云效DevOps训练营总结

本文是作者参加ALPD-云效DevOps训练营后的学习总结,强调了研发效能的重要性,并详细介绍了在云原生时代如何通过持续交付提升应用发布质量。课程内容涵盖Docker、K8s、Git-Flow、自动化测试等实践,使作者深感受益。在实际工作中,作者计划结合所学进行落地实践,并期待更多关于私有化部署项目管理和实践的探讨。

ALPD-云效DevOps训练营总结

首先,感谢张燎原和张裕老师的精彩分享和讲解,也感谢雅纯老师热情的帮助,整个课程和实操下来,受益良多。

研发效能,在软件行业项目管理领域来说,绕不开的一个话题。不论是正在进行数字化转型的传统企业,还是已经在互联网领域占据一定市场份额的大型公司,都在不断摸索、优化、改进、沉淀适合自身组织特性的项目管理之道。

围绕着"研发效能",精益、敏捷、Scrum、持续交付、流程改进、CI/CD、DevOps等等关键词也频频出现。在学习ALPD相关课程之前,对于这些概念也只是略有所闻,但并未深刻理解,更不谈在项目实施过程中落地和实践。在今年,偶然看到了 何勉 & 张燎原老师主讲的《研发效能提升和敏捷实施 36计》课程,在认真学习此课程之后,领略到了互联网大厂成熟的项目管理体系和方法论。自此,持续关注相关序列的精彩分享和总结。

张燎原 & 张裕老师主讲的《云效DevOps训练营》课程作为ALPD研发效能系列课程中重要环节,分享了云原生时代的持续交付工程实践。课程通过理论学习+课后作业,加深和巩固了Docker镜像、K8s集群、流水线持续交付、Git-Flow分支管理、质量度量等一系列方法论的理解和执行实践经验,收获颇丰。

整个课程中,印象最深刻是“提升应用发布质量”章节。在我们日常的软件研发过程中,测试人员往往需要等待制品的发布、依赖研发人员协助测试环境准备、以及测试过程的手动测试,导致质量控制过程效率较低。通过本章节学习,体会到持续交付实践带来的质量改进措施,基于流水线设置一系列质量卡点:代码扫描、单元测试、自动化测试、集成测试等等,通过这些自动化节点,高效的保障用户价值的高质量持续交付。
课程从环境、部署发布、协同、质量等多个方面都分享了持续交付的精彩总结,线下会结合当前自身项目的特点,尽量做到悉数落地实践。

期望和交流
基于云原生的持续交付实践,其中的部署和发布过程,个人感觉主要适用于基于公有云的各类互联网项目或者产品。缺少对于其它类型项目相关管理方法和实践的讨论,比如对于私有化部署项目,尤其是针对不同客户分支版本较多的项目或者产品,如何做到有效的版本管理,部署和发布环境管理等等,希望后续有机会能和老师及同学们继续的交流和共同进步。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
DevOps和CodeArts是两种不同的DevOps平台,它们在功能和特点上有所区别。 DevOps是阿里推出的一体化DevOps平台,它提供了从代码托管、持续集成、持续交付到应用部署和运维的全流程解决方案。DevOps具有以下特点: - 集成性强:DevOps提供了丰富的工具和功能,包括代码托管、项目管理、构建和部署、测试和监控等,可以满足团队在软件开发和交付过程中的各种需求。 - 可视化操作:DevOps提供了直观的界面和可视化的操作,使团队成员可以更方便地进行协作和管理项目。- 强大的扩展性:DevOps支持与其他开发工具和服务的集成,可以根据团队的需求进行定制和扩展。 CodeArts是一款开源的DevOps平台,它提供了一系列的工具和功能,帮助团队实现持续集成、持续交付和自动化部署。CodeArts具有以下特点: - 灵活性高:CodeArts提供了丰富的插件和扩展机制,可以根据团队的需求进行定制和扩展,满足不同项目的特殊需求。 - 轻量级:CodeArts采用了轻量级的架构设计,运行率高,占用资源少,适合中小型团队使用。 - 开源社区支持:CodeArts是一个开源项目,拥有活跃的开源社区,可以获取到丰富的文档和技术支持。 总结来说,DevOps是一个商业化的一体化DevOps平台,提供了全流程的解决方案;而CodeArts是一个开源的DevOps平台,具有灵活性和轻量级的特点。选择哪个平台取决于团队的需求和偏好。
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