16、迈向无运维(NoOps)与DevSecOps的技术之旅

迈向无运维(NoOps)与DevSecOps的技术之旅

在当今快速发展的科技领域,企业IT环境正经历着深刻的变革。无运维(NoOps)和DevSecOps作为新兴的理念和实践,正逐渐成为企业提升效率、保障安全的关键。

无运维(NoOps):概念与实现路径

无运维(NoOps)并非意味着完全摒弃运维工作。企业IT环境的复杂性使得全面消除运维变得不切实际。NoOps更像是一种理念,旨在最大限度地利用自动化技术,节省成本、加速开发,同时确保系统的稳定性、弹性,减少手动操作的干扰。

当前,IT人才稀缺且成本不断上升,企业架构师需要寻找新的IT运营方式,让IT人才能够专注于开发。NoOps可以定义为不再需要专门的运维人员来管理IT的阶段,是企业DevOps发展的逻辑延伸。

要实现这一阶段,有两个关键因素:
1. 采用左移原则(Shift - left) :在开发早期就开始测试,利用自动化模板、预批准的模式和流程,部署一致、稳定的代码。在NoOps中,DevOps团队从整个周期的一开始就决定代码的测试和监控方式,开发者和运维人员的界限变得模糊。
2. 人工智能和机器学习 :AI和ML在NoOps中发挥着重要作用,具体体现在以下几个方面:
- 自动化软件生命周期管理 :AI能够识别软件何时需要更新,并处理更新过程,确保软件上运行的服务稳定。例如智能手机的自动更新,更新后功能依然正常,这得益于AI对应用依赖关系、底层协议和代码的理解。
- 自动化修复 :AI可以在问题出现之前触发自动修复

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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