数据工程概念介绍 |14| 数据工程中的DevOps
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内容提要
随着数据系统的复杂性增加，DevOps原则在数据工程中的重要性日益凸显。通过版本控制、自动化测试和基础设施即代码等实践，确保数据工作流的变更经过严格测试和监控，从而提高迭代速度和数据产品的可靠性。
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关键要点
- 随着数据系统复杂性增加，DevOps原则在数据工程中的重要性日益凸显。
- DevOps实践包括版本控制、自动化测试和基础设施即代码，确保数据工作流的变更经过严格测试和监控。
- 数据工程的核心在于将开发与运维整合，确保数据工作流的变更经过严格测试和监控。
- 数据基础设施的所有代码应存储在版本控制的仓库中，以便于协作和变更管理。
- 数据管道应像代码一样进行测试，包括单元测试、集成测试和数据质量检查。
- 基础设施即代码（IaC）允许团队以声明性文件定义环境，支持版本控制和自动部署。
- 持续部署自动化将新的管道定义或变换逻辑推送到生产系统，减少人工干预。
- 监控和可观察性对于数据管道同样重要，日志、指标和警报提供管道健康和性能的洞察。
- 采用DevOps文化意味着以与软件系统相同的纪律对待数据工作流，促进快速迭代和减少故障。
- 文化转变有助于减少工程师的运营负担，使他们能够专注于创造价值。
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