11、云迁移与云原生开发全解析

云迁移与云原生开发全解析

1. 云迁移工具与场景概述

云迁移是将应用程序、数据和其他 IT 资源从本地环境迁移到云环境的过程。借助云迁移,企业能够利用云的可扩展性和成本节约优势,无需投资昂贵的硬件。同时,云还为企业提供了使用虚拟机(VM)和容器来现代化其现有应用程序基础设施的机会。

在云迁移过程中,Azure DevOps 是一个强大的工具集,它支持多种项目管理方法。对于需要频繁与利益相关者进行进度检查或涉及多个复杂部分的项目,Scrum 可能是更好的选择;而对于依赖较少且持续交付(CD)重要的简单项目,Kanban 可能更合适,不过它也可用于复杂项目。

Azure DevOps 开箱即用,支持敏捷流程,其看板配备了工作项/任务模板、丰富的数据属性(字段)、状态选项和敏捷工作流。但在自定义 Azure DevOps 以匹配敏捷项目管理方式时需谨慎。如果任务状态超出了待办/进行中/已完成,工作流复杂,存在强制检查和平衡机制等,可能是敏捷反模式的迹象,此时应重新评估工作方式。若可能,尽量使用开箱即用的模板。

若之前使用过其他工具管理敏捷项目,可将历史任务和正在进行的任务迁移到 Azure DevOps。最基本的方法是导入存储在 CSV 文件中的任务。若原工具能将任务导出为 CSV,只需进行一些小的数据转换以匹配导入列规范即可。不过,除非计划进行“大爆炸式”迁移并完全切换到 Azure DevOps,否则使用 CSV 文件同步多个工具会很困难。

Jira 是 Atlassian 开发的流行项目管理工具,支持 Scrum 和 Kanban 等敏捷方法。Azure DevOps 市场提供 Jira 连接器,可实现两个工具的实时同步,为迁移提供了实用的

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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