DevOps 简介：什么是 DevOps 以及它为什么重要 DevOps 是一种现代软件开发方法，旨在改进软件开发人员和 IT 运维团队之间的合作、沟通和集成。传统上，开发人员会在几个月内开发新功能或更新，然后将其传递给 IT 运维团队进行分发。这通常会导致一个漫长且低效的过程，其中充满了延迟和错误。DevOps 团队在整个开发和部署过程中进行协作，使用各种自动化工具和流程来提高效率。在当今的技术世界中，DevOps 变得越来越重要…… 阅读更多

随着组织越来越依赖数据来做出业务决策，确保数据的准确性、可靠性和可信度变得越来越重要。然而，管理和监控数据质量可能是一项复杂且具有挑战性的任务，尤其是在数据源变得越来越庞大和多样化的情况下。数据可观察性是一个最近出现的热门新兴技术市场。从本质上讲，数据可观察性关注的是确定特定系统中数据的健康状况和状态，以及数据集和数据管道是否按预期运行。可观察性技术使数据工程师能够…… 阅读更多

简介 作为 DevOps 领域的菜鸟，犯一些阻碍你进步并降低团队生产力的错误是很常见的。以下是 DevOps 新手最常犯的一些错误：未能优先考虑自动化 - 自动化是 DevOps 的一项基本原则，未能自动化任务会导致时间浪费和人为错误。忽略安全性 - 虽然安全性应该在任何 DevOps 系统中都成为首要任务，但许多新手会忽略它。确保将安全措施纳入 DevOps 管道的每个阶段。未能协作 - DevOps 都是关于团队协作的，并且…… 阅读更多

云计算为企业提供了各种优势，包括灵活性、可扩展性和成本节约。企业可以使用云计算快速访问和存储数据、运行应用程序以及利用各种服务，无论身处何地，只要有互联网连接即可。这可以降低企业的 IT 基础设施成本并提高整体生产力。但这不仅仅是从物理大型机到虚拟云计算的物理迁移。IT 和团队将需要适应这种转变。云的使用是否取代了 IT？绝不。在云计算时代，IT 部门有…… 阅读更多

Ansible Tower 简介 Ansible Tower 是一款强大的自动化工具，可帮助 IT 团队管理复杂的安装、编排应用程序和简化操作流程。Ansible Tower 为企业提供其自动化环境的统一视图，并允许他们轻松地在整个基础设施中管理自动化工作流。Ansible Tower 的用户友好型基于 Web 的界面允许用户快速编写和部署自动化剧本、监控任务状态并跟踪系统活动。这使得团队可以轻松地协作执行自动化任务，并确保每个人都遵循相同的脚本。Ansible Tower 还提供强大的基于角色的访问控制 (RBAC) 功能，…… 阅读更多

简介 尽管云计算的历史比人工智能更悠久，但它极大地促进了人工智能的发展。自从云计算出现以来，就出现了巨大的推动。随着时间的推移，人工智能的一些变化部分包括数据和数据集、处理能力（如 GPU）、模型、算法以及人才和能力。本文将探讨云计算如何促进人工智能 (AI) 的发展。云计算在人工智能中的作用 云交付模型 使用 IaaS（基础设施即服务），AI 专家可以立即获得一个功能齐全的计算环境，而无需等待…… 阅读更多

DevOps 并非新鲜事物，但自 2008 年诞生以来，越来越多的公司开始采用它，以保持竞争力、领先于竞争对手并改善客户体验。Git Git 是一种分布式版本控制系统，它简化了软件的创建、修改和跟踪（如 CVS、Subversion 等）。由于它们都指的是类似的属性，“Git”和“VCS”在本文中可以互换使用。用户可以使用版本控制系统创建、修改和跟踪对项目的更改，版本控制系统是一段软件。VCS 是最佳实践…… 阅读更多

DevOps 是一个经常被误解的主题。它更像是一种文化，而不是一个过程。它源于摆脱传统软件设计的需要。当开发和运营都开始面临当时可用技术无法解决的问题时，就开发了一种称为“瀑布”的方法。DevOps 在软件开发领域变得越来越流行。DevOps 越来越受欢迎；因此，问题是：“如何学习使用这种方法并在其中取得成功？”开发人员不能仅仅出去购买一个集成了 DevOps 的软件包，…… 阅读更多

使用持续集成和持续交付流程的理想方法是提高软件质量、缩短上市时间并减少基础设施使用。持续集成是指定期开发和更新应用程序源代码、使用一组既定的流程和工具以及定期发布每个版本的过程。虽然相似，但持续交付用于在开发新系统功能时以及响应客户反馈时推出软件。无论决策如何做出，CI 和 CD 都应该是 IT 战略的核心组成部分…… 阅读更多

MLOps 的目的是通过将机器学习系统开发 (dev) 与机器学习系统部署 (ops) 相结合，来标准化和简化生产环境中高性能模型的持续交付。它旨在加速将机器学习模型投入运行的过程，以及随后的维护和监控。机器学习模型在投入生产之前必须经历多个阶段。这些流程确保您的模型能够适当地扩展以满足广泛的用户群。您会遇到 MLOps 工作流程。为什么选择 MLOps？数据摄取、数据准备、模型训练、模型调优、模型部署、模型监控、可解释性等等… 阅读更多