Экспертные заключения: 0
Консультации: 0

Применение анализа больших данных в задачах DevOps

В сфере разработки программного обеспечения есть множество взаимосвязанных процессов. И каждый оказывает непосредственное влияние на качество работы разрабатываемого продукта. Внутри каждого процесса также содержатся этапы его выполнения, связывающие разных специалистов друг с другом.

С другой стороны находятся компании, зарабатывающие, например, на продаже своего продукта заказчикам. Соответственно, таким образом на все процессы разработки также накладываются и сроки, ограничивающие время разработки, что даёт компаниям возможность стабильно выпускать и продавать свои продукты или обновления для них.

Нетрудно заметить, что задержка хотя бы на одном этапе какого-нибудь процесса скорее всего повлияет на последующие этапы уже других процессов, увеличивая общее время разработки. В конечном итоге это может привести к невозможности закончить продукт или его обновление в поставленный срок, или повлияет на качество работы продукта. Именно поэтому такие процессы стоит автоматизировать для уменьшения роли человеческого фактора в конечном результате.

Стартап-проекта направлен на создание системы анализа первопричин возникающих ошибок в работе инфраструктуры сервисов, разрабатываемых крупными IT-компаниями (от 1000 человек) для сегмента B2C.

Она будет собирать данные сервиса о его показателях работы и выдавать вероятностную оценку того, что оказывает наибольшее влияние на изменение этих данных.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT, Другое

Рынки

HomeNet, SafeNet

Сквозные технологии

Коллаборативные технологии, Технологии хранения и анализа больших данных