工欲善其事必先利其器-软件开发的下一场生产力革命

随着云计算技术的发展,软件开发模式正经历重大变革。越来越多的企业选择在云端进行软件开发,以提高开发效率和质量。本文探讨了传统软件开发模式的问题,并介绍了DevOps如何帮助企业实现敏捷开发,缩短开发周期。

文/老鱼

如今,企业上云使用云已是常态。数据显示,云将是软件的普遍承载方式,到2025年80%的企业应用将运行在云中。不仅应用在云上,开发也在向云端迁移。

随着云计算和容器等新技术不断发展,软件开发的生产模式发生了极大的变革。互联网的迅速崛起,敏捷开发开始进入软件产业,软件开发模式已经由瀑布式流程向敏捷性开发模式转变。在此之后,上述改进机制开始向下游延伸至IT运营领域,又出现了DevOps开发与运维相结合的模式。

而现在,软件开发过程也被搬上云端,从原始的开发环境、地点都受到严格限制,到现在只要有网络,就可以在任何时间、任何地点完成开发过程,开发者可以轻资产运行,又可以无痛协作,专注创新和完善产品。因此越来越多的开发者开始转移到云端进行开发,软件开发云的需求急剧攀升。

传统软件开发模式之痛

传统软件开发模式流程繁琐复杂,部署维护低效,团队协作壁垒等问题严重制约了软件交付的效率和质量。

众所周知,传统软件交付的是软件包,开发周期长,产品发布周期在半年以上的比比皆是,比如银行。其次,交付成本高,传统软件从代码提交到成功部署,通常至少需要1-6个月时间,将复杂大型代码部署到生产环境,给系统整合与运维都带来了巨大挑战,如兼容性问题,而且复杂的调试常招致开发运维相互指责。

如果测试中发现问题。开发者必须找出根源并修复这些问题。在某些情况下,特别是涉及非功能特性如安全、性能、可用性等方面的缺陷,可能需要做出架构上的调整,付出巨大代价。整合、测试、缺陷修补等活动天然具有较大不可预期性,还容易导致交付延期。

此外,国际化、跨地域团队沟通协作多,项目可见性、同步性要求高,新技术、新语言学习曲线长,也会使得工具部署和维护低效、复杂。

Puppet的调查显示,相比传统开发模式的企业,采用DevOps开发的高效能IT企业产品发布频率大幅领先,单位时间段内,发布次数是传统企业的200倍,交付时间缩短2555倍,故障恢复时间缩短24倍,变更失败率降低3倍。计划外工作比传统企业少了22%,而投入在创新上的时间比后者多了29%。这份数据在突显DevOps价值的同时,传统软件开发模式的低效也揭露的淋淋尽致。

图片描述

因此,解决传统开发模式遇到的一系列问题,向DevOps、敏捷、精益等软件模式转型,提升企业IT部门的总体运作效率,快速响应用户需求,提升竞争力,成为当前大多数企业最为迫切的需求。

DevOps一站式工具平台的选择

DevOps在国内认同度和关注度持续上升,变得越来越流行。因此,成为了不少企业解决传统开发模式问题的优先选择之一。不过DevOps虽好,但落地并不容易,尤其离不开相应工具平台的支撑,毕竟工欲善其事必先利其器。

目前,网上DevOps工具非常多,有偏项目管理的,有偏代码托管检查的,也有自动部署的,监控分析的等等,大都比较分散单一,缺乏统一的一站式解决方案。而对大多数中小企业而言,恰恰需要的就是轻量化、服务化、社交化、智能化的一站式开发平台,轻资产运行,又可以无痛协作,从而专注于核心业务创新。为什么这里说是中小企业而非大企业,因为大企业都有自己的工具研发部门,专门提供DevOps工具。

好在现在国内外一些云厂商已经开始提供这类的工具集。如AWS开发工具集、华为软件开发云(DevCloud)、微软VSTS(Visual Studio Team Services)、IBM Bluemix、百度效率云等。
让企业在践行DevOps开发模式缩短开发周期,提升开发质量时有了更多一站式DevOps开发云台的选择。例如华为软件开发云,它是一款轻量级的DevOps工具,面向中小企业、初创公司、个人开发者提供包括项目管理、配置管理、代码检查、编译构建、测试、部署、发布等端到端地覆盖软件生命周期的相关服务,采用按需计费。从了解到的1个实际案例看,某项目和软件开发云合作后,项目的版本交付周期由以前的3个月缩短到1周,构建由之前的2个小时缩短至10分钟,效果明显。

小结

软件企业向DevOps转型并非一蹴而就,成为一个敏捷的软件驱动型企业需要一套全新的工具集,然而只有新技术是不够的,改造流程以加快速度才是重中之重,同样重要的还有围绕这一目标重组新的角色和团队,这个过程可能是漫长的、持久的,但也是必须的!

而对DevOps有想法的企业,多半都是业务发展还不错,但在开发和运维上都比较大的压力的企业,那么,华为软件开发云或许是一个不错的选择。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值