构建DataOps数据运维框架需要哪些技术

构建DataOps数据运维框架需要以下技术：

• 云架构：必须使用基于云的基础架构来支持资源管理、可扩展性和运营效率。

• 容器：容器在DevOps的实现中至关重要，在资源隔离和提供一致开发、测试、运维环境中的作用也至关重要。

• 实时和流处理：目前来看，实时和流处理在数据驱动平台中变得越来越重要，它们应该是现代数据平台中的“一等公民”。

• 多分析引擎：MapReduce是传统的分布式处理框架，但Spark和TensorFlow等框架日常使用越来越广泛，应该进行集成。

• 集成的应用程序和数据管理：应用程序和数据管理（包括生命周期管理、调度、监控、日志记录支持）对于生产数据平台至关重要。DevOps的常规实践可应用于应用程序管理，但是数据管理及应用程序与数据之间的交互需要很多额外的工作。

• 多租户和安全性：数据安全性可以说是数据项目中最重要的问题，如果数据无法得到保护，数据使用也就无从谈起。该平台应为每个人提供一个安全的环境，使每个人都可以使用这些数据并对每个操作进行授权、验证和审核。

• DevOps工具：该平台应为数据科学家提供有效的工具，以分析数据并生成分析程序，为数据工程师提供大数据流水线的工具，并为其他人提供消费数据和结果的方法。