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，然後將其傳遞給 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，其中充滿了延遲和錯誤。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，確保資料的準確性、可靠性和可信度變得越來越重要。然而，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，尤其是在資料來源變得越來越龐大和多樣化的情況下。資料可觀察性是一個最近出現的熱門新興技術市場。從本質上講，資料可觀察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。可觀察性技術使資料工程師能夠…… 閱讀更多

簡介 作為 DevOps 領域的菜鳥，犯一些阻礙你進步並降低團隊生產力的錯誤是很常見的。以下是 DevOps 新手最常犯的一些錯誤：未能優先考慮自動化 - 自動化是 DevOps 的一項基本原則，未能自動化任務會導致時間浪費和人為錯誤。忽略安全性 - 雖然安全性應該在任何 DevOps 系統中都成為首要任務，但許多新手會忽略它。確保將安全措施納入 DevOps 管道的每個階段。未能協作 - DevOps 都是關於團隊協作的，並且…… 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，無論身處何地，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。但這不僅僅是從物理大型機到虛擬雲計算的物理遷移。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、編排應用程式和簡化操作流程。Ansible Tower 為企業提供其自動化環境的統一檢視，並允許他們輕鬆地在整個基礎設施中管理自動化工作流。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 儘管雲計算的歷史比人工智慧更悠久，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，人工智慧的一些變化部分包括資料和資料集、處理能力（如 GPU）、模型、演算法以及人才和能力。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），AI 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 並非新鮮事物，但自 2008 年誕生以來，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）。由於它們都指的是類似的屬性，“Git”和“VCS”在本文中可以互換使用。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 是一個經常被誤解的主題。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。當開發和運營都開始面臨當時可用技術無法解決的問題時，就開發了一種稱為“瀑布”的方法。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：“如何學習使用這種方法並在其中取得成功？”開發人員不能僅僅出去購買一個集成了 DevOps 的軟體包，…… 閱讀更多

使用持續整合和持續交付流程的理想方法是提高軟體質量、縮短上市時間並減少基礎設施使用。持續整合是指定期開發和更新應用程式原始碼、使用一組既定的流程和工具以及定期釋出每個版本的過程。雖然相似，但持續交付用於在開發新系統功能時以及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 戰略的核心組成部分…… 閱讀更多

MLOps 的目的是透過將機器學習系統開發 (dev) 與機器學習系統部署 (ops) 相結合，來標準化和簡化生產環境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執行的過程，以及隨後的維護和監控。機器學習模型在投入生產之前必須經歷多個階段。這些流程確保您的模型能夠適當地擴充套件以滿足廣泛的使用者群。您會遇到 MLOps 工作流程。為什麼選擇 MLOps？資料攝取、資料準備、模型訓練、模型調優、模型部署、模型監控、可解釋性等等… 閱讀更多