DataOps的演进与实践

在最新的“2018年Gartner数据管理技术成熟度曲线”报告中，首次提出了DataOps的概念。Gartner指出，这项技术目前处于“极为初级”阶段，预计需要5至10年时间才能达到成熟期。

Gartner认为一项技术从提出到普及，会经历五个阶段：

1. 极为初级：技术概念初步提出，可能会引发一些关注和宣传，但尚未形成实际产品和市场。
2. 爆发增长：技术进入推广阶段，成功案例增多，但也伴随着不少失败案例。
3. 幻灭低谷：由于早期实施效果不佳，技术面临质疑，只有少数坚持下来的供应商继续改进。
4. 启蒙斜坡：技术的实用性和效益逐渐被认可，更多的企业和研究机构开始投入资金和资源。
5. 生产力高原：技术被广泛接受，市场应用范围不断扩大，标准和规范逐步形成。

DataOps作为一个新兴的技术概念，类似于几年前的Spark和流处理技术，正处于“极为初级”阶段。那么，DataOps究竟是什么？它为何在Hadoop引领大数据浪潮近十年后才出现？

为了更好地理解DataOps，我们可以从大数据项目的六个发展阶段入手。

阶段一：技术实验

在这个阶段，你的团队可能需要安装一个Hadoop集群和Hive（可能还需要Sqoop），并将一些数据导入集群运行查询。近年来，Kafka和Spark等组件也被纳入考虑范围。如果需要进行日志分析，还可以安装ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）等工具。

尽管这些系统较为复杂，但开源社区的努力使得大多数工程团队可以顺利地使用这些工具。如果有经验丰富的工程师，可以在几周内搭建起一个可运行的系统。

阶段二：自动化

当初步搭建好大数据系统后，接下来的步骤可能包括： - 定期运行Hive查询，生成商业智能报告。 - 使用Spark程序进行机器学习任务，提供个性化服务。 - 开发爬虫程序，从远程站点提取数据。 - 实施流数据处理程序，生成实时数据仪表板。

为实现这些目标，你需要一个作业调度系统，根据时间和数据可用性运行程序。工作流系统如Oozie、Azkaban、Airflow等可以帮助你指定执行计划。

阶段三：投入生产

现在，你已经有一个自动化的数据管道，但在生产环境中，还会遇到各种问题： - 硬盘故障率较高。 - 开源程序存在很多bug。 - 数据源延迟、数据库停机等问题。 - 系统需要具备监控、报警、备份和恢复等功能。

这些挑战表明，建立一个企业级的大数据系统远比安装一些开源程序复杂得多。

阶段四：数据管理

企业级大数据系统不仅要解决标准系统操作中的硬件和软件问题，还要处理数据相关的问题。对于真正的数据驱动系统，数据的完整性和准确性至关重要。

具体来说，你需要： - 监控数据处理过程，确保数据不会丢失。 - 建立数据质量测试机制。 - 管理数据血缘关系，确保数据源的可靠性。 - 对应用程序进行版本控制，确保数据与程序同步。

此外，还需要为数据科学家提供单独的测试环境，确保代码的正确性和安全性。

阶段五：注重安全性

随着大数据系统的不断发展，数据安全变得尤为重要。你需要确保数据只能被授权人员访问，并且系统具备身份验证和授权功能。此外，还需要处理审计、多租户支持、端到端安全等问题。

由于大多数开源工具在免费版中并未提供这些功能，许多项目在安全方面往往采用“碰运气”的方式。然而，安全措施的缺失可能导致严重的后果。

阶段六：云基础架构

随着业务的增长，越来越多的应用程序被添加到大数据系统中。除了传统的Hadoop、Hive、Spark等系统，你还需要运行深度学习任务、时间序列分析等任务。在云基础架构上运行大数据系统，可以利用云计算技术带来的诸多优势，如易于配置和部署、弹性扩展等。

通过Mesos等云平台，可以更好地管理资源分配和程序协调，简化复杂度，提高效率。

总结

DataOps是一个旨在简化大数据项目实施过程的持续性方法。通过正确的工具和技术，DataOps可以使企业在数据中获得最大价值。虽然目前DataOps还处于初级阶段，但随着Mesos、Docker等技术的发展，DataOps有望在未来几年内得到广泛应用，降低大数据项目的实施难度，让每个企业和机构都能更好地利用数据。

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