图1：DevOps示意图
DevOps（开发运维一体化）并不是一个特别新的概念，在2009年比利时根特市举办的第一届DevOpsDays大会上就被正式提出。近年来，由于市场对软件和数据服务项目的交付质量和效率的不断攀升，DevOps的优势和必要性越来越明显，这让它成为越来越多企业“不得不”作出的选择。特别是对于目前CAGR高居30～40%的数据科学领域，“高增长+高竞争”的现实让很多团队希望使用DevOps的模式实现更短的研发周期、更快的业务投产速度、更高效的更新换代速度。
那么数据科学团队究竟如何让DevOps这个“看上去很美”的概念快速在自己的项目里落地呢？
DevOps是Development和Operations的组合词，实际上字面意思就是“开发”和“运维”之间的有效组合。当然，这个DevOps的核心概念远远超过简单的“开发+运维”（例如下文里维基百科对DevOps的定义），实际上DevOps提倡的是通过有效整合“融会贯通”团队的“开发-发布-运维-客户反馈/新需求采集-更新设计/需求（即产品/服务升级）-开发”这一个最核心的业务流程，提高产品迭代更新和交付的速度、质量和成功率。
图2：维基百科对“DevOps”词条的定义
尽管DevOps的概念很简单，即“让开发到发布到运维到更新”更“无缝衔接”、更“顺畅”，但是给真正想要实施的团队却提出了更高的要求，例如一个合格的DevOps团队至少需要有：
1. 熟练的开发人员；
2. 熟练的运维人员；
3. 有效的信息共享途径；
4. 可靠的信息管理手段；
5. 健全的业务管理制度。
而这上面的每一点对于一个团队都是很大的一个“考验”：一般来说，常见的问题有：数据科学家往往普遍缺少软件工程的培训和经验，而运维工程师一般没有数据科学的知识储备，工程师和科学家往往缺乏用户交互的设计和开发能力，而普通的开发人员也缺少系统安全的必要基础知识。所以很常见的情况是：学习了、了解了、开会讨论了DevOps，发现无法落地。
Atlas OS系统正是针对数据科学团队这些常见的问题“痛点”，“对症下药”的一套系统工具。Atlas OS整合了数据分析开发平台（例如DataBricks和Domino Data Lab等）、数据分析应用投放平台（例如DNAnexus和Seven Bridges等）、以及数据共享管理平台（例如SharePoint和Dropbox等）的核心功能，增加了数据安全加密的功能，并通过智能云资源调用内核，实现了让团队更快地适应DevOps流程、更高效高速地实现业务投放和更新迭代的作用。
图3：Atlas OS示意图
达仁科技开发的Atlas OS就是一个“能帮助数据科学团队更高速、更高效落地DevOps”的一站式云平台，它将先进开发工具（云IDE）、弹性云资源（云主机）、团队管理和协作工具、以及云应用开发和部署工具融为一体，并基于“极致简单易用”的产品设计逻辑，为用户完全预设好了底层的基础设施和配置，让用户可不用自行管理和维护这些基础设施（例如服务器、机房建设等），全身心专注于项目开发。使用Atlas OS，每个团队成员都能在3分钟左右快速调用所需的工作环境、云计算资源开始工作，每个团队领导都能实时查看团队成员的工作进展，实时进行项目管控，通过精准的角色权限设定，让团队实现更科学的协作，大幅提升团队的交付能力和效率。
一个Atlas OS系统，往往可以降低甚至消除一个数据科学团队对于专业运维团队的依赖（Atlas OS的自动智能资源管理功能），降低云应用向终端用户投放的开发和部署难度（AtlasOS的云应用能自动生成GUI界面、自动实现云资源管理），降低团队对于“全栈开发”能力的要求（Atlas OS智能化实现“数据科学”层以下的大部分功能）。特别是Atlas OS内置的数据存储管理、成员权限管理、项目记录管理等功能，更让一个普通的数据团队能用更少的投入，实现信息共享、信息有序管理、业务有序记录。
综合来看，Atlas OS可以在一个数据科学团队的DevOps实践中，有效地帮助用户跨过这一层层门槛：
1. 熟练的开发人员→降低对于“全栈开发”能力的要求，让数据科学家能更集中精力地在数据科学问题上攻坚；
2. 熟练的运维人员→大幅度降低对于专业运维能力的要求；
3. 有效的信息共享途径→提高数据和信息共享和投放的效率；
4. 可靠的信息管理手段→提供信息管理、成员管理、项目管理的工具；
5. 健全的业务管理制度→提供业务执行和记录的功能。
同时，Atlas OS也是按“既功能强大、更简单易用”的理念进行设计的，这让一个团队学习Atlas OS的成本和时间投入也大大降低。相对于传统的数据系统和云服务平台至少几周的学习时间，一般用户仅仅需要一个小时的学习就能掌握Atlas OS的基本操作，在一天左右就能熟练操作Atlas OS系统。
关于具体的效率提升，达仁科技对Atlas OS服务的多个客户团队进行了统计：统计显示，使用Atlas OS，一个开发人员，平均6~8周就能将原本需要一个团队耗费数月时间开发的项目实现线上交付。而对于一个已经部署的Atlas OS系统，一个新的云应用交付更可以降低到仅需2～4天。
图4：Atlas OS登录界面
作为一款基于云端的数据平台，Atlas OS通过浏览器就能登录，这也意味着它适配多种终端的使用，可方便团队随时随地进行项目管理、开发、测试、部署、发布等工作，同时有别于传统的本地计算资源和云资源“定时定量”采购和使用模式，Atlas OS提供了“智能化的云资源调用”，用户可随时开启或释放云资源，如果当前的云资源和当前进行的项目出现不匹配，可随时切换为匹配的云资源，彻底杜绝云资源空转造成的浪费或云资源不够用需要额外采购产生的时间损耗，让团队敏捷应对项目开发不同阶段中的变化，同时也能有效进行成本控制。
图5：Atlas OS“达仁云主机”界面
需要重点强调的是，为了让数据科学团队实现更高速/更高效的DevOps，Atlas OS还配备了 “云数据存储、管理、备份、线上交互、本地与云之间的数据交互”等工具，众多工具之间相互关联，从数据层面打通，让团队实现更加紧密的协作，为了确保核心研发数据的安全，Atlas OS支持云数据加密，实现“数据单向透明”， 为团队提供安全、可靠的一站式的DevOps工作环境。
可以看到，Atlas OS是一个立即可用的、能帮助数据科学领域“实现更高速/更高效的DevOps”的实用平台。
在此，Atlas OS团队欢迎您登录我们国内的公共系统（atlas.daren.io）、进行无门槛的注册和体验使用。Atlas OS提供“公众平台”和“私有部署”两种方式供使用。此外，达仁科技还提供定制化开发和运维服务，让Atlas OS的整个使用过程和具体功能都能最贴合一个具体团队的独特业务需要。
在12月24日下午的亚马逊云科技 “合作伙伴创新加速周”上，达仁科技合作人、常务副总经理邓盾将进行了主题为“Atlas OS如何助力数据科学团队轻松实现技术升级”的演讲，受到了主办方亚马逊云科技及各行业同仁的一致好评。如您想了解更多，可联系我们为您单独详细介绍，联系邮箱ddeng@daren.io（邓盾、常务副总经理）。
图6：创新加速周活动详情
图7：“创新加速周”参加企业
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