大数据实验环境,将devops集成到软件交付周期中

Charlie Angulo-Angulo
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摘要

毫无疑问,来自不同来源的大量数据的生成使组织能够从生成的数据中获得价值和知识。因此,公司需要能够消化这些数据并将其转化为有用信息的专家。一个重要的主题是,学生如何在大数据环境、云技术和市场所需的工具中以实践的方式采用理论知识,避免广泛的配置。本文创建了一个实验性的大数据环境,描述了大数据的概念,它的参考架构和组件,设计和实现分布式数据处理集群的架构,将Devops集成到持续的软件交付流中;通过自动部署大数据处理基础设施作为云代码。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Entorno experimental big data integrando devops en el ciclo de entrega de software
Sin duda las generaciones de grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes han permitido a las organizaciones obtener valor y conocimiento a partir de los datos generados. Por ello, las empresas necesitan a especialistas que sean capaces de digerir esos datos y convertirlos en información útil. Un tema importante es la manera en que los estudiantes pueden adoptar el conocimiento teórico de manera práctica en entornos big data, tecnologías en la nube y herramientas demandadas en el mercado evitando configuraciones extensas. En este artículo se crea un entorno experimental de big data, describiendo el concepto como tal, sus arquitecturas de referencia y componentes, diseñando e implementando una arquitectura para un clúster de procesamiento de datos distribuido, integrando Devops en un flujo de entrega continua de software; mediante un despliegue automatizado big data procesing de infraestructura como código en la nube.
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