我们现在都是数据运维工程师了吗？如果是，我们如何才能成为优秀的数据工程师？

当我刚开始从事数据工作时，每个人都是数据科学家。随着时间的推移，我们开始与众不同 - 您是构建数据管道，还是专注于构建和训练模型？您是在停电期间值班的寻呼机，还是仅在向执行董事会汇报时随叫随到？我们所有人都被要求选择一个阵营：您是数据科学家，还是实际上是一名数据工程师？几年过去了，又出现了另一个分歧。您是数据工程师还是分析工程师？您是专注于维护和优化数据管道，还是管道工作只是达到目的的一种手段 — 最终产生商业智能仪表板？而现在，它又发生了。我们被告知，我们必须进一步完善我们的角色。我们是否专注于自动化、性能和数据质量？如果是这样，恭喜您 — 您现在是一名 DataOps 工程师。但这不一直是我们的目标吗？通过数据提供业务价值一直是我们工作的本质。自动化并不是一个新概念;它一直是数据工程的核心和灵魂。DataOps 工程是最终将我们所有人团结在一起的标题吗？最终将解释我们对商业成功的贡献的简历装饰器？希望如此。那么，如果我们现在都是 DataOps 工程师，那么真正的问题是 — 我们如何变得擅长它？

什么是 DataOps？

DataOps 力求将数据视为最终且有价值的产品。数据推动了从 AI 到自动化的所有业务创新，DataOps 最终在数据应有的位置寻求中心数据。这是通过将软件工程原则应用于数据的开发、交付和管理来实现的。例如，通过利用自动化性能测试和基础设施即代码 （IaC），组织可以进一步优化数据作，以最小的延迟满足业务需求。

一个可能的瓶颈：滞后的存储

存储是构建其他一切的基础。它是为引擎提供动力的燃料，是数据管道处理的原材料。如果您的存储解决方案无法满足引擎的需求，您将遇到性能瓶颈。之前已经说过，但值得重复一遍：缓慢的查询会扼杀 AI 计划。这个瓶颈是 DataOps 团队面临的一个常见挑战。我们在复杂的分析引擎上投入了大量资金，并花费数小时来调整我们的代码，但在考虑性能时，我们有时会忽略存储层。我们忘记了，如果它不断等待从缓慢的传统存储系统中检索数据，即使是最优化的引擎也无法创造奇迹。

DataOps 实现卓越数据计划

DataOps 不仅可以让您的简历充满活力;它还可以加快您的 AI 计划：

更快的数据移动：快速对象存储具有高带宽和低延迟的特点，可显著加快从各种来源（数据库、流媒体平台、IoT 设备）摄取数据的速度。这种快速的数据移动对于实时或近乎实时的分析至关重要，而实时或近乎实时的分析是许多 AI 应用程序的基石。

数据湖仓一体的最佳选择： 对象存储是构建数据湖仓一体的最佳选择。与传统存储系统不同，对象存储允许组织存储大量结构化和非结构化数据，而不会影响性能。当对象存储与 Apache Iceberg、Delta Lake 和 Hudi 等开放表格式以及强大的计算引擎配对时，湖仓一体架构可提供架构演变、时间旅行和 ACID 事务等基本功能。这些功能对于在 AI 驱动的世界中确保数据完整性、可扩展性和敏捷性至关重要。

减少处理时间：通过最大限度地减少数据传输时间，快速对象存储可以加快数据处理速度。这对于涉及迭代训练和模型优化的 AI 工作负载至关重要，其中节省的每一秒都意味着更快的结果和更快的模型开发周期。

增强的可扩展性：可扩展的对象存储解决方案使 AI 团队能够在不影响性能的情况下无缝处理不断增长的数据量，从而确保数据管道在数据需求增加时保持高效。事实是，没有人的数据比前一年少，对象存储是未来前瞻性基础设施的选择。

针对速度和性能进行优化

如何确保存储基础架构针对速度和性能进行了优化？以下是一些关键策略：

选择正确的存储解决方案：并非所有存储解决方案都是一样的。只有高性能对象存储才能满足 AI 和其他数据密集型工作负载对其的需求。虽然大多数对象存储都声称具有可扩展性和灵活性，但只有少数对象存储具有保持数据管道顺畅运行所需的性能。

利用数据生命周期管理：数据生命周期管理等 DataOps 实践可以帮助您识别和存档非活动数据。这为您的热数据释放了宝贵的存储空间，热数据是您的分析引擎需要最频繁访问的数据。作为下一级别的管理，您可以探索分层等高级功能，这些功能可以帮助优化性能和节省成本。

监控和优化：持续监控您的存储性能并识别任何瓶颈。通过主动解决存储问题，您可以确保数据管道平稳运行，并且分析引擎全力以赴。

选择 Smart

通过选择高性能基础设施，您的数据管道将嗡嗡作响，并在您需要时提供所需的见解。请记住，执行良好的 DataOps 策略就是消除摩擦和优化速度。而成功之旅始于为工作选择合适的存储解决方案。该旅程的第二步是训练。MinIO 提供培训和认证，旨在帮助工程师更好地管理他们的数据存储。