沙盒充當與您的計算機和網路分離的虛擬環境。從本質上講，它是一個隔離的測試環境。沙盒化是一種安全有效的方法，用於驗證程式碼、瞭解其工作原理以及保護您的資料和網路免受威脅。1. 什麼是沙盒環境？“沙盒”是一種隔離的安全環境，可用於執行、測試和檢視程式碼，而不會影響其正在執行的平臺或系統。它充當使用者操作環境的副本。在網路安全和軟體開發中，“沙盒”是一個隔離的測試... 閱讀更多

1. 什麼是站點可靠性工程師？在過去，“可靠性工程師”一詞指的是一個更開放的職位，無論產品型別如何，都負責監督其建立過程中涉及的系統和程式。另外，隨著 2000 年代計算機技術的擴充套件，相關日常任務的規模也隨之擴大，這催生了可靠性工程領域一個全新的職業：站點可靠性工程師。然後，計算機網路、網站和軟體開發流程的管理催生了這一職位。與 DevOps 工程師類似，兩者都管理當前操作，站點... 閱讀更多

“DevOps”一詞代表“開發 + 運維”。此過程使專家能夠彌合應用程式開發及其分發方式之間的差距。簡單來說，DevOps 是組織利用新的和改進的軟體開發和基礎設施管理以更快速度生產產品的能力。該組織的快速發展使其能夠更有效地為客戶服務並在快速發展的市場中確立強大的地位。DevOps 如何在組織內運作？為了改善兩個團隊成員之間的溝通，運營和應用程式開發團隊合併為一個... 閱讀更多

Amazon Web Services (AWS) 的準備和確認幫助有抱負者驗證和構建其雲技能。對於那些需要在 AWS 中從事職業的人來說，讓他們能夠促進主要轉向雲計算的組織的轉型。關於工程師的 AWS 認證有很多疑問，包括有多少證書在那裡。AWS 測試和培訓的費用是多少，獲得認證需要多長時間，有哪些工作機會，等等？Amazon Web Services (AWS) 是最廣泛採用的雲提供商，佔市場份額的 31%。... 閱讀更多

什麼是 MLOps？機器學習運維 (MLOps) 是機器學習運維的縮寫。MLOps 是機器學習工程的一個基本組成部分，專注於最佳化部署機器學習模型以及維護和監控它們的流程。MLOps 是一項團隊工作，通常包括資料科學家、DevOps 工程師和 IT 人員。與 DevOps 和 DataOps 方法類似，MLOps 的目標是提高自動化並提高生產模型的質量，同時專注於業務和監管需求。MLOps 最初是一套最佳實踐，但它逐漸成為管理 ML 生命週期的一種獨立解決方案。... 閱讀更多

通常會發生這種情況，即開發團隊已經轉到一個新專案，而運營團隊則提供對先前專案的反饋。這導致截止日期被推遲，無論是整個軟體開發週期還是機器學習模型開發週期。出於這個原因，IT 採用了新的工作方式來準備軟體和機器學習模型，它們是 MLOps 和 DevOps。在本博文中，您將瞭解這些術語以及它們之間的區別。什麼是 DevOps？DevOps 一詞代表開發 + 運維。這是一種... 閱讀更多

在 IT 行業，每個運營領域都是跨職能的，並提供獨特的價值。並且每個 Ops 領域都源於敏捷概念的共同廣泛機制，這些機制最初最初是為指導軟體開發人員進行開發而開發的，但現在已將其影響擴充套件到資料驅動應用程式、AI 和 ML 等相關技術的其他領域。在這篇文章中，您將遇到人工智慧領域中已廣泛出現的流行術語。什麼是 MLOps？MLOps 是資料科學家和... 閱讀更多

MLOps（機器學習運維）已成為當前人工智慧世界中的趨勢。機器學習過程的各個方面都包含多個操作。這包括資料版本控制、特徵工程、模型監控、實驗跟蹤、模型服務、模型部署等。市場上有幾個工具和平臺可以幫助您完成這些過程，並透過適當的風險分析有效地完成工作。但是，在為您的專案選擇產品或平臺之前，您應該徹底研究它。此外，您必須確保這些工具與您堆疊的其餘部分相容。所以，... 閱讀更多

對於機器學習專案取得成功，需要考慮一系列方法、工具和方法，而 MLOps 則是一個涵蓋這些方法的廣泛術語。機器學習運維 (MLOps) 是一套方法，資料科學家和運維專家透過它進行協作和溝通。它是經過調整以滿足各種 ML 元件（例如不斷變化的資料以及 ML 工程師和資料科學家等新開發角色的新增）的 DevOps 的機器學習版本。它逐漸成為管理 ML 生命週期的一種獨立方法。資料收集、模型生成、持續整合/持續交付、編排、部署、診斷... 閱讀更多

雲計算的引入是技術進步的重要一步，併為未來帶來了令人興奮的前景。隨著進入雲計算領域的新技術的激增，SysOps 和 DevOps 之間的爭論正變得越來越突出。什麼是 DevOps？DevOps 是一種軟體開發文化，它鼓勵軟體開發團隊和運維團隊之間緊密合作，以提高協作和生產力。此外，該技術還包括實施 DevOps 概念和實踐，以及使用... 閱讀更多