如何构建适合自己的devops工具与平台

Question

如题所述

Answer 1

从0到1构建过内部的devops系统平台，并且也参与过开源DevOps系统平台的开发和维护

总体上有一个思路，逐渐将内部的流程交给devops系统自动化，尽量较少人与人之间无意义的沟通

当你发现成员之间无意义的交流越来越少，大家都依赖devops的系统合作顺利的时候就ok了，这里有我们开发以及开源的一些devops系统，也有一些devops的思考可以看下

https://ops-coffee.cn/devops

Answer 2

数据质量管理工具QualityStream是一种通过访问分析对象数据来诊断质量、导出结构并进行分析，确保可持续维持提高数据质量管理的系统。对于分析对象数据库执行profiling，并对当前的质量水准进行分析后，对管理对象(Business Rule)及调度分析结果进行注册，以及应用维护流程来进行管理的系统。
　　系统结构主要由业务标准化和企业数据品质管理组成，进行数据源管理、质量基准管理、测量管理、系统管理、作业管理和分析，最后集成元数据，完成对数据品质的管理。
　　数据质量管理工具平台的主要特征分为QS-Base、QS-Broker和QS-Base-UI。QS-Base作为核心的质量管理Framework，它以java为基础进行创建，并用于UI与Server 联系及与质量分析引擎及集成的Framework。由于以集成的Repository进行管理，因此与公司其他产品可实现完美的连接。QS-Broker由用于质量数据分析的模块组成，其每个模块分别由元数据联系及元信息收集引擎、功能分析引擎组成的核心批处理模块。
QS-Base-UI提供用于质量分析及控制的用户画面，以及提供分析用功能定级及调度功能、控制过程功能、维护计划及管理结果功能等多重画面组成的用户画面。
　　数据质量管理工具平台的主要功能是为了提高数据质量，提供以基于质量管理指标、数据质量验证、质量验证结果统计及整备程序的数据质量验证基础。有支持作为质量诊断基础的数据库的元信息管理及变更管理的元数据管理;作为质量诊断的主要基准信息及验证对象信息，可与调度程序联系的profiling管理;对于复杂的business rule进行管理及分析，可与调度程序进行联系的rule管理;综合管理品质诊断结果信息，并按各种特定基准提供结果搜索及统计信息的验证结果管理;通过对错误数据的验证及分析、维护流程的支持，可持续保证数据质量的维护管理;通过企业内工具的联系，可支持实时质量管理;支持有关企业内管理解决方案之集成管制系统的独立性potal系统。
　　数据质量管理工具平台是为了达到在Data Governance Model中管理数据质量，管理数据质量指数(DQI)，并以其为基础提供核分析错误数据的预期效果。