19、大型机与DevOps:挑战、最佳实践与工具应用

大型机与DevOps:挑战、最佳实践与工具应用

1. 大型机与DevOps的机遇和挑战

在大型机开发领域,DevOps带来了巨大的发展机遇。即使开发周期仅缩短一两个月,也可能产生显著的效果。然而,向DevOps的转型并非一蹴而就。文化变革需要时间,而且大型机环境还存在诸多棘手问题。

大型机开发通常涉及不同的专业领域,这使得跨领域培训变得困难,因为各领域的复杂性较高。代码库可能包含数百万行代码,且通常用于关键业务流程,一个小错误都可能导致灾难性后果。此外,代码的文档资料匮乏,可用于理解代码的资源也有限。随着更多大型机开发人员退休,能够助力转型的人才也会减少。

遗留的大型机代码虽然通常有一定的结构,但仍存在复杂的结构和陈旧的方法。持续维护代码库时,重构可能导致代码质量下降,还会出现一些无用代码。手动流程,如运行程序的JCL、宏和脚本等,会增加开发过程的不必要时间。

尽管面临这些挑战,但DevOps的努力仍然是值得的。根据2020年IDC和博通的研究,DevOps为大型机环境带来的前五大好处包括:提高开发人员生产力、制定更相关的数字业务战略、更好的监管和合规报告、改进配置合规性以及加强协作。

2. DevOps最佳实践
  • 文化变革 :改变开发团队的文化是DevOps最重要的最佳实践之一。但在大型机部门,这可能颇具难度,因为它们通常与IT的其他部分隔离,且其特殊需求往往不被使用现代工具和系统的人理解。因此,组织的高层,如首席信息官(CIO)或首席技术官(CTO),应将DevOps作为明确的优先事项,以推动变革。
  • 团队嵌入
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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