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.
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La metodología DataOps se basa en tres pilares principales: colaboración, automatización y medición.
-
Colaboración: DataOps fomenta la colaboración entre los equipos de TI y los equipos de negocios, con el objetivo de crear un flujo de trabajo sincronizado y una comunicación efectiva.
-
Automatización: DataOps se basa en la automatización de los procesos relacionados con el manejo de datos, incluyendo la integración, la limpieza, la validación, el almacenamiento y la gestión de metadatos.
-
Medición: DataOps utiliza métricas 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 metodologías diferentes que buscan mejorar la eficiencia y la calidad del trabajo en la gestión de software y datos, respectivamente. Aunque tienen objetivos diferentes, ambos se centran en la automatización, la colaboración y la mejora continua.
A continuación, se detallan las diferencias, similitudes y límites de ambas metodologías:
Diferencias:
DevOps se enfoca en la automatización del ciclo de vida del software, desde el desarrollo hasta la implementación y operación, mientras que DataOps se centra en la automatización del ciclo de vida de los datos, desde la adquisición hasta el análisis y la entrega.
DevOps busca mejorar la integración y la colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones, mientras que DataOps se enfoca en la colaboración 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 gestión de datos.
Similitudes:
Ambas metodologías se basan en la automatización y la mejora continua para mejorar la eficiencia y la calidad del trabajo.
Ambas fomentan la colaboración y la integración entre los equipos de trabajo para lograr sus objetivos.
Ambas buscan una entrega más rápida y eficiente de sus respectivos productos, ya sea software o datos.
Límites:
DevOps no se centra en la gestión de datos y su calidad, mientras que DataOps no se enfoca en el ciclo de vida completo del software.
Cada metodología tiene un conjunto diferente de herramientas y prácticas que no son necesariamente aplicables a la otra.
Ambas metodologías pueden ser difíciles 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 automatización de código abierto que permite la integración continua y la entrega continua de software.
- Docker: es una plataforma de contenedores que permite la creación, distribución y ejecución de aplicaciones en cualquier entorno.
- Ansible: es una herramienta de automatización de TI que permite la configuración, gestión y orquestación de sistemas y aplicaciones.
- GitLab: es una herramienta de gestión de repositorios de código que permite la colaboración y el seguimiento del ciclo de vida del software.
- Kubernetes: es una plataforma de orquestación de contenedores que permite la gestión y escalabilidad de aplicaciones en contenedores.
Herramientas de DataOps:
- Airflow: es una plataforma de orquestación de flujo de trabajo de código abierto que permite la automatización de procesos de datos.
- Databricks: es una plataforma de análisis de datos que permite la integración de diversas herramientas y la colaboración 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 integración de datos que permite la extracción, transformación y carga de datos de diversas fuentes.
- Snowflake: es una plataforma de almacenamiento de datos en la nube que permite el análisis y la gestión 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 análisis de datos, desde su obtención hasta su análisis y visualización. (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 habrá expertos en esto.
DevOps está enfocado en el ciclo de desarrollo de software y el proceso de despliegue de Código a producción.
Mientras que DataOps está 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 día a tomado fuerza Github Actions para flujos de CI/CD.
Devops trabaja con codigo de aplicaciones principalmente.
Dataops trabaja principalmente con datos y procesos de datos
El límite entre DataOps y DevOps está en su objeto de automatización y optimización:
DevOps mejora el desarrollo y despliegue de software.
DataOps mejora la entrega, calidad y confiabilidad de los datos.
Ambos pueden convivir en una organización moderna y, de hecho, se integran cada vez más en entornos de data-driven development
### DataOps vs DevOps
### DataOps
**Enfoque**: DataOps, abreviatura de Operaciones de Datos, se centra en la creación, implementación y mejora continua de los pipelines de análisis de datos. Se trata de asegurar la calidad, gobernanza y gestión de los datos.
**Prácticas clave**:
1. **Automatización de Pipelines de Datos**: Simplificación del proceso de mover datos de la fuente al destino.
2. **Colaboración**: Fomentar la cooperación sin problemas entre ingenieros de datos, analistas y otras partes interesadas.
3. **Control de Versiones**: Seguimiento de las transformaciones de datos y aseguramiento de la reproducibilidad.
4. **Monitoreo y Pruebas**: Verificación constante de los pipelines de datos para garantizar calidad y precisión.
### DevOps
**Enfoque**: DevOps, abreviatura de Desarrollo y Operaciones, tiene como objetivo integrar y automatizar el desarrollo de software (Dev) y las operaciones de TI (Ops). El objetivo es acortar el ciclo de vida del desarrollo de sistemas y proporcionar entrega continua con alta calidad de software.
**Prácticas clave**:
1. **Integración Continua (CI)**: Los desarrolladores integran con frecuencia sus cambios de código en un repositorio compartido.
2. **Entrega Continua (CD)**: Automatización del proceso de lanzamiento para que los nuevos cambios se puedan desplegar rápida y seguramente.
3. **Infraestructura como Código (IaC)**: Gestión y provisión de la infraestructura de computación a través de scripts legibles por máquinas.
4. **Monitoreo y Registro**: Supervisión del rendimiento de la aplicación y la salud del sistema.
### Similitudes
* **Automatización**: Ambos priorizan la automatización de tareas repetitivas para aumentar la eficiencia y reducir errores humanos.
* **Colaboración**: Enfoque fuerte en la colaboración entre equipos y romper silos.
* **Mejora Continua**: Implementación de bucles de retroalimentación para mejorar los procesos con el tiempo.
### Diferencias
* **Área de Enfoque**: DataOps se concentra en el ciclo de vida de los datos y el análisis, mientras que DevOps se centra en el desarrollo de software y las operaciones.
* **Herramientas**: Aunque ambos pueden usar principios similares, las herramientas y tecnologías son diferentes. Las herramientas de DataOps incluyen plataformas de integración de datos, mientras que las herramientas de DevOps incluyen pipelines de CI/CD, orquestación de contenedores y más.
El **CI/CD (Integración Continua/Despliegue Continuo)** es una práctica que automatiza los procesos de integración, pruebas y despliegue en un proyecto de software. Es fundamental para garantizar que los cambios en el código lleguen rápidamente a producción con alta calidad y confiabilidad.
### **1. Componentes Básicos del CI/CD**
1. **Integración Continua (CI)**:
* Automatiza el proceso de combinar cambios de múltiples desarrolladores en un repositorio compartido.
* Incluye:
* Compilación del código.
* Ejecución de pruebas unitarias y de integración.
* Validación de estilo de código (linting).
* Herramientas: GitHub Actions, Jenkins, Travis CI, GitLab CI/CD.
2. **Despliegue Continuo (CD)**:
* Automatiza el despliegue del código en entornos de prueba, staging o producción.
* CD puede dividirse en:
* **Entrega Continua**: El código está listo para despliegue manual.
* **Despliegue Continuo**: El despliegue se realiza automáticamente al pasar las pruebas.
### **2. Beneficios del CI/CD Básico**
* **Menos errores**: Detección temprana de problemas en el código.
* **Rápida retroalimentación**: Las pruebas automáticas detectan fallos rápidamente.
* **Despliegues frecuentes**: Facilita ciclos de desarrollo ágiles y entrega continua de valor.
* **Reducción de riesgos**: Automatiza tareas repetitivas y minimiza errores humanos.
### **3. Flujo Básico de CI/CD**
1. **Commit**: Un desarrollador sube cambios a un repositorio (por ejemplo, GitHub o GitLab).
2. **Pipeline CI**:
* Se activa automáticamente.
* Pasos comunes:
* Descargar dependencias.
* Compilar el código (si aplica).
* Ejecutar pruebas automáticas.
* Validar estilo de código.
3. **Pipeline CD**:
* Si el pipeline CI pasa, los cambios se despliegan:
* **En staging** para pruebas adicionales.
* **En producción** si es despliegue continuo.
### **4. Configuración Básica de un Pipeline CI/CD**
#### Ejemplo: Configuración básica en **GitHub Actions**
Archivo: `.github/workflows/ci.yml`
name: CI/CD Pipeline
on:
push:
branches:
\- main
pull\_request:
branches:
\- main
jobs:
build-and-test:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
\- name: Checkout code
uses: actions/checkout@v3
\- name: Set up Python
uses: actions/setup-python@v3
with:
python-version: '3.9'
\- name: Install dependencies
run: pip install -r requirements.txt
\- name: Run tests
run: pytest
#### Ejemplo: Configuración en **GitLab CI/CD**
Archivo: `.gitlab-ci.yml`
stages:
\- test
\- deploy
test:
stage: test
script:
\- pip install -r requirements.txt
\- pytest
deploy:
stage: deploy
only:
\- main
script:
\- echo "Deploying to production..."
### **5. Herramientas Básicas de CI/CD**
1. **GitHub Actions**: Integrado en GitHub, fácil de configurar.
2. **GitLab CI/CD**: Incluido en GitLab, ideal para equipos con repositorios en GitLab.
3. **Jenkins**: Popular y altamente configurable, aunque más complejo de iniciar.
4. **Travis CI**: Buena opción para proyectos open-source.
5. **CircleCI**: Plataforma moderna y fácil de usar.
### **6. Siguientes Pasos para Expandir CI/CD**
* Agregar pruebas más complejas (integración, end-to-end).
* Implementar despliegues a servicios en la nube como AWS, Azure o Google Cloud.
* Monitoreo y alertas para detectar problemas en producción.
* Configurar revisión de código automatizada.
Este flujo básico de CI/CD puede evolucionar según las necesidades del proyecto y el equipo.
La diferencia entre **DataOps** y **DevOps** radica en su enfoque principal:
1. **DataOps**:
* Enfocado en los **datos**.
* Optimiza la gestión, integración, calidad y entrega de datos en proyectos de analítica y machine learning.
* Mejora la colaboración entre científicos de datos, ingenieros de datos y analistas.
2. **DevOps**:
* Enfocado en el **software**.
* Automatiza y mejora la integración, entrega y despliegue continuo de aplicaciones.
* Promueve la colaboración entre desarrolladores y equipos de operaciones.
Ambos comparten principios como automatización, colaboración y mejora continua, pero su objetivo es diferente: **DevOps** para software, **DataOps** para datos.
### **Resumen del límite**
* **DataOps** se detiene en la **entrega de datos listos y de calidad**.
* **DevOps** empieza desde la **implementación y operación de software y servicios**.
Ambos son complementarios y esenciales en sistemas modernos, pero su límite se basa en si el foco es **datos** o **aplicaciones**.
Ambos buscan mejorar la **eficiencia** y la **calidad**, pero lo hacen en áreas diferentes:
* **DevOps** optimiza el desarrollo y despliegue de software.
* **DataOps** se enfoca en la entrega de datos confiables para análisis y toma de decisiones.
Una consulta. soy nuevo en platzi. en el inicio del curso dice "8 horas de practica". ¿donde puedo encontrar esas horas de practica? estoy buscando y solo veo la parte teorica
Cuando se habla de devops se entiende que busca agilizar el proceso de entrega de software con calidad y dataops busca optimizar la gestión y analisis de los datos. Frente a los límites, leí que dataops se puede incluso considerar una evolución de devops y es vital para las empresas que tengan gran dependencia a grandes volúmenes de datos, frente a devops que se entiende que es como más general, ya que todos los proyectos de software deben aplicarlo.
CI/CD (Integración Continua y Despliegue Continuo o Entrega Continua) es un conjunto de prácticas y herramientas que permite a los equipos de desarrollo de software automatizar y mejorar el proceso de entrega de código. Aquí tienes un desglose:
1. **CI (Integración Continua - Continuous Integration):**
* Es la práctica de integrar cambios de código frecuentemente (diariamente o varias veces al día) en un repositorio compartido.
* Cada integración es verificada automáticamente mediante pruebas automatizadas (unidades, integración, etc.), lo que permite detectar errores lo antes posible.
* Herramientas como Jenkins, GitLab CI, Travis CI y CircleCI son comunes para implementar CI.
* Objetivo: asegurar que el código nuevo funcione bien con el código existente.
2. **CD (Despliegue Continuo - Continuous Deployment / Continuous Delivery):**
* **Despliegue Continuo**: Tras pasar las pruebas, los cambios de código son desplegados automáticamente en producción sin intervención manual. Es el grado más avanzado de automatización.
* **Entrega Continua**: Similar al Despliegue Continuo, pero el proceso requiere una revisión manual final antes de desplegar en producción.
* CD garantiza que el software esté siempre en un estado listo para ser liberado a producción.
En resumen, **CI/CD** agiliza y asegura la calidad en el ciclo de desarrollo, desde escribir el código hasta lanzarlo a los usuarios finales, facilitando un desarrollo ágil y eficiente.
DevOPs se enfoca en desarollar mientras que DataOPs ayuda a reducir el tiempo de la informacion requerida a la informacion procesada
DevOps maneja con la aplicacion de desarrollo mientras que DataOps manega especificamente e integra losdatos con las aplicaciones de sofware y sus procesos.
Diferencias claves
**Enfoque**: DevOps se centra en el desarrollo y la entrega de software, mientras que DataOps se centra en la gestión y el análisis de datos.
**Objetivos**: DevOps busca mejorar la eficiencia y la colaboración en el desarrollo de software, mientras que DataOps busca mejorar la calidad y la velocidad del análisis de datos.
### DevOps
**Inicio:**
* **Automatización del Desarrollo y Despliegue**: Comienza con la integración continua (CI) y entrega continua (CD), donde se automatizan las pruebas y despliegues de aplicaciones.
DataOps
**Fin:**
* **Entrega de Datos**: DataOps termina cuando los datos preparados y validados están disponibles para su análisis o para alimentar aplicaciones de machine learning y business intelligence (BI).
### Intersección
* **Automatización**: Ambos enfoques se enfocan en la automatización, aunque DevOps se centra en el ciclo de vida del desarrollo de software y DataOps en el ciclo de vida de los datos.
* **Monitoreo y Mantenimiento**: Ambas prácticas implican monitoreo y mantenimiento continuo, pero aplicados a diferentes áreas (aplicaciones vs. datos).
DevOps y DataOps son metodologías complementarias que, cuando se implementan juntas, pueden llevar la eficiencia y la calidad operativa a un nivel superior. Mientras DevOps mejora la entrega y operación de software, DataOps garantiza que los datos que alimentan estas aplicaciones sean precisos y accesibles. La sinergia entre ambos enfoques puede ser la clave para que las organizaciones aprovechen al máximo sus capacidades tecnológicas y de datos en un entorno cada vez más competitivo y orientado a la información.
Gracias
DevOps y DataOps comparten el objetivo de mejorar la eficiencia a través de la colaboración y la automatización, pero se centran en áreas diferentes. DevOps se enfoca en el desarrollo de software y la operación de sistemas, buscando acelerar el despliegue de aplicaciones mediante la integración y entrega continuas. DataOps, por otro lado, se enfoca en los procesos y tecnologías de gestión de datos, con el objetivo de mejorar la calidad y reducir el ciclo de análisis de datos mediante prácticas ágiles y automatización. DataOps enfatiza la colaboración entre analistas de datos, ingenieros y científicos de datos para optimizar la gestión y análisis de datos.
DevOps y DataOps son enfoques metodológicos relacionados pero distintos para la gestión y el desarrollo de software y datos. Aquí tienes una breve explicación de cada uno:
1. **DevOps**:
DevOps es una metodología que promueve la colaboración 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 automatización, la integración continua y la entrega continua (CI/CD), así como en la cultura de colaboración y responsabilidad compartida entre los equipos de desarrollo y operaciones.
2. **DataOps**:
DataOps es una metodología que se centra en mejorar la colaboración y la eficiencia en el ciclo de vida de los datos, desde la adquisición y almacenamiento hasta el análisis y la entrega de información útil. Al igual que DevOps, DataOps promueve la automatización, la integración continua y la entrega continua en el contexto de la gestión de datos. El objetivo de DataOps es agilizar el flujo de datos, mejorar la calidad de los datos y facilitar la colaboración entre los equipos de datos y los equipos de desarrollo y operaciones.
Aunque DevOps y DataOps comparten algunas similitudes en términos de enfoque en la automatización y la colaboración entre equipos, también tienen diferencias importantes en sus áreas de enfoque y aplicaciones. El límite entre ambas metodologías puede ser difuso en algunos casos, ya que ambas se centran en mejorar la eficiencia y la calidad en el desarrollo y la gestión 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 gestión y el análisis de datos. En la práctica, muchas organizaciones adoptan tanto DevOps como DataOps para abordar de manera integral sus necesidades de desarrollo de software y gestión de datos.
**DataOps** como **DevOps** tienen sus propias limitaciones en términos de manejo de datos y procesos de desarrollo. *DataOps* enfrenta desafíos específicos relacionados con la complejidad de los datos y la gestión de cambios. *DevOps* enfrenta desafíos relacionados con la falta de enfoque en las necesidades específicas 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 ágil y automatizada.
* **Objetivos:**
* Acelerar la entrega de software y actualizaciones.
* Mejorar la colaboración y comunicación entre equipos.
* Automatizar pruebas, despliegues e infraestructuras.
* Monitorizar y dar retroalimentación continua sobre el software en producción.
**DataOps**
* **Enfoque:** Aplica los principios de DevOps al mundo de la analítica de datos, mejorando el flujo de datos desde su origen hasta la analítica 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 colaboración entre equipos de ingeniería de datos, analistas y científicos de datos.
* Facilitar experimentos y la innovación 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 analítica a gran escala.
* **Herramientas:** Existen herramientas únicas para DataOps como calidad de datos, catalogación, versionado, monitorización de pipelines de datos, etc.
**Similitudes claves**
* **Filosofías:** Ambos comparten los principios de automatización, entrega continua, colaboración, retroalimentación y mejora continua.
* **Mentalidad:** Promueven eliminar barreras entre equipos con flujos de trabajo transparentes y colaborativos.
* **Herramientas:** Algunas herramientas se solapan, como gestión de versiones, CI/CD y monitorización.
**Ejemplo**
* **DevOps:** Un equipo desarrolla una nueva funcionalidad en una aplicación web, DevOps garantiza que la integración, tests, despliegue a ambientes y escalado de la aplicación sean fluidos.
* **DataOps:** Data engineers construyen un pipeline ETL, DataOps se encarga de orquestar su ejecución, gestionar la calidad de los datos, monitorizar su rendimiento y optimizar la infraestructura de forma ágil.
**Conclusión**
DevOps y DataOps no son mutuamente excluyentes. En organizaciones donde los datos son un activo estratégico, el trabajo conjunto de la cultura de DevOps y los principios de DataOps es vital para la agilidad, escalabilidad y uso innovador de la información.
**CI:** Continous Integratation
**CD:** Continous Delivery
DEVOPS es un enfoque que busca promover buenas prácticas para el desarrollo del software, haciendo operaciones eficientes, rápidas y productivas.
DATAOPS es una metodología ágil que busca el máximo aprovechamiento de los datos.
Viendo este panorama, DATAOPS está incluida en el DEVOPS
Aquí está 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 análisis de datos. Ambos son herramientas eficaces para optimizar los procesos de desarrollo y análisis, pero no son lo mismo.
Este es mi aporte:
DevOps (Development and Operations):
DevOps es una filosofía y un conjunto de prácticas que se centran en la colaboración 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 características y mejoras al cliente. Algunos de los principios y prácticas clave de DevOps incluyen:
-
Automatización: Automatizar la construcción, prueba y entrega del software para reducir errores y acelerar los despliegues.
-
Integración Continua (CI): Integrar y probar el código continuamente durante el desarrollo.
-
Entrega Continua (CD): Automatizar la entrega de código probado a producción.
-
Monitoreo y Retroalimentación: Supervisar y recopilar datos sobre el rendimiento del software en producción para obtener retroalimentación y mejorar continuamente.
DataOps (Data Operations):
DataOps es una extensión de DevOps que se enfoca en las operaciones de datos y la gestión de datos en el contexto de la ciencia de datos, la analítica y la gestión 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:
-
Colaboración entre Equipos: Fomenta la colaboración entre equipos de datos, desarrollo y operaciones.
-
Automatización de Flujos de Datos: Automatiza la recolección, transformación y entrega de datos de manera eficiente y confiable.
-
Gestión de Versiones de Datos: Implementa prácticas de control de versiones para datos, al igual que lo hace DevOps para el código fuente.
-
Calidad de Datos: Se enfoca en asegurar la calidad de los datos y mantener su integridad en todo momento.
Entonces, ¿dónde termina DevOps y comienza DataOps? No hay una línea clara de demarcación, ya que se superponen en ciertas áreas. 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 prácticas comparten principios como la automatización y la colaboración, 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 extensión especializada de DevOps que se aplica al manejo de datos en el contexto de la ciencia de datos y la analítica.
16. CI/CD basico
- La necesidad de tener el código actualizado.
- Flujos de datos con el manejo de ambientes.
DevOps y DataOps son dos disciplinas relacionadas pero distintas en el ámbito de la gestión y operaciones de software. Aunque ambos se centran en la colaboración y la automatización, tienen enfoques ligeramente diferentes.
DevOps se enfoca en integrar los equipos de desarrollo y operaciones para lograr un enfoque más colaborativo y ágil en el desarrollo y despliegue de software. Su objetivo principal es mejorar la comunicación, la eficiencia y la entrega continua de software de calidad. DevOps abarca desde el desarrollo de código hasta la implementación y monitoreo en producción, y se centra en la automatización de procesos, la gestión de la configuración, la infraestructura como código y la entrega continua.
DataOps, por otro lado, se enfoca específicamente en el ciclo de vida de los datos y la gestión 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 análisis y toma de decisiones. Se centra en la automatización de la adquisición, transformación, almacenamiento y entrega de datos, al igual que en la implementación de prácticas de control de calidad y gestión del ciclo de vida de los datos.
La línea que separa DevOps y DataOps puede ser difusa y puede variar según la organización y el contexto. En general, DevOps se enfoca en el ciclo de vida completo del software, incluyendo aspectos como el desarrollo, las pruebas, la implementación y el monitoreo, mientras que DataOps se enfoca específicamente en la gestión de datos y su flujo a lo largo de las distintas etapas.
Es común que haya una superposición y una colaboración entre los equipos de DevOps y DataOps, ya que ambos comparten objetivos similares de automatización, colaboración y entrega continua. La colaboración entre estos equipos puede ayudar a garantizar una implementación y operación eficiente tanto del software como de los flujos de datos en una organización.
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 análisis de datos, desde su obtención hasta su análisis y visualización.
En devops se espera calidad referente al codigo mientras que en Dataops se persigue la gobernanza del dato.
Buena explicacion.
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