59、实现DevOps的实践与经验分享

实现DevOps的实践与经验分享

1. 实现云服务架构需脚踏实地

Jez Humble曾开玩笑说有些公司试图通过“撒上神奇的微服务仙尘”来神奇地获得云服务架构,但实际上并没有这样的捷径。实现云服务架构需要渐进式的改变、有意识的艰难工程变革,并且要付诸实际行动。

以测试组合的全面改革和迁移到Git为例,这花了3年时间。我们逐步淘汰并替换旧的、运行缓慢的测试,一次冲刺换一个测试。现在,开发人员在提交到主分支之前运行7万个单元测试只需要大约7分钟。而在此之前,长时间运行的集成测试从未完全通过,总是需要人工干预,严重影响了发布流程。

从单体架构重构为微服务架构、安全部署实践、构建生命周期文化,甚至数据中心自动化,都需要大量的工作和多年的坚持,即便遭遇挫折也不能放弃。我们明确目标,衡量进度,然后不断前进,直至达成目标。

2. 向生产支持思维转变

转向生产支持思维是一个重大的改变,并非所有人一开始都能接受。我们深知让交付团队认可并满意是最重要且关键的胜利,因此将其作为首要的关键绩效指标(KPI)之一来衡量。

我们定期进行工程满意度调查,深入了解他们的工作、工具对工作的支持情况以及流程对工作的支持情况。结果显示,满意度在稳步上升。例如,我们会衡量警报频率,确保在凌晨2点叫醒某人时,找对了人。我们需要关注那些对人们生活和工作满意度有影响的事情。

真诚才能换来真诚的回应,这有助于建立高信任文化,这也是Gene Kim等人强调的关键。同时,仆人式领导理念在我们的变革中发挥了重要作用。优秀的管理者关心团队,努力让团队成员的工作更轻松。就像安灯绳理念一样,车间里的任何人都可以拉动绳子,必要时停止生产线,然后管理者过来找出根本原因,并

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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