22、DevOps：推动数字化转型的全面指南

DevOps：推动数字化转型的全面指南

1. 微服务开发与运维

1.1 微服务项目构建

采用微服务优先的方法构建新功能或系统十分复杂，但投资回报率较高。可以创建标准的样板项目，封装关键的微服务设计原则，如项目结构、测试自动化、与监控和检测基础设施的集成、断路器和超时模式、文档钩子、API 框架等。像 Dropwizard、Spring Boot 和 Netflix Karyon 等项目就是不错的选择，可根据架构和开发者技能水平来挑选。

1.2 监控与运营

对单体系统和微服务中共存的功能进行监控，能更好地了解实施新微服务带来的性能提升。这需要收集系统和资源性能的统计数据，以增强进一步迁移的信心。

1.3 组织考量

从单体系统迁移到微服务时，组织变革是最具挑战性的部分。例如，组建服务团队来全面负责微服务的各个方面。为了实现更广泛的代码所有权，需要创建跨学科团队，成员包括开发者、测试人员和运维人员，他们都应关注软件工艺。

2. 数据科学中的 DevOps

2.1 数据科学项目角色

数据科学项目主要涉及大数据工程师、数据科学家和运维团队等多个角色。大数据工程师的主要活动包括 ETL、准备分析数据集，以及将数据科学家开发的模型编写成脚本。数据科学家则负责开发模型，根据样本测试数据评估不同的算法和模型，并使用真实数据进行验证。

2.2 DevOps 协作最佳实践

• 工具和平台演进 ：工程师和数据科学家应不断评估并参与新工具和开源项目的创建，确保 Apache S