27、探索DevOps之路:挑战与机遇并存

探索DevOps之路:挑战与机遇并存

在春季过半时,WonderTek的交付团队开始意识到,他们的很多工作都陷入了困境。不过,也有一些令人鼓舞的进展迹象。通过建立并执行无指责的事后分析机制,团队在营造一种更注重从错误中学习,而非惩罚、指责和逃避的文化方面取得了显著进展。他们将开发故事和功能视为猜测、实验或赌注,如果未达到预定目标,就可以加倍投入或放弃,从而减少了在死胡同和无关线索上花费的时间。

目前,最显著的变化在于运维和开发部门在合作方式上的根本转变。Ben和Emily开始在对方重视的方面展现出承诺,运维部门制定协调良好、考虑周全的发布计划,开发部门进行交付回顾和规划。随处可见的以业务为中心的关键绩效指标(KPI)展示,如响应时间、可用性和缺陷率,正在产生潜移默化但深远的影响,开发人员和运维人员开始从共同的全局视角看待问题。

尽管有这些积极的发展,但仍有大量工作有待完成。工程师们仍被运维部门转来的大量工单淹没,因为运维部门使用的是完全独立的工单队列。安全问题仍然被忽视。最严重的是,一个看似积极且早就应该进行的进展——真正的价值流图,有可能打破Ben和Emily建立的脆弱休战状态。

很明显,曾经是交付生命周期中限制因素的测试和质量问题,现在已经不再是大问题。取而代之成为制约因素的是基础设施,即启动和正确配置环境所需的时间。WonderTek在很多方面仍然是一个充满政治斗争的泥潭,旧习惯很难改变。开发和IT部门之间脆弱的工作关系会重新陷入互相指责的老路吗?

精简高效:小型跨职能团队

Karen的审计及其后续影响如炸弹般袭来,就像有人捅了马蜂窝一样。Ben和Emily在Karen展示后不久就与她进行了交谈,并开始制定计划。在接下来的几周里,Ben非常忙

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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