DevOps และ DataOps

ความหมายและความแตกต่างระหว่าง DevOps และ DataOps

DevOps

DevOps คือแนวทางปฏิบัติที่รวมการพัฒนาซอฟต์แวร์ (Dev - Development) และการปฏิบัติการด้านไอที (Ops - Operations) เข้าด้วยกัน เป้าหมายหลักของ DevOps คือ

1. การส่งมอบซอฟต์แวร์ที่เร็วขึ้น
2. การปรับปรุงการทำงานร่วมกันระหว่างทีมพัฒนาและทีมปฏิบัติการ
3. การบูรณาการและการส่งมอบอย่างต่อเนื่อง (CI/CD)
4. การทำงานแบบอัตโนมัติของกระบวนการต่างๆ
5. คุณภาพและความน่าเชื่อถือของซอฟต์แวร์ที่ดีขึ้น

แง่มุมสำคัญของ DevOps ประกอบด้วย

• การทำงานอัตโนมัติของกระบวนการสร้าง ทดสอบ และติดตั้งใช้งาน
• โครงสร้างพื้นฐานในรูปแบบโค้ด (Infrastructure as Code - IaC)
• การตรวจสอบและการให้ข้อมูล Feedback อย่างต่อเนื่อง
• สถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิส
• แนวทางปฏิบัติการพัฒนาแบบ Agile

DataOps

DataOps นำหลักการของ DevOps มาประยุกต์ใช้กับการวิเคราะห์ข้อมูลและการจัดการข้อมูล โดยมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงคุณภาพ ความเร็ว และความน่าเชื่อถือของการวิเคราะห์ข้อมูล เป้าหมายหลักของ DataOps คือ

1. การส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่เร็วขึ้น
2. การปรับปรุงการทำงานร่วมกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) วิศวกรข้อมูล (Data Engineer) และนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst)
3. การบูรณาการและการส่งมอบอย่างต่อเนื่องของ Data Pipeline
4. ความเป็นอัตโนมัติของกระบวนการข้อมูล
5. คุณภาพข้อมูลและการกำกับดูแลข้อมูลที่ดีขึ้น (Data Quality & Governance)

แง่มุมสำคัญของ DataOps ประกอบด้วย

• Pipeline ข้อมูลอัตโนมัติ
• การควบคุมเวอร์ชันสำหรับข้อมูลและ Code ในการวิเคราะห์
• การตรวจสอบคุณภาพข้อมูลอย่างต่อเนื่อง
• แพลตฟอร์มข้อมูลแบบบริการตนเอง (Self-services data platforms)
• แนวทางปฏิบัติการจัดการข้อมูลแบบ Agile

ทั้ง DevOps และ DataOps เน้นการทำงานร่วมกัน ความเป็นอัตโนมัติ และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อให้กระบวนการและส่งมอบคุณค่าได้เร็วขึ้นและน่าเชื่อถือมากขึ้น

บทความนี้ เขียนร่วมกับ Claude.ai โดยใช้ Prompt

Please explain about DevOps and DataOps.