УДК 004.75:004.9
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.12.32.008
Авторы
Роман Витальевич Булганин,
SEO Performance Agency, Москва, Россия
Аннотация
Исследование посвящено анализу методологических оснований DevOps и DataOps в рамках формирования единой инженерной модели управления жизненным циклом данных. В условиях ускоренного увеличения объемов информации и возрастающей архитектурной сложности ITсред обособленное применение подходов к разработке программных решений и обработке данных все в меньшей степени соответствует требованиям современной цифровой инфраструктуры. Теоретическая и эмпирическая база работы опирается на актуальные аналитические материалы Gartner, IDC и Forrester, фиксирующие укрепление парадигмы Platform Ops, а также расширение использования технологий искусственного интеллекта в задачах самовосстановления инфраструктуры. Предлагаемая модель интерпретирует данные как полноценный программный продукт, для которого принципиальное значение приобретают механизмы непрерывной интеграции, доставки и наблюдаемости. Полученные результаты свидетельствуют о заметном сокращении time-to-market и одновременном повышении надежности аналитических систем, функционирующих в условиях высокой нагрузки.
Ключевые слова
DevOps, DataOps, жизненный цикл данных, непрерывная интеграция, CI/CD, высоконагруженные системы, промышленный интернет вещей, банковские технологии, самовосстанавливающаяся инфраструктура
