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趋势7 - 具有集成数据流水线的端到端数据

公司将探索并通过各种数据工具和数据利益相关者的数据集成,以提供更快的业务价值。随着这种趋势,我们将通过自动化和自动服务工具看到数字化数据治理和集装箱化,以更大的重点放在价值交付上。作为数字化数据治理的一部分,我们将看到数据谱系,数据安全性和数据质量等组件的集成,以及与数据和逻辑测试的环境抽象,以支持自助服务和更好的数据服务提供的数据。

为了从这种趋势中受益,企业必须将整个数据遗产与Dataops管道保持一致,打破数据团队和数据产品的筒仓,并创建一个完全集成的数据出厂视图。他们还必须在整个数据庄园中评估和标准化工具和流程。采用现代技术将有助于整合Dataops并加快这一旅程。

一个大型零售商通过了DataSecops,作为其现代化进入公共云的一部分。他们探索并采用了新的技术能力,从他们的数据中提供更快的业务价值。

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趋势8 - 将人工智能和机器学习产品结合到Devsecops中

AI / ML模型的生命周期涉及各个阶段 - 从数据收集,数据分析,功能工程和算法选择到建模,调整,测试,部署,管理,监控和反馈循环。为了提高Devops成熟度,AI / ML模型正在集成到Devsecops管道中,以标准化,完全管理和控制。配置管理工具,AI / ML模型的数据安全和数据隐私工具和服务也获得了势头。其他产品如亚马逊宏,Pachyderm和Tensorflow也在Devsecops管道上进行探索和实验。

一种供应链解决方案公司使用开源软件堆栈部署了各种平台上的AI和ML模型。此方法有助于节省80%的部署时间,启用弹性和集装箱执行,从而为其客户提供更好的解决方案。

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