54、实现DevOps:从技术到文化的全面探索

实现DevOps:从技术到文化的全面探索

1. DevOps的核心:人员协作而非技术

如今,很多人将DevOps视为一种软件交付方式,但实际上它更应被定义为人们的协作方式。即便使用大型机、COBOL和JCL,也能实施DevOps,并非一定要依赖CI/CD。

DevOps的真正潜力在于明确人员之间的交互方式、优化工作流程以及促进协作,而非单纯依赖技术。技术固然酷炫,但更重要的是发现流程中的漏洞。例如,要思考流程中有哪些交接环节,为何会存在这些环节,是否尝试过消除它们;如何处理安全审计和变更控制委员会的工作,以及这些工作在工作流中产生的成本。

我们往往低估了转变的难度。以基础设施团队采用源代码控制为例,这可能需要多年时间。对于那些经验丰富、在公司工作多年的工程师来说,让他们改变习惯,从通过SSH登录服务器并输入命令,转变为每次变更都检出和部署基础设施代码,是非常困难的。改变这种思维模式比引入工具要难得多。

2. 测试:连续交付的关键瓶颈

2.1 单元测试的局限性

单元测试虽然能达到90%的代码覆盖率,但这并不意味着它能实现预期的功能。例如,Puppet运行了16000个单元测试,但在生产环境中构建仍然失败,说明单元测试未能发现关键问题。单元测试可以作为规范和验证设计功能的工具,为开发人员提供快速反馈,但工程师应更多地关注系统和集成层面的测试,确保真正为客户解决问题。

2.2 测试的重要性

连续交付中最困难的部分就是测试,但人们往往忽视它。测试工作既艰巨又不那么光鲜,而且没有一种通用的方法可以测试所有内容。然而,测试是整个流程的起点和终点。如果每天部署十次,就需要对测试有足够

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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