Organisieren von Teammitgliedern für Data Operations

Die Architektur der Analyse auf Cloudebene basiert auf einer Reihe von Kernprinzipien.

Kernprinzipien

• Befähigung zum Self-Service: Ermöglichen Sie es den Projektteams, eigenständig zu arbeiten, damit flexible Entwicklungsmethoden genutzt werden können.

• Governance: Erzwingen Sie Schutzvorkehrungen auf der gesamten Azure-Plattform, damit Projektteams nur die Funktionen anzeigen, ändern und ausführen können, für die sie über Berechtigungen verfügen.

• Optimierte Bereitstellungen: Stellen Sie sicher, dass in der Organisation allgemeine Richtlinien verfügbar sind, damit Teams schnell skalieren können und Teams mit weniger Erfahrung bei einigen grundlegenden Entwürfen und Artefakten unterstützt werden.

Rollen und Teams

Im Bereich der Cloud-Skalierungsanalyse empfehlen wir, dass wir weg von horizontal isolierten Teams, zu agilen vertikalen domänenübergreifenden Teams wechseln. Das Datenbetriebsteam konzentriert sich auf die Steuerung der Kontrollebene, während sich die Datenanwendungsteams auf die Erstellung von Daten als Produkt konzentrieren. Dies kann eine organisatorische Änderung bedeuten, die mehr auf die Anwendungsentwicklung ausgerichtet ist. So verfügt beispielsweise jede Anwendung über einen Produktverantwortlichen, der die Anforderungen festlegt und mit einem domänenübergreifenden Team zusammenarbeitet, um ein Produkt zu entwickeln. In diesem Fall handelt es sich bei dem Produkt um Daten für den Verbrauch.

Weitere Informationen finden Sie unter Grundlegendes zu Rollen und Teams für Analysen auf Cloudebene in Azure

Bereitstellung und Betrieb

Der Bereitstellungsprozess und das DataOps-Modell (Data Operations, Datenvorgänge) sind ein wesentlicher Bestandteil, der einige der Kernprinzipien unterstützt. Organisationen werden die folgenden Richtlinien empfohlen, um die Prinzipien zu erfüllen:

• Verwenden Sie Infrastructure-as-Code.
• Stellen Sie Vorlagen bereit, die wichtige Anwendungsfälle im Unternehmen abdecken.
• Führen Sie einen Bereitstellungsprozess aus, der eine Strategie für GitHub-Forks und -Branches enthält.
• Verwalten Sie ein zentrales Repository, und stellen Sie Zielzonen für die Datenverwaltung bereit.

Mitwirkende mit identifizierbaren und individuellen Skills sollten eine Plattformgruppe einrichten, um die Datenplattforminfrastruktur zentral zu steuern. Sie sollten zudem gemeinsame Dateninfrastrukturkomponenten für die Datenverwaltungszielzone sowie verschiedene Datenzielzonen erstellen und bereitstellen. Die Plattformgruppe kann auch agnostische Technologien erstellen, besitzen und bereitstellen, die Datenanwendungsteams bei der Erfassung, Verarbeitung, Speicherung und Pflege ihrer Datenanwendungen unterstützen.

Das Team sollte seine Dienste als Self-Service präsentieren, einschließlich Tools zum Speichern von Big Data, für die Versionsverwaltung von Produktdaten, zum Organisieren/Implementieren der Datenpipeline, das Anonymisieren von Daten u .a. m. Mit diesen Typen von Tools lassen sich Engpässe im Workflow minimieren und die Vorlaufzeit für die Erstellung neuer Datenprodukte verkürzen.

Die Plattformgruppe sollte zum Erreichen ihrer Ziele die in diesem Abschnitt beschriebenen bewährten Methoden befolgen. Andere Datenproduktteams sollten die bewährten Methoden in den nächsten Artikeln verwenden, um ihre Daten zu testen und zu automatisieren.

Weitere Informationen finden Sie unter DevOps-Automation für Analysen auf Cloudebene in Azure

Nächste Schritte

Grundlegendes zu den Teams für Analysen auf Cloudebene in Azure