Operasyonların geleceği nasıl gözüküyor? Bu yazımızda hep bu sorunun cevabını vermeye çalışacak hem de DataOps’un pratikteki yararlarını ve kritik sorunları nasıl çözebileceğini ele alacağız.
Bilindiği üzere DataOps, süreç gelişimi ve ver yönetim görevlerini birleştiren aynı zamanda veri odaklı iletişimi güçlendiren ve verimlilik anlamında ortaya konan işi daha üst seviyeye çıkaran teknolojik bir nimettir.
Veri Operasyonları (DataOps) veri mühendisliği ile operasyon süreçlerini birleştiren henüz yeni yeni benimsenen bir yaklaşımdır. DataOps’un amacı DevOps ekiplerinin veri mühendisleri ve veri uzmanları tarafından halihazırda kullanılan bilgi edinme ve takip araçlarına erişimini sağlamaktır. Bunu sağladıktan sonra da kurumlara veri odaklı bir organizasyon şeması kazandırmaktır.
Eğer siz bu anlatılanlara yeterince aşina değilseniz bazı kavram karmaşaları yaşanabilir. Birçok şirkette geçerli olan “operasyon” tanımı ile açıklamaya başlayalım. Operasyon dediğimizde artık DevSecOps’un altında işleyen belirgin görevlerden bahsediyoruz. Bu bağlamda eski tarz operasyon kavramı aslında zamanla işlevini yitirecek. Hatta bu dönüşüm sanıldığından hızlı gerçekleşecek ve önümüzdeki birkaç yıl içerisinde operasyonun ayrı bir departman olarak yürütüldüğü günler geçmişte olacak. Çünkü veri yönetimi ve güvenlik süreçleri klasik anlamdaki operasyonları çoktan kapsamaya başladı bile.
DataOps ilkeleri
DataOps’un ilkeleri son derece basittir. DataOps’ta her şeyin başı esnek metodolojiye dayanır. Bu esneklik içerisinde daimi ve gerçek zamanlı veri analizi DevOps sürecine dahil edilir. Pratikte ise DevOps ve veri yönetim ekipleri birlikte hareket ederek daha verimli hale gelir.
Bu şekilde çalışma sistemi geçmiş yıllarda da DevOps ve veri yönetimi tarafındaki gelişmeler sayesinde denenmişti. Ancak son dönemde özellikle bulut çözümleri ve makine öğrenmesi ya da yapay zeka gibi araçların gelişmesiyle DevOps ilkeleri gerçek anlamını buldu. Yeni gelişmeler ışığında artık bir ürünün gelişim süreci, raf ömrü ve sonrası dahil olmak üzere her türlü süreç DevOps’a bağlanabiliyor. Öyle ki artık birçok endüstri alanında esnek üretimi sağlamak adına makinelerden çok yapay zekaya yatırım yapmaya başladı.
DataOps yaklaşımlarının son dönemlerde kabul görmesinin bir başka nedeni de siber güvenlik olgusunun artık iyice kavranılması oldu. DevOps sayesinde gelişmiş güvenlik hizmetleri artık kurumların öncelik listesinde en tepelerde duruyor. Kurumlar bu sayede güvenlikten feragat etmeden hem veriye esnek erişim sağlamak hem de gerçek zamanlı analiz ile karar almak istiyor.
Daha geniş bir açıdan baktığımızda ise aslında DataOps’un, DevOps’un iş akışına engel olması muhtemel ve uzun bir süredir çözülemeyen sorunlara karşı yenilikçi bir yaklaşım getirdiğini görüyoruz. Şimdi bu yeni yaklaşımları başlıklar altında değerlendirelim.
DataOps’un çözdüğü sorunlar
Tabii ki DevOps’un uzun zamandır çözemediği sorunların DataOps tarafından sihirli bir değnekle tamamen ortadan kalktığını iddia etmek gerçekçi olmaz. Yine de DataOps’un çeşitli şekillerde bu sorunlara büyük rahatlık sağladığını söyleyebiliriz.
Sınırlı işbirliği
DataOps’u iş akışına dahil ettiğinizde veri odaklı çalışan ekiplerle gelişim odaklı ekiplerin ortak çalışma süreçlerini belirgin şekilde artırırsınız. Hatta her süreç sorunsuz işlediği takdirde DataOps bu iki grup arasındaki farklı görevleri de zamanla eleyerek onları tek bir çatı altında toplayabilir.
Kurumlar hedef belirlerken bu gerçeğin farkına vararak hareket etmelidir. Hem geliştirme ekibi hem de veri ekibi ortak bir şekilde hareket ederek kurumsal veri elde etme yolculuğunda başarılı olabilir. Bu zorlu ve dinamik yolda ekiplerden biri diğerini geliştirecek daha sonra zaman içinde gelişen ekip diğer ekibin açığını kapayacak ve süreç başarıyla ilerleyecek.
Hataların giderilmesi
Her ne kadar DataOps denildiğinde akla ilk olarak geliştirme süreçlerindeki artık verimlilik ve esneklik gelse de aslında tek tek olay yönetimi bazında da DataOps’un kayda değer katkıları olduğu bilinmelidir. Bir üründeki hataların ve kusurların giderilmesi, hem veri hem de geliştirme uzmanlarından bilgi akışını gerektirir. İşin teslimindeki zamana karşı yarışta bu veri akışı büyük önem kazanır.
Veri ve geliştirme ekipleri arasında artan iletişim ve işbirliği sayesinde hataların giderilmesi için gereken süre muazzam seviyede kısaldı. Teknik açıdan bu zaman kazanımı büyük önem taşıyor. Çünkü ürün ortaya çıkmadan mümkün olan en erken safhada, uzmanlar müdahale edebiliyor. Bu da ürünlerin kusurlu olması durumunda büyük yara alacak itibar yönetimi dediğimiz konuda kurumlara ve uzmanlara belirgin bir üstünlük sağlıyor.
Yavaş tepki
Muhtemelen günümüzde kurumların en çok şikayetçi olduğu konu hızlı değişen gösteren geliştirme talepleridir. Bu talepler hem kullanıcıdan hem de üst yönetimden gelebilir. Geçmişe baktığımızda yeni bir talep geldiğinde bu talep veri mühendisleri ve geliştirme ekipleri arasında mekik dokurdu.
Ancak DataOps ekipleri her iki görevi de üstlendiği için, uzmanlar yeni talepler doğrultusunda birlikte çalışabiliyorlar. Bu da geliştirme ekibine yeni özelliklerin kurumsal açıdan veri akışı üzerinde nasıl bir etki gösterip veri ekiplerinin kurumsal hedeflere daha iyi konsantre olmasını sağlıyor.
Hedef belirleme
Doğru uygulandığında ve hayata geçirildiğinde DataOps, hem geliştirme hem de yönetim ekiplerine veri sistemlerinin performansını gerçek zamanlı veri ile takip etmeleri fırsatını verir. Bu veri sadece hedeflerin başarılı olup olmadığını gözlemlemek için kullanılmanın ötesinde de faydalı olacaktır. Örneğin bu değerli veri birikimi iş süreçlerinin organik bir parçası haline gelerek, kurumların performans hedeflerini gerçek zamanlı olarak güncelleyip ayarlama şansını da sağlayacaktır.
Verimlilik
Yukarıda saydığımız sorunlar aslında kurumsal açıdan verimliliği düşürüyor. Eski DevOps modelinde her bir ekip kendi işine dair raporlama yapıp bu raporlar hiyerarşi nedeni ile ile aşağıdan yukarı çıkmakta büyük zorluk yaşardı.
DataOpsa sayesinde veri ve geliştirme ekipleri dirsek temasıyla çalışarak bilginin dikey değil de yatay şekilde hareket etmesini mümkün kılar. Aylık yapılan toplantılarda karşılıklı alınmış notların sunulması yerine, bilgi günlük olarak paylaşılır. Bu da düzenli hale geldiğinde kurumsal açıdan büyük bir verimlilik artışı olarak geri döner.
Operasyonları geleceği
Yukarıda saymış olduğumuz sorunlar uzun bir süredir geliştirme ekiplerinin esnekliğini ve hızlı hareket etmelerini engelliyordu. Gelişim süreçleriyle yönetim görevlerine DataOps’un dahil olmasıyla birlikte bu iki farklı alan arasındaki iletişim belirgin ölçüde gelişti.
Sonuç olarak DataOps, “Veri her şeydir” anlayışını benimseyen modern işletmelerin gözü kulağı durumunda. Modern şirketlerde olması gereken en ufak bir sürecin bile veri analizi tarafından incelenmesidir. Özetlemek gerekirse verinin uzakta bir yerde kullanılmadan beklemesinin hiçbir yararı yoktur. Ancak bir gün ihtiyaç duyulursa diye verinin pasif şekilde saklanması yerine, veri mühendislerinin direkt olarak işin kalbine yerleştirilmesi en sağlıklı karar olacaktır.
