3、大数据与数据科学：DevOps、内存技术及NoSQL数据库的综合解析

大数据与数据科学：DevOps、内存技术及NoSQL数据库的综合解析

1. DevOps在大数据系统中的应用优势

DevOps在大数据系统中的采用和成熟化能为组织带来多方面的益处：
- 流程灵活性 ：DevOps流程既可以独立实施，也能与其他流程结合。
- 效率提升 ：自动化框架可提高业务效率。
- 代码弹性 ：DevOps框架有助于在应用代码中构建弹性。
- 服务级别协议 ：DevOps流程纳入了运营需求的服务级别协议（SLA）。
- 操作手册 ：在开发阶段就准备好操作手册（运行手册），以辅助运营。
- 集成开发 ：在成熟的DevOps流程中，运行手册驱动的开发得以集成。
- 监控融入开发 ：特定应用的监控是开发过程的一部分。
- 高可用性与灾难恢复 ：DevOps规划考虑高可用性和灾难恢复技术。
- 脚本化安装 ：DevOps的全脚本化安装便于实现完全自动化部署。
- 日志框架使用 ：DevOps运营团队和开发人员熟悉使用日志框架。
- 非功能需求关注 ：在系统开发规范中，可操作性、维护性和监控等非功能需求得到充分关注。
- 持续集成与交付 ：持续集