MLOps 平臺的目標是自動化與開發支援機器學習的系統相關的任務，並簡化從機器學習中獲益的過程。構建機器學習模型並從中獲得價值需要多個階段，例如調查和清理資料、進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機器學習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。在沒有平臺的情況下，完全可以將模型投入生產。選擇和……閱讀更多

MLOps（機器學習運維）提供了一套標準化的流程和技術能力，用於快速可靠地開發、部署和執行機器學習系統。資料科學家、機器學習工程師和 DevOps 工程師協同工作，透過 MLOps 獲得良好的結果。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流水線的開發和釋出速度來協同工作。許多企業越來越重視使用 MLOps 最佳實踐來部署流水線和控制整個流程。什麼是流水線？工作流程……閱讀更多

MLOps 是一組過程和方法的集合，旨在確保機器學習系統的可擴充套件和可靠部署。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現，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 以下……閱讀更多

開發人員採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 是一套開發工具，開發人員和軟體團隊可以使用它。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，可幫助 DevOps 團隊更有效地進行規劃和互動。兩者都已準備好用於企業，並廣泛用於各種規模的企業。這兩種技術經常用於同一行業內的不同部門。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 在這裡可以派上用場。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。本文介紹以下主題：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 本質上是一款軟體，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法。考慮到這一點，DevOps 是每個企業主都希望用於流暢軟體開發生命週期的工具。有一些關鍵的 DevOps 概念，並且有幾種工具可用於執行它們。DevOps 工具和原則 自動化常規軟體開發操作是 DevOps 技術的一個特點。可以使用多種工具和技術來實現它。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，這個原則都是關於組織、規劃和安排軟體交付。目標是在儘量減少干擾的同時提供流暢的釋出，同時簡化將軟體釋出引入生產所需的流程。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，而配置工具 (Terraform) 也是眾所周知的工具。這些技術將使我們更容易在具有挑戰性約束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，在沒有這些工具的情況下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，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，當時他們預計 ITOps 流程將會發生巨大變化。它是一種正在發展的解決方案，將從根本上改變 IT 生態系統的管理方式，並基於人工智慧技術構建。此後，IT 行業的發展表明 Gartner 的預測是準確的。AIOps 正在日益普及和應用。企業正在使用這項新技術來提高正常執行時間、節省勞動力成本以及處理不斷增長和增長的數字資料量。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