DataOps, DevOps & MLOps

DataOps, DevOps e MLOps promovem a colaboração, automação e eficiência no desenvolvimento, operação e gestão de dados, software e modelos de aprendizado de máquina.

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DataOps, DevOps e MLOps: a tríade poderosa que impulsiona a inovação, acelera a entrega de soluções e transforma dados em resultados impactantes

DataOps, DevOps e MLOps formam um conjunto de práticas integradas que visam otimizar o ciclo de vida completo de projetos data-driven. Essas abordagens combinam a eficiência e automação do DevOps com a gestão ágil e confiável dos dados no DataOps, além de incorporar o gerenciamento eficaz de modelos de aprendizado de máquina no MLOps. Juntos, eles promovem a colaboração entre equipes, aceleram a entrega de soluções de software e dados, e garantem a qualidade e a governança em todas as fases do processo, desde o desenvolvimento até a operacionalização.

Como a Arbit pode te ajudar?

CI/CD (Integração Contínua e Entrega Contínua)

O gerenciamento de configuração refere-se ao gerenciamento do estado dos recursos em um sistema, incluindo servidores, máquinas virtuais e bancos de dados. Usando ferramentas de gerenciamento de configuração, as equipes podem implementar alterações de maneira controlada e sistemática, reduzindo os riscos de modificar a configuração do sistema. As equipes usam ferramentas de gerenciamento de configuração para acompanhar o estado do sistema e ajudar a evitar desvios de configuração, já que é assim que a configuração de um recurso de sistema se desvia do estado desejado ao longo do tempo.

Monitoramento contínuo

O monitoramento contínuo significa ter visibilidade total e em tempo real sobre o desempenho e a integridade de toda a pilha de aplicativos, desde a infraestrutura subjacente que está executando o aplicativo até os componentes de software de nível superior.
As equipes de alto desempenho de DevOps garantem a definição de alertas acionáveis e significativos para que seja possível extrair insights de grandes quantidades de dados. Esses insights ajudam a equipe a mitigar problemas em tempo real e a ver como melhorar o aplicativo em ciclos de desenvolvimento futuros.

Gerenciamento de configuração

O gerenciamento de configuração refere-se ao gerenciamento do estado dos recursos em um sistema, incluindo servidores, máquinas virtuais e bancos de dados. Usando ferramentas de gerenciamento de configuração, as equipes podem implementar alterações de maneira controlada e sistemática, reduzindo os riscos de modificar a configuração do sistema. As equipes usam ferramentas de gerenciamento de configuração para acompanhar o estado do sistema e ajudar a evitar desvios de configuração, já que é assim que a configuração de um recurso de sistema se desvia do estado desejado ao longo do tempo.

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Os benefícios de DataOps

A adoção de DataOps impulsiona a colaboração, a eficiência e a qualidade na gestão de dados, resultando em produtos e serviços de melhor qualidade, entregues de forma mais rápida e com maior satisfação do cliente. Confira os benefícios:

Colaboração aprimorada entre equipes de dados, desenvolvimento e operações.

Fluxo de dados otimizado, desde a coleta até a entrega de insights.

Entrega mais rápida de produtos e serviços de melhor qualidade.

Maior satisfação do cliente devido à agilidade na resposta às demandas e necessidades.

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Os benefícios de DevOps

Empresas que adotam a cultura, as práticas e as ferramentas de DevOps apresentam alto desempenho, criando produtos melhores, com mais rapidez, para maior satisfação do cliente. Esse aumento na colaboração e na produtividade também é essencial para cumprir metas empresariais como as seguintes:

Aceleração do tempo até a comercialização

Adaptação ao mercado e à concorrência

Manter a estabilidade e a confiabilidade do sistema

Melhorar o tempo médio para recuperação

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Os benefícios de MLOps

MLOps é uma abordagem que integra práticas de DevOps ao desenvolvimento e gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina. Isso permite a criação de fluxos de trabalho eficientes, desde o treinamento até a implantação e monitoramento em produção, garantindo governança, escalabilidade e confiabilidade dos modelos. Confira os benefícios:

Padronização e reprodutibilidade no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.

Implantação mais rápida e confiável dos modelos em ambiente de produção.

Monitoramento contínuo dos modelos em execução, permitindo detecção de problemas e melhorias.

Maior governança e conformidade, garantindo transparência e auditabilidade nos processos de ML.

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