简化数据应用程序DevOps的5大挑战2020年7月10日|4分钟读取作者：雪花杖雪花思维领导力为软件公司建立DevOps文化的好处是显而易见的。DevOps实践在软件开发生命周期（从Dev到QA再到Ops）中集成了一度孤立的团队，从而加快了创新并提高了产品质量。因此，大多数软件开发团队都部署了工具来支持跨工作流的DevOps实践大多数开发软件的公司都有很强的DevOps文化，并且已经有一个成熟的工具链来支持它。但是对于那些需要在应用程序中嵌入数据平台以支持数据密集型工作负载的开发人员来说，出现了重大的挑战。为了应对这些挑战，应用程序开发人员正在云数据平台上简化他们的DevOps流程下面是开发人员在构建数据应用程序并希望合并DevOps工作流时最常见的五个挑战。有关雪花的云数据平台如何帮助应对这些挑战的详细信息，请下载我们的电子书《10种简化DevOps For Snowflake数据应用程序的方法》。创建独立的环境：独立的、符合ACID的、基于SQL的计算环境通常需要为管道的每个阶段获取、创建和管理单独的云资源的漫长过程添加新特性：新特性通常需要更改模式。但是模式更改在操作上可能代价高昂，因为它们需要开发人员将代码更改与数据库模式更新相协调。在预生产环境中植入生产数据：正如大多数开发人员所知，使用测试数据验证特性更改是有风险的。即使生产和预生产之间的模式相同，生产数据对于正确验证代码更改仍然很重要。对于传统的数据库，在预生产环境中植入生产数据是非常昂贵和耗时的，它会导致进度延迟或产品质量受损通过自动发布数据库和相关应用程序代码来处理错误：对于传统系统，开发人员必须在发布新更改之前进行备份，然后在发生故障时恢复数据。但是备份和恢复操作都非常耗时且成本高昂。数据量越大，这些操作就越昂贵和耗时。扩展预生产环境：从历史上看，由于采购、维护和管理生产规模环境的相关成本，预生产环境的规模一直较小。这意味着开发人员不得不经历缓慢的开发周期。Snowflake通过零拷贝克隆、时间旅行、原生JSON支持、近乎零维护以及对标准SQL和所有主要编程语言的支持等特性和功能，大大简化了DevOps应用程序构建程序的工作流。开发人员可以利用现有的工具进行版本控制和CI/CD自动化，并利用广泛的工具生态系统进行数据库更改管理和数据集成。就像你读的？通过喜欢和分享来表达你的感激之情！Facebook推特LinkedIn