沙盒充当与您的计算机和网络分离的虚拟环境。从本质上讲，它是一个隔离的测试环境。沙盒化是一种安全有效的方法，用于验证代码、了解其工作原理以及保护您的数据和网络免受威胁。1. 什么是沙盒环境？“沙盒”是一种隔离的安全环境，可用于运行、测试和查看代码，而不会影响其正在执行的平台或系统。它充当用户操作环境的副本。在网络安全和软件开发中，“沙盒”是一个隔离的测试... 阅读更多

1. 什么是站点可靠性工程师？在过去，“可靠性工程师”一词指的是一个更开放的职位，无论产品类型如何，都负责监督其创建过程中涉及的系统和程序。另外，随着 2000 年代计算机技术的扩展，相关日常任务的规模也随之扩大，这催生了可靠性工程领域一个全新的职业：站点可靠性工程师。然后，计算机网络、网站和软件开发流程的管理催生了这一职位。与 DevOps 工程师类似，两者都管理当前操作，站点... 阅读更多

“DevOps”一词代表“开发 + 运维”。此过程使专家能够弥合应用程序开发及其分发方式之间的差距。简单来说，DevOps 是组织利用新的和改进的软件开发和基础设施管理以更快速度生产产品的能力。该组织的快速发展使其能够更有效地为客户服务并在快速发展的市场中确立强大的地位。DevOps 如何在组织内运作？为了改善两个团队成员之间的沟通，运营和应用程序开发团队合并为一个... 阅读更多

Amazon Web Services (AWS) 的准备和确认帮助有抱负者验证和构建其云技能。对于那些需要在 AWS 中从事职业的人来说，让他们能够促进主要转向云计算的组织的转型。关于工程师的 AWS 认证有很多疑问，包括有多少证书在那里。AWS 测试和培训的费用是多少，获得认证需要多长时间，有哪些工作机会，等等？Amazon Web Services (AWS) 是最广泛采用的云提供商，占市场份额的 31%。... 阅读更多

什么是 MLOps？机器学习运维 (MLOps) 是机器学习运维的缩写。MLOps 是机器学习工程的一个基本组成部分，专注于优化部署机器学习模型以及维护和监控它们的流程。MLOps 是一项团队工作，通常包括数据科学家、DevOps 工程师和 IT 人员。与 DevOps 和 DataOps 方法类似，MLOps 的目标是提高自动化并提高生产模型的质量，同时专注于业务和监管需求。MLOps 最初是一套最佳实践，但它逐渐成为管理 ML 生命周期的一种独立解决方案。... 阅读更多

通常会发生这种情况，即开发团队已经转到一个新项目，而运营团队则提供对先前项目的反馈。这导致截止日期被推迟，无论是整个软件开发周期还是机器学习模型开发周期。出于这个原因，IT 采用了新的工作方式来准备软件和机器学习模型，它们是 MLOps 和 DevOps。在本博文中，您将了解这些术语以及它们之间的区别。什么是 DevOps？DevOps 一词代表开发 + 运维。这是一种... 阅读更多

在 IT 行业，每个运营领域都是跨职能的，并提供独特的价值。并且每个 Ops 领域都源于敏捷概念的共同广泛机制，这些机制最初最初是为指导软件开发人员进行开发而开发的，但现在已将其影响扩展到数据驱动应用程序、AI 和 ML 等相关技术的其他领域。在这篇文章中，您将遇到人工智能领域中已广泛出现的流行术语。什么是 MLOps？MLOps 是数据科学家和... 阅读更多

MLOps（机器学习运维）已成为当前人工智能世界中的趋势。机器学习过程的各个方面都包含多个操作。这包括数据版本控制、特征工程、模型监控、实验跟踪、模型服务、模型部署等。市场上有几个工具和平台可以帮助您完成这些过程，并通过适当的风险分析有效地完成工作。但是，在为您的项目选择产品或平台之前，您应该彻底研究它。此外，您必须确保这些工具与您堆栈的其余部分兼容。所以，... 阅读更多

对于机器学习项目取得成功，需要考虑一系列方法、工具和方法，而 MLOps 则是一个涵盖这些方法的广泛术语。机器学习运维 (MLOps) 是一套方法，数据科学家和运维专家通过它进行协作和沟通。它是经过调整以满足各种 ML 组件（例如不断变化的数据以及 ML 工程师和数据科学家等新开发角色的添加）的 DevOps 的机器学习版本。它逐渐成为管理 ML 生命周期的一种独立方法。数据收集、模型生成、持续集成/持续交付、编排、部署、诊断... 阅读更多

云计算的引入是技术进步的重要一步，并为未来带来了令人兴奋的前景。随着进入云计算领域的新技术的激增，SysOps 和 DevOps 之间的争论正变得越来越突出。什么是 DevOps？DevOps 是一种软件开发文化，它鼓励软件开发团队和运维团队之间紧密合作，以提高协作和生产力。此外，该技术还包括实施 DevOps 概念和实践，以及使用... 阅读更多