Teradata überträgt DevOps auf das Data Warehouse

Mit der Einführung der Open- Source-Software „Teradata Module for Python“ will Teradata die DevOps-Verfahren auf diversen Applikationen in einer Data-Warehouse-Umgebung anwendbar machen und damit die Agilität in Datenanalyse-Umgebungen verbessern. Softwareentwickler und Data Scientists, die mit der uni­versellen Programmiersprache Python arbeiten, könnten nach Herstellerangaben mit Hilfe des Moduls neue DevOps-basierte Anwendungen entwickeln, die Daten im Teradata Data Warehouse nutzen, und die Abläufe im Data Warehouse optimieren.

Das Modul könne ab sofort via PyPI installiert werden. Der Open-Source-Code ist unter GitHub verfügbar, und die Dokumente sind in der Teradata Developer Exchange Community für die Teradata-Datenbank er­hältlich. Die Python-Anwendungen könnten laut Teradata auf einem separaten Anwendungs-Server laufen und von dort SQL-Abfragen an die Teradata-Datenbank senden oder in der Teradata-Datenbank selbst betrieben werden. Programmierer seien damit in der Lage, für erweiterte Analysen oder die Datenbearbeitung die Ressourcen aus den Python-Bibliotheken zu nutzen.

Unternehmen unterhielten heute oft mehrere hundert oder tausend Anwendungen, die wiederum täglich Tausende oder Millionen Abfragen an die Datenbank stellen. Die Einführung von DevOps schlage eine Brücke zwischen Softwareentwicklern und dem Betrieb im Data Warehouse, verspricht Teradata. DevOps in einer Data-Warehouse-Umgebung helfe Unternehmen, mit einer agilen Dateninfrastruktur wettbewerbsfähiger zu werden, sagte Oliver Ratzesberger, President der Teradata Labs. Mit Teradata Module for Python könnten Unternehmen DevOps-basierende Anwendungen entwickeln, die Versionskontrolle, Konfigurations-Management sowie die Protokollierung von Aktivitäten bieten.