1、现代DevOps:快速高效软件部署的革命

现代DevOps:快速高效软件部署的革命

1. DevOps概述

DevOps是一种能够快速且高效地部署软件的全新革命。借助一系列自动化工具、编排平台以及一些流程,企业能够加速其IT系统的发布周期,让工程师用更少的资源完成更多的工作,并更深入地参与到业务流程中。

在过去几年里,软件行业发展迅速,金融科技(FinTech)就是行业演变的一个典型例子。在这个新兴领域中,企业以创新的方式构建金融产品,对传统大型银行构成了威胁。这主要是因为大型企业在IT系统的成本效益方面逐渐失去优势,例如银行仍依赖IBM大型机运行系统,核心组件还是90年代以来未更新的COBOL应用程序。而少数拥有AWS或谷歌云平台账户的优秀工程师,就能构建出可替代部分银行产品的服务。

小型金融科技公司成功的关键因素之一就是DevOps,同时也得益于其规模优势。大型企业往往将IT系统外包给第三方以降低成本,但这也导致了快速交付价值能力的丧失。

2. 什么是DevOps

亨利·福特曾说过:“如果我问人们想要什么,他们会说想要更快的马。” 传统系统管理员角色也存在类似问题,人们试图解决的并非关键问题,即缺乏合适的工具来自动化生产系统的干预,避免人为错误,并确保公司流程的沟通连续性。

最初,DevOps涵盖了开发、运维和质量保证(QA)的交集。DevOps工程师应全面参与软件开发生命周期(SDLC),解决传统发布管理中的沟通问题,这也是全栈工程师应具备的能力,即从需求捕获到部署和维护的端到端软件开发。

然而,如今DevOps工程师的定义发生了变化,他们更像是使用一系列工具来自动化企业基础设施的系统工程师。但这种定义使我们失去了一个重要的竞争优势

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值