Über DevOps zu XOps

... Nutzen Sie die Grundprinzipien der DevOps für Ihre XOps, um nicht nur die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen den Entwicklungs- und Betriebsteams zu verbessern, sondern auch Data Engineering und Machine Learning (ML) zur Erhöhung der Effizienz und Qualität analytischer Entwicklungsprozesse zu integrieren.

Zielstellung

Wir helfen Ihnen bei der Umsetzung der Methode, als Coach, als Bestandteil Ihres Teams oder als Ihre verlängerte Werkbank. Unter dem Einsatz der Methode kommt es zum Abbau von Barrieren zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams, indem eine Kultur der Zusammenarbeit und Integration, ein verbesserter Datenfluss in Unternehmen geschaffen und gefördert wird, so dass Data-Science-Methoden nutzenstiftend Anwendung finden können.

Vorgehensweise

DevOps-Praktiken umfassen Automatisierung, Continuous Integration (CI) und Continuous Deployment (CD), um sicherzustellen, dass Änderungen, von der Idee her, in Software schnell und effizient bereitgestellt werden können. Durch die Implementierung von DevOps-Methoden können Organisationen schneller auf die Bedürfnisse ihrer Kunden reagieren und die Qualität ihrer Lösung verbessern, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einer höheren Geschäftsentwicklung führt.
Es zeigt sich also, dass im Spannungsfeld des datengetriebenen Arbeitens das bereichsübergreifende Miteinander der Beteiligten erfolgsrelevant und unterstützenswert wird. Daher werden die Grundgedanken der DevOps übernommen und mittels XOps, was als Akronym für Xperimental Operations steht, auf analytische Projekte übertragen. Der Begriff XOps bezieht sich auf eine Gruppe von Begriffen, die mit DevOps in Zusammenhang stehen, aber einen erweiterten Fokus auf andere Bereiche haben. Dazu gestalten wir in Ergänzung zu den DevOps-Prozessen für Sie:
  •  DevSecOps: In DevSecOps werden Sicherheitspraktiken in den gesamten DevOps-Prozess integriert, um sicherzustellen, dass Sicherheitsbedenken und die Vorgaben der GDPR von Anfang an berücksichtigt werden.
  • MLOps: MLOps (Machine Learning Operations) bezieht sich auf die Anwendung von DevOps-Praktiken auf die Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.
  • DataOps: DataOps konzentriert sich auf die Integration von Daten-Engineering und Data-Science-Praktiken in DevOps-Methoden, um den Datenfluss in Unternehmen zu optimieren.
  • AIOps: AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) verwendet Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um IT-Operationen zu automatisieren und zu optimieren.

In der aktuellen Diskussion zeigt sich, dass es sich um die nächste Generation von DevOps handelt, die bei der Skalierung von Datenanalyseprojekten Unterstützung bietet. Die Bezeichnung wird zum Überbegriff für ein Ökosystem von Technologien, das so konzipiert ist, dass die einzelnen Werkzeuge zusammenarbeiten, um wiederum dem Ops-Zyklus selbst gerecht zu werden.

Ergebnis

Im Ergebnis entsteht mit dieser Methode und unserer Unterstützung eine Lösung für die Entwicklungs- und Betriebsleistungen im Kontext Ihrer Analytics-Herausforderung. Dies betrifft die Prozessgestaltung bis hin zu den Testszenarios und der kontinuierlichen Bereitstellung der Ergebnisse einerseits, aber auch die Auswahl der in den Prozessen genutzten Werkzeuge und Plattformen sowie Schulungen, um sicherzustellen, dass die Teams die neuesten Best Practices in Bezug auf Entwicklung, Betrieb und Sicherheit verstehen und anwenden können.



Kontakt

Sie kennen Ihre Herausforderung und denken über eine Lösung nach.
Wir unterstützen Sie dabei konzeptionell strategisch, realisierungsbezogen bis hin zu betriebsunterstützend. Kontaktieren Sie uns gern für ein kostenfreies und unverbindliches Gespräch.

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