliegue a ambientes y escalado de la aplicaci贸n sean fluidos. * **DataOps:** Data engineers construyen un pipeline ETL, DataOps se encarga de orquestar su ejecuci贸n, gestionar la calidad de los datos, monitorizar su rendimiento y optimizar la infraestructura de forma 谩gil. **Conclusi贸n** DevOps y DataOps no son mutuamente excluyentes. En organizaciones donde los datos son un activo estrat茅gico, el trabajo conjunto de la cultura de DevOps y los principios de DataOps es vital para la agilidad, escalabilidad y uso innovador de la informaci贸n.
**CI:** Continous Integratation **CD:** Continous Delivery
DEVOPS es un enfoque que busca promover buenas pr谩cticas para el desarrollo del software, haciendo operaciones eficientes, r谩pidas y productivas. DATAOPS es una metodolog铆a 谩gil que busca el m谩ximo aprovechamiento de los datos. Viendo este panorama, DATAOPS est谩 incluida en el DEVOPS

Aqu铆 est谩 lo que entiendo sobre las diferencias entre **DataOps** y **DevOps**. Primero, **DevOps** es un enfoque para el desarrollo y el lanzamiento de software, mientras que **DataOps** es un enfoque para el procesamiento y an谩lisis de datos. Ambos son herramientas eficaces para optimizar los procesos de desarrollo y an谩lisis, pero no son lo mismo.

Este es mi aporte:
DevOps (Development and Operations):
DevOps es una filosof铆a y un conjunto de pr谩cticas que se centran en la colaboraci贸n estrecha entre los equipos de desarrollo (developers) y operaciones (operations). Su objetivo principal es acortar el ciclo de desarrollo, aumentar la calidad del software y acelerar la entrega de nuevas caracter铆sticas y mejoras al cliente. Algunos de los principios y pr谩cticas clave de DevOps incluyen:

  • Automatizaci贸n: Automatizar la construcci贸n, prueba y entrega del software para reducir errores y acelerar los despliegues.

  • Integraci贸n Continua (CI): Integrar y probar el c贸digo continuamente durante el desarrollo.

  • Entrega Continua (CD): Automatizar la entrega de c贸digo probado a producci贸n.

  • Monitoreo y Retroalimentaci贸n: Supervisar y recopilar datos sobre el rendimiento del software en producci贸n para obtener retroalimentaci贸n y mejorar continuamente.

DataOps (Data Operations):
DataOps es una extensi贸n de DevOps que se enfoca en las operaciones de datos y la gesti贸n de datos en el contexto de la ciencia de datos, la anal铆tica y la gesti贸n de datos empresariales. DataOps tiene como objetivo principal acelerar y mejorar la entrega de proyectos de datos, al igual que DevOps lo hace con el desarrollo de software. Algunos de los aspectos clave de DataOps son:

  • Colaboraci贸n entre Equipos: Fomenta la colaboraci贸n entre equipos de datos, desarrollo y operaciones.

  • Automatizaci贸n de Flujos de Datos: Automatiza la recolecci贸n, transformaci贸n y entrega de datos de manera eficiente y confiable.

  • Gesti贸n de Versiones de Datos: Implementa pr谩cticas de control de versiones para datos, al igual que lo hace DevOps para el c贸digo fuente.

  • Calidad de Datos: Se enfoca en asegurar la calidad de los datos y mantener su integridad en todo momento.

Entonces, 驴d贸nde termina DevOps y comienza DataOps? No hay una l铆nea clara de demarcaci贸n, ya que se superponen en ciertas 谩reas. DevOps se centra principalmente en el ciclo de vida del software, mientras que DataOps se enfoca en el ciclo de vida de los datos. Sin embargo, ambas pr谩cticas comparten principios como la automatizaci贸n y la colaboraci贸n, y trabajan juntas para garantizar que las aplicaciones y los sistemas que dependen de datos funcionen de manera eficiente y confiable. En resumen, DataOps es una extensi贸n especializada de DevOps que se aplica al manejo de datos en el contexto de la ciencia de datos y la anal铆tica.

16. CI/CD basico

  • La necesidad de tener el c贸digo actualizado.
  • Flujos de datos con el manejo de ambientes.

DevOps y DataOps son dos disciplinas relacionadas pero distintas en el 谩mbito de la gesti贸n y operaciones de software. Aunque ambos se centran en la colaboraci贸n y la automatizaci贸n, tienen enfoques ligeramente diferentes.

DevOps se enfoca en integrar los equipos de desarrollo y operaciones para lograr un enfoque m谩s colaborativo y 谩gil en el desarrollo y despliegue de software. Su objetivo principal es mejorar la comunicaci贸n, la eficiencia y la entrega continua de software de calidad. DevOps abarca desde el desarrollo de c贸digo hasta la implementaci贸n y monitoreo en producci贸n, y se centra en la automatizaci贸n de procesos, la gesti贸n de la configuraci贸n, la infraestructura como c贸digo y la entrega continua.

DataOps, por otro lado, se enfoca espec铆ficamente en el ciclo de vida de los datos y la gesti贸n de datos en organizaciones orientadas a datos. El objetivo principal de DataOps es mejorar la calidad, la eficiencia y la entrega de datos para su uso en an谩lisis y toma de decisiones. Se centra en la automatizaci贸n de la adquisici贸n, transformaci贸n, almacenamiento y entrega de datos, al igual que en la implementaci贸n de pr谩cticas de control de calidad y gesti贸n del ciclo de vida de los datos.

La l铆nea que separa DevOps y DataOps puede ser difusa y puede variar seg煤n la organizaci贸n y el contexto. En general, DevOps se enfoca en el ciclo de vida completo del software, incluyendo aspectos como el desarrollo, las pruebas, la implementaci贸n y el monitoreo, mientras que DataOps se enfoca espec铆ficamente en la gesti贸n de datos y su flujo a lo largo de las distintas etapas.

Es com煤n que haya una superposici贸n y una colaboraci贸n entre los equipos de DevOps y DataOps, ya que ambos comparten objetivos similares de automatizaci贸n, colaboraci贸n y entrega continua. La colaboraci贸n entre estos equipos puede ayudar a garantizar una implementaci贸n y operaci贸n eficiente tanto del software como de los flujos de datos en una organizaci贸n.

En Devops el equipo se focaliza en el desarrollo de aplicaciones y para ello debe tener conocimientos en las principales herramientas que usan Devops, mientras que el objetivo de Dataops se centra en reducir los ciclos de an谩lisis de datos, desde su obtenci贸n hasta su an谩lisis y visualizaci贸n.

En devops se espera calidad referente al codigo mientras que en Dataops se persigue la gobernanza del dato.

Buena explicacion.