编制

什么是编制?

编排是对多个计算机系统、应用程序和/或服务的协调和管理，将多个任务串在一起以执行更大的工作流或流程。这些流程可以由多个自动化的任务组成，并且可以涉及多个系统。

编排的目标是简化和优化频繁的、可重复的流程的执行，从而帮助数据团队更轻松地管理复杂的任务和工作流。只要流程是可重复的，并且其任务可以自动化，就可以使用编排来节省时间、提高效率并消除冗余。例如，你可以通过作业编排简化数据和机器学习．

流程编排和流程自动化之间的区别是什么?

虽然自动化和编排是高度互补的，但它们意味着不同的事情。自动化是在不需要人工干预的情况下对任务进行编程。编排是将多个任务(有些可能是自动化的)配置为一个完整的端到端流程或作业。编排软件还需要在整个流程中对事件或活动做出反应，并根据一个自动化任务的输出做出决策，以确定和协调下一个任务。

什么是应用程序编制?

应用程序编排是指将两个或多个软件应用程序集成在一起。这样做可能是为了使流程自动化，或者启用数据的实时同步。大多数软件开发工作都需要某种应用程序编排——没有它，你会发现扩展应用程序开发、数据分析、机器学习和人工智能项目要困难得多。

该流程允许您集中管理和监视集成，并为消息路由、安全性、转换和可靠性添加功能。这种方法比点到点集成更有效，因为集成逻辑与应用程序本身解耦，而是在容器中进行管理。

什么是服务编制?

服务编排的工作方式与应用程序编排类似，因为它允许跨多个云供应商和域协调和管理系统——这在当今世界是必不可少的。该方法涵盖了微服务编制、网络编制和工作流编制。

单个服务不具备相互集成的本地能力，它们都有自己的依赖项和需求。系统越复杂，编排各个组件就越重要。这样，您就可以根据需要扩展基础设施，优化系统以实现业务目标，并避免服务交付失败。

容器编排到底是什么?

您可能在应用程序和服务编制上下文中遇到过术语“容器编制”。那么，什么是容器编排，我们为什么要使用它?

容器编排是容器管理和协调的自动化。软件团队使用最佳的容器编排工具来控制和自动化任务，例如容器的供应和部署、容器之间的资源分配、容器的运行状况监视以及容器之间的交互安全。

容器编排是如何工作的?

软件编制团队通常使用Kubernetes和Docker Swarm等容器编制工具。首先在一个文件中描述应用程序的配置，该文件告诉工具在哪里收集容器图像以及如何在容器之间进行网络连接。

该工具还计划将容器部署到集群中，并根据预先设置的约束(如标签或元数据)找到最合适的主机。然后，它根据文件中列出的规范管理容器的生命周期。

但是为什么我们需要容器编排呢?自动化和编排的目的是什么?自动化容器编排使您能够使用单个命令扩展应用程序，快速创建新的容器化应用程序以处理不断增长的流量，并简化安装过程。它还提高了安全性。

什么是云编排?

云编排是将管理私有云和公共云上连接的任务自动化的过程。它还将自动化任务和流程集成到工作流中，以帮助您执行特定的业务功能。

云计算的兴起，包括公共云、私有云和混合云，导致了复杂性的增加。这就产生了对可以跨多个云管理和部署多个依赖项的云编排软件的需求。云服务编排包括配置服务器工作负载和存储容量以及编排服务、工作负载和资源等任务。

请记住，云编排和自动化是不同的东西:云编排关注的是整个IT流程，而自动化关注的是单个的部分。编排简化了跨多云环境的自动化，同时确保了策略和安全协议的维护。

什么是安全业务流程?

安全编排确保您的自动化安全工具能够有效地协同工作，并简化安全团队使用它们的方式。其目的是这些工具可以相互通信并共享数据，从而减少人为错误的可能性，使团队能够更好地应对威胁节省时间和成本．

什么是安全业务流程自动化和响应(SOAR)?该首字母缩写词描述了定义的三种软件功能Gartner：

• 编排-威胁和漏洞管理
• 自动化—安全操作自动化
• 响应—安全事件响应

这种方法结合了自动化和编排，并允许组织自动化威胁搜索、威胁情报收集和对较低级别威胁的事件响应。

什么是业务流程层?

如果需要协调多个API服务，则需要一个编制层。它使您能够在连接器和第三方应用程序之间创建连接或指令。这有效地创建了一个API，该API对多个不同的服务进行多次调用，以响应单个API请求。

它还管理不同服务之间的数据格式化，其中请求和响应需要分割、合并或路由。通过添加这个抽象层，可以为API提供服务之间通信的智能级别。编制层协助进行数据转换、服务器管理、处理身份验证和集成遗留系统。

在云中，编制层管理基于云的组件和内部部署组件之间的交互和互连。其中包括服务器、网络、虚拟机、安全和存储。

什么是旅程编排?

什么是客户旅程编排?旅程编排将客户旅程映射的概念进一步扩展到一个阶段。它使用自动化来实时个性化旅行，而不是依赖历史数据。我们的目标仍然是创造和塑造理想的客户旅程。

旅程编排还使企业变得敏捷，适应变化并在发生之前发现潜在的问题。

编制工具

复杂任务所需的编排需要数据团队和专门的工具来开发、管理、监控和可靠地运行这些管道。这些工具通常与实际数据或机器学习任务分开。缺乏集成会导致整个企业的工作分散，用户不得不频繁地切换上下文。

随着公司采取更多的商业智能(BI)和人工智能(AI)计划，对简单、可扩展和可靠的编排工具的需求也在增加。存在各种各样的工具，可以帮助团队通过一个框架释放编排的全部好处，通过这个框架他们可以自动化工作负载。

服务编排工具帮助您集成不同的应用程序和系统，而云编排工具将多个云系统组合在一起。编排工具还可以帮助您从单一位置管理端到端流程，并简化流程创建，以创建否则无法实现的工作流。

例如，Databricks可以帮助您在单个平台上统一数据仓库和AI用例。bob体育客户端下载点击这里学习如何编排Databricks工作负载．

什么是应用程序发布编制?

应用程序发布编排(ARO)使DevOps团队能够自动化应用程序部署，管理持续集成和持续交付管道，并编排发布工作流。目标是提高新版本的质量、速度和管理。

除了部署自动化和管道管理，应用程序发布编排工具还使企业能够跨多个不同的团队、技术、方法和管道扩展发布活动。一些著名的ARO工具包括GitLab、Microsoft Azure pipeline和FlexDeploy。

什么是流程编制?

虽然自动化流程对于有效的编排是必要的，但风险在于为每个单独的任务使用不同的工具(并从多个供应商采购它们)可能导致竖井。您需要集成您的工具和工作流，这就是流程编排的含义。

流程编排包括将单个任务统一为端到端流程，并使用通用连接器、直接集成或API适配器简化系统集成。然后，IT团队可以从单个位置管理整个流程生命周期。

好处包括通过协调和整合不同的工具来降低复杂性，通过集中监控和记录流程来提高平均解决时间(MTTR)，以及将新工具和技术集成到单个编排平台。bob体育客户端下载这种类型的软件编排使得快速集成几乎任何工具或技术成为可能。

数据编排平台的目的bob体育客户端下载

数据编排是一个自动化的过程，用于从多个存储位置获取竖井数据，组合和组织数据，并使其可用于分析。这个过程连接了所有的数据中心，无论是遗留系统、基于云的工具还是数据湖。数据被转换成标准格式，因此在决策中更容易理解和使用。

大多数公司都积累了大量的数据，这就是为什么需要自动化工具来组织数据。什么是大数据编排?这是一种组织数据的过程，这些数据太大、太快或太复杂，无法用传统方法处理。数据编排还可以识别“暗数据”，即占用服务器空间但从未使用过的信息。

数据编排平台是确保合规性和发现问题的理bob体育客户端下载想选择。例如，支付编排平台允许您实时访问客户数据，因此您可以看到任何风险交易。bob体育客户端下载

DevOps中的业务流程是什么?

DevOps编排是对整个公司的DevOps实践和用于完成它们的自动化工具的协调。其目的是最大限度地减少生产问题，并减少将新版本推向市场所需的时间。

编排自动化任务有助于最大限度地发挥自动化工具的潜力。这将我们带回到编排与自动化的问题:基本上，您可以通过自动化同时运行许多功能来最大化效率，但是需要编排来确保这些功能一起工作。

例如，基于云的部署管道的DevOps编排使您能够结合开发、QA和生产。

Docker业务流程是什么?

Docker是一个用户友好的容器运行时，提供了一组用于开发容器化应用程序的工具。它允许您将代码打包到映像中，然后使用映像创建容器。因此，Docker编排是一套管理Docker容器的实践和技术。

当容器化应用程序扩展到大量容器时，这种类型的容器编排是必要的。它用于提供容器、伸缩、管理网络和负载平衡等任务。

Docker生态系统提供了一些编配工具，比如Swarm。Kubernetes通常用于编排Docker容器，而云容器平台也提供基本的编排功能。bob体育客户端下载

在Databricks中编排数据和机器学习管道

数据使它很容易协调多个任务以便轻松构建数据和机器学习工作流程。

编排多步骤任务使得使用由笔记本、Python脚本和jar组成的相互依赖的模块化任务来定义数据和ML管道变得简单。数据团队可以轻松地创建和管理转换和优化数据的多步骤管道，并在熟悉的Databricks工作空间内训练机器学习算法，从而为团队节省大量的时间、精力和上下文切换。

在上面的例子中，由多个任务组成的Job使用两个任务来摄取数据:Clicks_Ingest和Orders_Ingest。然后，这些输入的数据被聚合在一起，并在“匹配”任务中过滤，从中生成新的机器学习特征(Build_Features)，持久化(Persist_Features)，并用于训练新模型(train)。

岗位编制完全集成在Databricks中，不需要额外的基础设施或DevOps资源。客户可以使用Jobs API或UI来创建和管理作业和功能，例如用于监控的电子邮件警报。

您的数据团队不需要学习新的技能就可以从这个特性中获益。该特性还允许您编排Databricks之外的任何API，并跨所有云，例如从crm中提取数据。现在就开始使用新的Jobs编排，为您的工作空间启用它(AWS|Azure|GCP）.

额外的资源

• Databricks的数据工程
• 工作编制文件