在部署方面,过于自动化可能会导致以下问题:
为了解决这些问题,可以采用一些手动操作来增加部署的灵活性和可定制性,例如使用蓝/绿部署、滚动发布等方式来控制部署的过程。同时,也可以使用一些自动化工具来协助部署,例如使用Ansible、Terraform等工具来自动化部署过程。
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这些产品可以帮助用户更加灵活地进行部署和管理,并且提供了一些自动化工具和功能来协助用户进行部署和管理。
CI/CD 是一种通过在应用开发阶段引入自动化来频繁向客户交付应用的方法。CI/CD 的核心概念是持续集成、持续交付和持续部署。作为一个面向开发和运营团队的解决方案,CI/CD 主要针对在集成新代码时所引发的问题(亦称:“集成地狱”)。
在基础架构的设计和运维中,弹性是非常重要的一个概念。弹性的主要意义是指系统的可恢复性和容错性,即当系统出现故障或负载变化时,系统能够自动调整来适应变化,保持正常运行。弹性能够提高系统的可用性和稳定性,减少系统崩溃和业务中断的风险。
2018年度的 DevOps 最新研究现状姗姗来迟,但最终还是来了,让我们来看一下这份报告今年会给我们带来那些启示。
由于人工智能取代人类活动的争论越来越激烈,数据科学家开始体验人工智能辅助自动化的好处和风险。 人们开始对人工智能被用来自动化一切事物的前景感到不安。现在人工智能已经证明了它有能力替代一些蓝领工作(通过机器人等)和白领职业(通过自然语言生成等),围绕这种技术的文化敏感度正在上升。 这也许可以解释为什么当谈到人工智能的影响时,开始看到人们使用“自动化”这样近似同义词的描述。当讨论自动化侵入到人工智能驱动应用程序的开发中时,一些观察者更喜欢使用诸如“操作化”,“生产化”,“扩充”和“加速”等术语。人们还看到围绕“
2.环境管理,包括开发环境、测试环境、生产环境等; 3.部署,将应用或系统部署至不同环境; 4.监控,对基础设施、应用或系统进行监控; 5.告警响应,对告警通知的响应及处理; 6.性能优化,对系统及相关组件性能进行优化; 7.系统高可用,对应用系统中的单点进行高可用升级; 8.SLA保障,保证业务系统的可用性,可根据SLA实现自动扩缩容;
伴随着数字化智能制造的浪潮,越来越多的制造企业开始在生产部门部署实施MES系统,以期获得生产效率的提升,从而获得在一定阶段内的产品价格竞争优势。
前置条件:你已经在Linux下搭建好了Jenkins的服务且安装了相应的plugin
【前置条件:你已经在Linux下搭建好了Jenkins的服务且安装了相应的plugin】
传统的软件开发和交付方式在迅速变得过时。过去的敏捷时代里,大多数公司的软件发布周期是每月、每季度甚至每年,而在现在 DevOps 时代,每周、每天甚至每天多次都是常态。当 SaaS(软件即服务) 成为业界主流后尤其如此,您可以轻松地动态更新应用程序,而无需强迫用户下载更新组件。很多时候,用户甚至都不会注意到正在发生变化。开发团队通过软件交付流水线(Pipeline)实现自动化,以缩短交付周期,大多数团队都有自动化流程来检查代码并部署到新环境。
它保证那些创建大型复杂系统的团队具有高度的自信心和控制力。一旦代码提交引入了问题,持续集成就能为我们提供快速的反馈,从而确保我们作为一个团队所开发的软件是可以正常工作的。它主要关注于代码是否可以编译成功以及是否可通过单元测试和验收测试。
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。
最近,我收到一位读者的私信,他最近“内耗”得非常厉害,他可能一时兴起把我的私信当作了吐槽箱。
随着云计算技术在各行各业的发展与突破,以及产、学、研生态链各环节持续不懈的“化云为雨”的努力,云计算的应用与价值挖掘已全面渗透到企业数字化转型变革的方方面面。
认真评估你的软件的交付机制以及运维团队左移和右移的程度是你选择采用何种 DevOps 分合策略,以及 DevOps 实践是否成功的关键因素。
这篇文章摘自Nicole Forsgren博士,Jez Humble和Gene Kim 的Accelereate摘录 。
导语:随着云计算的落地,云安全随之成为企业关注的话题,那么2014年云安全将会有哪些进展呢?业内人士展望了一下2014年云安全的是个方面。 1. 企业会发现BYOS对公共云的重要性。 鉴于最近政府访
DevOps是一个持续的过程,是对开发和运营之间活动关系的一种描述。在DevOps中,所有的参与者,包括工程师,都是为了让组织的流程能够更快,越来越高效和持续进行。这篇文章中会讨论DevOps的生命周期和理解DevOps生命周期中的必要阶段。
Jenkins 就是常说的 CI 平台(持续集成)。持续集成(CI)是一种实践,可以让团队在持续的基础上收到反馈并进行改进,不必等到开发周期后期才寻找和修复缺陷。
存储即服务在近年来得到长足发展,越来越多的用户开始接受这种服务交付模式。今天的公有云服务商,如Amazon Web Services和Microsoft Azure,可以按需为内部或外部提供对象存储,
开发人员体验和倦怠可能使平台工程成为焦点,但专注于持续交付很可能在贵组织中最大程度地改善开发人员体验 (DevEx)。
为了真正实现业务运营的敏捷性和效率,企业需要缓解IT运营和开发这两个团队之间的紧张关系,可以通过名为“DevOps”的实践将运营团队和开发团队整合在一起。DevOps的成功很大程度上取决于现有的技术和工具以增强团队能力。例如,得到云计算支持的基础设施即代码(IaC)如今已经成为减少DevOps人工任务,并腾出更多时间来构建软件的出色工具。
由于一系列重大发展,包括企业对混合云的兴趣与日俱增,2015年对企业采用云而言会是关键的一年。 混合云迎来高速发展 众多的报告和调查预测,混合云市场将迎来高速发展: 市场研究公司Research and Markets刚发布了一份报告,预测“混合云市场的产值预计会从2014年的252.8亿美元猛增至2019年的846.7亿美元,2014年到2019年的年复合增长率(CAGR)达到27.3%。” Peer 1 Hosting公司的一项最近调查预计,到2018年,混合云采用率将增至三倍。 在去年底美国《计算机世
自从AI(人工智能)被用于自动化处理任何事情,人们便开始感到不安。现在人工智能已经证明了它能够通过机器人等技术代替蓝领工作,通过自然语言生成取代白领工作,围绕这种技术的文化敏感度正在上升。
第一类是非常复杂的流程。针对复杂的流程做RPA规划将会产生高额的费用。复杂程度中低等的流程或子流程是RPA项目初期的最佳目标,企业可在RPA成熟之后再着眼于复杂的流程,从价值最高或构架简单的部分开始,逐步增加该流程的自动化程度。
当今IT行业的竞争日益激烈,各家公司都在寻找优化软件研发过程的方法,因为交付比对手更具竞争力的产品已经越发成为一件成本高昂的事情。这也是DevOps发挥作用的地方,因为它可以在工程管理的各个方面提供帮助。
随着企业应用的不断迭代,不断扩大,应用的发布发布可能涉及多个团队,如pc端,手机端,小程序端等等。应用发布也就成为了一项高风险,高压力的超过过程,以及应用的开发迭代的沟通,测试成本也大大的变得不可控了。这时候就出现了DevOps管理理念,CI,CD以及强大的部署自动化手段确保部署任务的可重复性、减少部署出错的可能性。下面简单的描述一下这四者的基本概念。
讲师 | 谭用 编辑 | 黄晓轩 讲师简介 谭用 腾讯TEG研发管理部技术运营负责人 负责腾讯企业级研发管理平台建设与技术运营相关工作;十年运维领域工作经验; DevOps Master;近期专注于容
CI/CD 的核心概念是持续集成、持续交付和持续部署。它是作为一个面向开发和运营团队的解决方案,主要针对在集成新代码时所引发的问题(也称为:“集成地狱”)。
本期分享内容为 《平台化 DevOps—云计算与云原生模式下 DevOps 的建设实践》。目前,DevOps 越来越成为大家当前建设的热点,伴随着基础设施的转型和应用框架的转型,更多的业务偏向云端和 C 端的场景,促进了 DevOps 的发展。在本次沙龙上,腾讯云 CODING DevOps 资深架构师余朋飞为大家介绍了在云计算和云原生两种模式下,如何推进 DevOps 的建设和实践。
我曾在SDNLAB和TF中文社区联合举办的直播活动上做了一次分享,讨论到软件SDN和硬件SDN的话题,巧合的是,看到国内大牛厂家也在讨论软硬之路,于是就有了本文的第一篇,文章比较长,需要阅读5-10分钟。
本期分享内容为《平台化 DevOps—云计算与云原生模式下 DevOps 的建设实践》。目前,DevOps 越来越成为大家当前建设的热点,伴随着基础设施的转型和应用框架的转型,更多的业务偏向云端和 C 端的场景,促进了 DevOps 的发展。在本次沙龙上,腾讯云 CODING DevOps 资深架构师余朋飞为大家介绍了在云计算和云原生两种模式下,如何推进 DevOps 的建设和实践。
IBM AutoAI是一项基于人工智能(AI)的自动化机器学习工具,旨在帮助开发人员和数据科学家在短时间内创建高质量的机器学习模型。它通过自动化的方式,从数据预处理到建模和部署,减少了繁琐的手动工作,加快了模型开发的速度和效率。本文将介绍IBM AutoAI的基本概念和使用方法。
01 前言 园区网络由于并发建设量大、架构复杂度高、采购周期长、外部资源风险高等原因,通常需要4-6个月时间才能完成整体的建设交付,无法满足业务快速部署的需求。 为了提升网络建设效率,满足业务快速部署,同时降低网络交付成本,腾讯网络交付团队通过各种创新方案实现2个月的新园区网络交付能力,整体交付效率提升了一倍。大幅度的建设效率提升如何实现,其中又有哪些“玄机”?本文结合园区网络建设的痛点与关键环节,介绍了腾讯在提升园区网络建设效率方面的那些“黑武器”。 腾讯超大规模数据中心
很多企业正在采用DevOps和持续集成/持续交付方法,以提高其规划、构建、测试和发布应用程序和特性的能力,从而以高质量和规模快速推向市场。调研机构IDC公司预计,到2022年,全球DevOps软件市场规模将从2017年的39亿美元增至80亿美元。
随着云原生技术的迅速发展,Kubernetes(K8s)和 gRPC 成为了构建和部署云原生微服务架构的两大关键技术。本文将介绍如何利用 K8s 和 gRPC 进行云原生微服务的开发与治理实战。
RPA的部署模式大致分为3种类型:开发型RPA、本地部署型RPA(On-premises型)、云型RPA(SaaS型)。
云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境,而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据,基础设施。但是无论什么时候对云计算展开讨论,我们都无法回避以下问题: 针对大数据的云安全策
要说 ChatOps 就不得不说 DevOps,DevOps 是来源于 Development 和 Operations 的一个组合词,顾名思义,是一系列过程、方法与系统的统称,旨在促进开发、测试和运维人员之间的沟通与协作。简单来说,是通过引入一系列的「工具」,通过三种不同角色的开发成员间的「协作」而实现的一种「自动化」的工作模式。这种工作方式带来的好处显而易见:
企业数字化转型过程和云的迭代发展是相互作用的。在 2007 年之前主要用物理机来作为我们当前应用的载体。而在 2007 年,KVM 诞生,它能让底层操作系统和一些虚拟的网络设备做一些虚拟化的输出。2007 年 - 2010 年是虚拟化发展较好的周期,VMware 和 openstack 是当时的代表生态。到了 2013 年 Docker 开服,云计算迎来了蓬勃发展的周期。2014 年,企业的部分业务开始逐步迁移云上。2017 年后到今天为止,在云原生的模式下,开发人员或者整个 it 部门更聚焦在业务的发展上,所有我们不关心的部分可以全部由云来管理。云开发不必关心开发在哪里,云服务不关心调用到哪里,而云资源方面也不用关心运行到了哪里。这就是从基础设施上云到业务上云,再到当前的全栈云,这样的一条全企业数字化转型之路。
作者 | Kentaro Wakayama 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 NoOps 是否意味着 DevOps 时代的终结?还是说它只是 DevOps 的下一个发展阶段?在这篇文章中,我们将深入探讨这一主题。 随着云技术采用率不断上升,应用程序架构的抽象级别也有所提高——从传统的本地服务器迁移到了容器和无服务器部署。自动化技术也已经发展到了让人工流程不再是首选的地步,即使是备份、安全管理和补丁更新等与基础设施相关的活动也更多通过自动化来执行。这种理想状态相当于一种 NoOps 环境,在这样的环境中负责
2019年,越来越多的企业选择RPA,其中有一个问题是,企业该选择哪种RPA部署模式呢?有经济考量,有安全风控的考虑,使用场景考量。最终企业如何选择呢?我们一起来看看,RPA产品的部署模式大致分为3种类型:开发型、本地部署型(On-premises型)、云型(SaaS型)。
之所以有这样的判断,主要是缘于企业部署的管理系统之间缺乏足够的接口,导致流程运行不畅,难以实现大规模自动化飞跃。
UiBot RPA广泛应用于财务税务、人力资源、金融业、制造业、信息技术、运营销售等重复劳动率高的行业。RPA机器人执行效率远高于人工操作,出错率极低,可7*24小时不间断运行。但RPA的实施过程并非如我们所想的那样,总是一帆风顺。有的企业很顺利的就实施了RPA并获得了收益。然而,也有一些企业从一开始就碰到了障碍。
随着信息技术的不断发展,许多传统的工作流程正在向自动化方向迅速转变。在过去,开发人员在完成代码编写后,需要通过手动执行一系列操作来将代码部署到生产环境中。
本文首先会和大家分享当前整个应用生命周期的演变历程,然后讲解云计算模式下 DevOps 建设包含的过程、流程规范和标准,最后讲解云原生时代到来会带来哪些改变,以及标准化的建设会有哪些改变和突破。
Jenkins是一个广泛用于持续构建的可视化web工具,可用于自动化与构建、测试、交付或部署软件相关的各种任务。 可以通过安装包、tomcat、java、docker方式进行安装使用
手动制作 Dockerfile 对开发者来说具有挑战性。一种可能的解决方案是使用抽象工具自动生成它们。
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