1、深入了解 DevOps:从基础到实践的全面指南

深入了解 DevOps:从基础到实践的全面指南

1. 引言

在当今科技飞速发展、竞争日益激烈的时代,企业面临着快速设计和交付产品的巨大挑战,同时还要确保用户满意度。DevOps 文化作为一种行之有效的解决方案应运而生,它促进了开发、运维、测试和安全等不同团队之间的协作,能够显著缩短应用程序的部署周期,为企业的产品和应用带来真正的价值。随着企业向云端的大规模迁移,应用程序基础设施不断演变,DevOps 文化将助力实现更好的可扩展性和性能,为企业带来可观的经济效益。

2. DevOps 文化与基础设施即代码(IaC)实践
2.1 开启 DevOps 之旅

DevOps 强调开发和运维团队之间的紧密协作,通过自动化和流程优化,实现软件的快速、可靠交付。其核心目标是打破传统的部门壁垒,提高团队之间的沟通效率,从而加速产品的迭代和发布。

2.2 实现 CI/CD 和持续部署
  • 持续集成(CI) :开发人员频繁地将代码集成到共享仓库中,每次集成都会触发自动化构建和测试流程,确保代码的质量和兼容性。例如,在一个软件开发项目中,开发人员每天都会将自己的代码提交到主分支,然后通过自动化脚本进行编译、单元测试和代码检查,及时发现并解决潜在的问题。
  • 持续交付(CD) :在持续集成的基础上,确保代码可以随时部署到生产环境。这需要建立一个可靠的自动化部署流程,将经过测试的代码快速、安全地推送到生产环境。
  • 持续部署 :是持续交付的进一步延伸,代码在通过自动化测试后会
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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