DevOps 簡介：什麼是 DevOps 以及它為什麼重要 DevOps 是一種現代軟體開發方法，旨在改進軟體開發人員和 IT 運維團隊之間的合作、溝通和整合。傳統上，開發人員會在幾個月內開發新功能或更新，然後將其交給 IT 運維團隊進行分發。這通常會導致一個漫長且低效的過程，其中存在許多延遲和錯誤。DevOps 團隊在整個開發和部署過程中進行協作，使用各種自動化工具和流程來提高效率。在當今的技術世界中，DevOps 變得越來越重要…… 閱讀更多

隨著組織越來越依賴資料來做出業務決策，確保資料準確、可靠和可信變得越來越重要。但是，管理和監控資料質量可能是一項複雜且具有挑戰性的任務，尤其是在資料來源數量和多樣性不斷增加的情況下。資料可觀測性是一個最近出現的熱門新興技術市場。從本質上講，資料可觀測性關注的是確定特定系統中資料的健康狀況和狀態，以及資料集和資料管道是否按預期執行。可觀測性技術使資料工程師能夠…… 閱讀更多

簡介 作為 DevOps 領域的新手，犯一些阻礙進步並降低團隊生產力的錯誤是很常見的。以下是 DevOps 初學者最常犯的一些錯誤： 無法優先考慮自動化 - 自動化是 DevOps 的一項基本原則，而無法自動化任務會導致浪費時間和人為錯誤。 忽略安全 - 雖然安全應該成為任何 DevOps 系統中的首要任務，但許多新手會忽略它。確保在 DevOps 管道的每個階段都包含安全措施。 缺乏協作 - DevOps 圍繞團隊協作展開，而…… 閱讀更多

雲計算為企業提供了各種優勢，包括靈活性、可擴充套件性和成本節約。企業可以使用雲計算快速訪問和儲存資料、執行應用程式以及利用各種服務，而無需考慮其位置，只要有網際網路連線即可。這可以降低企業的 IT 基礎設施成本並提高整體生產力。但不僅僅是將物理主機遷移到虛擬雲計算。IT 和團隊將需要適應這種轉變。雲的使用是否取代了 IT？絕不。在雲計算時代，IT 部門有…… 閱讀更多

Ansible Tower 簡介 Ansible Tower 是一款強大的自動化工具，可幫助 IT 團隊管理複雜的安裝、編排應用程式並簡化操作流程。Ansible Tower 為企業提供對其自動化環境的集中檢視，並允許他們輕鬆地跨其整個基礎設施管理自動化工作流。Ansible Tower 的使用者友好型基於 Web 的介面允許使用者快速編寫和部署自動化劇本、監控任務狀態並跟蹤系統活動。這使得團隊可以輕鬆地協作執行自動化任務，並確保每個人都遵循相同的指令碼。Ansible Tower 還提供了強大的基於角色的訪問控制 (RBAC) 功能，…… 閱讀更多

簡介 儘管雲計算比人工智慧出現的時間更早，但它極大地促進了人工智慧的發展。自從雲計算出現以來，就出現了巨大的推動。隨著時間的推移，人工智慧的一些方面發生了變化，包括資料和資料集、處理能力（如 GPU）、模型、演算法以及人才和技能。本文將探討雲計算如何促進人工智慧 (AI) 的發展。雲計算在人工智慧中的作用 雲交付模型 使用 IaaS（基礎設施即服務），人工智慧專家可以立即獲得一個功能齊全的計算環境，而無需等待…… 閱讀更多

DevOps 並不是什麼新鮮事物，但自 2008 年問世以來，越來越多的公司開始採用它，以保持競爭力、領先於競爭對手並改善客戶體驗。Git Git 是一種分散式版本控制系統，它簡化了軟體的建立、修改和跟蹤（如 CVS、Subversion 等）。由於它們都指代類似的屬性，因此本文中“Git”和“VCS”可以互換使用。使用者可以使用版本控制系統建立、修改和跟蹤對專案的更改，版本控制系統是一段軟體。VCS 是最佳實踐…… 閱讀更多

DevOps 經常被誤解。它更像是一種文化，而不是一個過程。它源於擺脫傳統軟體設計的需要。當開發和運維都開始面臨當時的技術無法解決的問題時，就出現了“瀑布”方法。DevOps 在軟體開發領域變得越來越流行。DevOps 越來越受歡迎，因此問題是：“如何學習和掌握這種方法？”開發人員不能簡單地購買一個集成了 DevOps 的軟體包，…… 閱讀更多

使用持續整合和持續交付實踐的最佳方法是提高軟體質量、縮短上市時間並減少基礎設施的使用。持續整合是指定期開發和更新應用程式原始碼、使用一組既定的過程和工具以及定期釋出每個版本的過程。儘管相似，但持續交付用於在開發新的系統功能並響應客戶反饋時推出軟體。無論決策如何做出，CI 和 CD 都應該是 IT 策略的核心組成部分…… 閱讀更多

MLOps 的目的是透過將 ML 系統開發 (dev) 與 ML 系統部署 (ops) 相結合，標準化和簡化生產中高效能模型的持續交付。它旨在加速將機器學習模型投入生產的過程，然後進行維護和監控。ML 模型在準備好投入生產之前必須經過多個階段。這些過程確保您的模型能夠適當地擴充套件以滿足大量使用者的需求。您將遇到該 MLOps 工作流程。為什麼選擇 MLOps？資料攝取、資料準備、模型訓練、模型調整、模型部署、模型監控、可解釋性以及…… 閱讀更多