MLOps 平臺的目標是自動化與開發支援 ML 的系統相關的任務，並簡化利用 ML 的流程。構建 ML 模型並從中獲取價值需要多個階段，例如調查和清理資料、執行漫長的訓練過程以及部署和監控模型。MLOps 平臺可以被認為是一組用於執行從 ML 中獲益所需任務的工具。並非所有從機器學習中獲益的企業都使用 MLOps 平臺。無需平臺，完全可以將模型投入生產。選擇和……閱讀更多

MLOps（機器學習運營）提供了一套標準化流程和技術能力，用於快速可靠地開發、部署和執行 ML 系統。資料科學家、ML 工程師和 DevOps 工程師協同工作，透過 MLOps 提供卓越成果。有時機器學習產品會在生產過程中失敗，但 MLOps 使許多團隊能夠透過加快機器學習管道的開發和釋出來協同工作。許多企業越來越重視使用 MLOps 最佳實踐來部署管道和控制整個流程。什麼是管道？工作流程……閱讀更多

MLOps 是一套旨在確保可擴充套件且可靠地部署機器學習系統的程式和方法的集合。為了減少技術債務，MLOps 使用軟體工程最佳實踐，例如自動化測試、版本控制、敏捷概念的應用和資料管理。使用 MLOps，可以在廣泛的生產環境中自動化機器學習和深度學習模型的實施，同時提高質量並簡化管理流程。在本文中，您將瞭解一些有助於完成這項工作的工具和最佳實踐。MLOps 最佳實踐 遵循……閱讀更多

開發人員使用許多技術和工具來控制和監控 IT 專案。最常用的工具是 Azure DevOps 和 Jira。Azure DevOps 是一套開發人員和軟體團隊可以使用的開發工具。相比之下，Jira 是一款專案管理工具，軟體團隊可以使用它來處理各種任務。Azure DevOps 和 Jira 是突出的應用程式生命週期管理技術，可以幫助 DevOps 團隊更有效地進行規劃和協作。兩者都已準備好用於企業，並且廣泛用於各種規模的企業。這兩種技術經常在同一行業的不同部門中使用。隨著……閱讀更多

考慮一下管理許多伺服器的系統管理員。他們可以輕鬆解決其中一臺伺服器可能出現的任何問題。但是當多臺伺服器不可用時，情況就會變得嚴重。Puppet 在這裡很有用。使用 Puppet 可以輕鬆部署有問題的伺服器。程式碼執行後，所有伺服器都會立即重置為其原始所需設定。本文介紹了以下 Puppet 主題：描述 Puppet。Puppet 的元件 Puppet 的工作原理 企業使用 Puppet 編寫 Puppet 清單 描述 Puppet 配置管理工具 Puppet 確保所有系統都設定為……閱讀更多

藉助 Splunk，企業可以使用本地資料中心、公共雲、應用程式、服務和第三方技術從資料中提取有見地的資訊。作為 Splunk 管理分析師，在一些全球頂級企業中有很多晉升機會。這裡提供了一些最重要的 Splunk 管理員面試問題和答案，以幫助您選擇職業道路。定義 Splunk Splunk 基本上是一款軟體，用於查詢、顯示和跟蹤機器生成的大量資料。它跟蹤許多日誌檔案型別並儲存……閱讀更多

現代軟體開發融入了 DevOps 理念。敏捷方法實際上應用於 DevOps 文化，這現在是軟體開發最有效的方式。考慮到這一點，DevOps 是每個企業主都希望用於實現流暢軟體開發生命週期的工具。有一些關鍵的 DevOps 概念，並且有幾個工具可用於執行這些概念。DevOps 工具和原則 DevOps 方法的特點是自動化常規軟體開發操作。這可以使用多種工具和技術來實現。實施 DevOps 有幾個關鍵原則……閱讀更多

軟體工程中的釋出管理是一個相對較新的主題，但它正在迅速發展。在整個釋出生命週期中，這一原則是關於組織、規劃和安排軟體交付。目標是在儘可能減少干擾的同時，簡化將軟體釋出到生產環境所需的流程，從而實現平滑釋出。如今，軟體和 IT 服務的交付以及持續交付都依賴於釋出管理。1. 釋出經理與 DevOps 釋出經理 在 IT 行業中，釋出經理負責監督軟體交付的整個生命週期。他們必須與……閱讀更多

DevOps 社群中最常聽到的比較是 Terraform 與 Ansible。Ansible 是一種配置管理工具，也是供應工具（Terraform）。這些技術將使我們更容易在具有挑戰性約束條件的各種可重複情況下部署我們的程式碼和其他基礎設施。在此之前，如果沒有這些工具，完成此過程要困難得多。Terraform 定義 Terraform 是 DevOps 團隊使用的一種工具，它透過使用描述性語言和模型來構建和部署各種基礎設施資源，包括虛擬機器、負載均衡器和網路。IT 基礎設施不能偏離……閱讀更多

幾年前，Gartner 首次提出“AIOps”這一術語，當時他們預測ITOps流程將發生重大變化。它是一種正在發展中的解決方案，將從根本上改變IT生態系統的管理方式，並且基於人工智慧技術。此後，IT行業的發展表明Gartner的預測是準確的。AIOps 正在越來越普及。企業正在使用這項新技術來提高正常執行時間，節省勞動力成本，並處理不斷增長和高速增長的數字資料量。什麼是AIOps？在IT運營中使用資料科學和機器學習 (ML)…… 閱讀更多