数据科学正在不断发展，并渗透到每个行业。随着全球各组织开始数字化转型，2019年出现了更多公司利用数据做出更好决策的趋势。这里我们看一下在2020年预计会起飞的数据科学新趋势。
当谈到DevOps时，有许多工具可用于自动化、协作和监控软件开发和运维过程。波哥收集整理了以下DevOps常见的工具及其简介：
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
在内部开发和使用八年之久，近日，Google 宣布开源 bug 自动化检测工具 ClusterFuzz。
您是否厌倦了在日常工作中做那些重复性的任务？简单但多功能的Python脚本可以解决您的问题。
在当今数字化转型步伐不断加快的时代，IT应用系统的稳定运行成为了企业的业务正常运转的重要基础，因此，运维管理体系的构建也从围绕着数据中心转向围绕着应用系统方向，首个专门面向应用运维的理论体系——SRE，由Google发布后，受到了越来越多的企业的青睐，很多国内企业已经纷纷效仿Google建立SRE团队，旨在为各个业务应用系统提供更好的稳定性保障能力，为业务保驾护航。
这是16年国庆时的一篇读书笔记，最近线上故障频繁，重新读了下这篇读书笔记，觉得《Google SRE》非常棒，遂从简书再搬家到博客园，希望大家受益。
Google 发布了基础设施管理工具 VM Manager，可自动维护大型Compute Engine虚拟机集群，VM Manager设计考虑到超大规模基础设施，提供自动化部署工具集。
Selenium是业界领先的测试自动化工具之一，可以最大限度地实现测试自动化的目的。第一个Selenium工具于2004年作为Selenium Core推出。该Selenium测试自动化服务已在今年一些补充Selenium2007- IDE和Selenium的webdriver。
谷歌和Netflix合作引入新项目：开源自动化canary分析服务——Kayenta，旨在帮助团队快速推动生产变更，并实现规模化持续交付。 Kayenta是基于Netflix内部的canary系统，但已更新为可处理更高级的使用案例，并减少易出错且耗时的临时canary分析。 Netflix高级工程师Greg Burrell在一篇博客文章中表示:“自动化的canary分析是Netflix生产部署过程的重要组成部分，我们很高兴能推出Kayenta。我们在Kayenta上与谷歌的合作已经产生了一种灵活的架构，
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
在自动化的测试体系中，目前应用的比较多，包含了UI自动化测试和接口自动化测试，在UI的自动化测试中使用最广泛的是Selenium框架，移动端是Appium，接口自动化测试方面选择性比较多。一个测试团队在技术选型上在我看来相当的重要，因为一个技术的选择，它决定了研发效率，测试的工作主要是两点，第一点是产品质量管理，关于产品质量部分，可以通过测试策略和测试分析得出什么应该测试，什么不应该测试，当然这是下一个测试技术发展的方向，不在今天的讨论范围内。第二点是工程效率，在测试这边就是测试效率。那么如何来提高测试效率了？
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
最近花了一点时间阅读了《SRE Goolge运维解密》这本书，对于书的内容大家可以看看豆瓣上的介绍。总体而言，这本书是首次比较系统的披露Google内部SRE运作的一些指导思想、实践以及相关的问题，对于我们运维乃至开发人员都有一定的借鉴意义。
在去年的DockerCon 2014大会上，来自Google、IBM、RedHat、Rackspace等公司的核心人物均发表了主题演讲，在那次大会上，我们也看到了公布了很多的与Docker相关的开源项目，比如：Kubernetes、cAdvisor、Libcontainer等，那么随着主流的云厂商以及Linux厂商都加入了支持Docker阵营，以及随着Rocket的出现，今年的DockerCon2015会有哪些精彩看点，下文为你揭晓。 以下为原文： 关注Docker的朋友一定知道过几天Docker领域将要迎
最近在做一些运维架构转型的工作，某些思想其实是借鉴了SRE的理念，就和DevOps一样，SRE已经不是一个新鲜的词汇了，尤其是在互联网的行业，无论从组织架构，还是工作属性，都是将SRE，融入其中，成为了软件生命周期中重要的一环。
有做测试的小伙伴留言，说做测试太苦了，问有哪些测试类书籍推荐？今天我整理了测试类的书单。
编辑：闻菲、佩琦、张乾 【新智元导读】谷歌又放大招：刚刚，Jeff Dean连发十条Twitter，介绍最新发布的测试版Cloud TPU，目前在美国地区开放，每小时6.5美元。谷歌表示，一个Clou
本文讲述了一位测试工程师在技术社区的成长经历，通过不断学习和实践，逐渐提高了自己的技能。文章还分享了关于软件测试和开发的一些经验和技巧，以及如何应对面试和职场发展。
本文档介绍了一些用于创建具有弹性和可扩展性的应用程序的模式和实践，这是许多现代架构练习的两个基本目标。设计良好的应用程序会随着需求的增加和减少而上下扩展，并且具有足够的弹性以承受服务中断。构建和运行满足这些要求的应用程序需要仔细规划和设计。
在当今数字化浪潮中，云计算如一颗闪烁的科技明珠，为企业和个人带来了前所未有的灵活性、效率和创新力。本文将带领读者深入探索云计算的核心概念、关键服务模型以及未来发展趋势。云计算不仅是数字化时代的基石，更是推动创新和变革的引擎。站在云端风云之巅，我们将解析云计算的奥秘，揭晓数字化未来的蓬勃蔓延。通过这场科技奇迹的探索，我们将共同领略云计算为全球带来的变革，见证科技与未来的奇妙融合。
原文链接：https://www.jianshu.com/p/6c222a0832ee
目前在国外，互联网巨头如Google、Facebook、Amazon、LinkedIn、Netflix、Airbnb，传统软件公司如Adobe、IBM、Microsoft、SAP等，亦或是网络业务非核心企业如苹果、沃尔玛、索尼影视娱乐、星巴克等都在采用DevOps或提供相关支持产品。那么DevOps究竟是怎样一回事DevOps的概念 DevOps（Development和Operations的组合词）是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、
互联网技术普及过程中，数据的监控对每个公司都很重要。近些年，随着一些优秀监控工具（比如Zabbix、Graphite、Prometheus）的成熟，每个公司都会搭建自己的监控体系，来分析整体业务流量和应对异常报警。但随着系统复杂性的提高，微服务的成熟，监控又有了新的问题需要解决，如上下文的链路关系、跨系统的故障定位等相关问题。
DevOps的概念由开发和运维所组成，是包括了软件开发管理和团队管理的集合体。这个单词2009年被首次提出来，并自此成为IT领域的流行语。
leanix在它的官网上对SaaS（Software as a Service)给出了一个很明了的图示。简单一点理解的话就是，SaaS是让使用者能通过网络, 比如基于浏览器，就能使用软件的各种功能。这个软件，通常是基于云架构运行着。所有和软件相关的服务，比如硬件及网络环境，服务器，数据储存等， 都由云的提供商管理。
嗨，在当今动态的环境中，在 450 多家经过 Kubernetes 认证的服务提供商和众多经过 Kubernetes 认证的发行版中进行导航可能是一项艰巨的挑战。本博客旨在通过展示精心整理的2023 年最常用和最流行的 Kubernetes 工具列表来简化此过程。
上篇介绍了关于SRE、PE和应用运维的一些理解和业界部分公司的玩法，这一篇写一下应用运维在具体做的一些事情和组织方式，看看为什么这个岗位越来越受到重要，越来越受到重视，他的价值到底体现在哪里。然后分析下应用运维这个职业方向的发展趋势，希望对于当前正置身于这个行当的同学能有一些帮助和启发。
随着 DevOps 的出现频率越来越高，很多企业都在蠢蠢欲动，想要设计和开发 DevOps 平台。工欲善其事必先利其器，本文为大家总结了 DevOps 各个阶段可以选择的工具，也许 DevOps 平台的技术选型在这一篇文章中就可以完成。
AI 时代，DevOps 与 AI 共价结合。AI 由业务需求驱动，提高软件质量，而 DevOps 则从整体提升系统功能。DevOps 团队可以使用 AI 来进行测试、开发、监控、增强和系统发布。AI 能够有效地增强 DevOps 驱动流程，从开发人员的业务实用性和支持的角度来看，评估 AI 在 DevOps 中的重要性是十分必要的。
当前的IT管理者和CIO们正在面对速度、变革和自动化给企业带来的变化和挑战。而他们把很大的注意力都放在了IT基础架构方面。不管你是否相信公有云或者私有云真的有用，至少大家把焦点都放到云上了。现在没有人敢继续顽固地坚持走传统的数据中心架构的老路了。 IT管理工具和技巧一直滞后于数据中心新架构技术的部署,这其实是一个老生常谈的问题。然而，在云计算的世界里，仿佛不是那么回事。毕竟，那些互联网公司把那些传统的IT基础设施从根本上转变成为SDN、DevOps以及云计算。所以，IT团队也不可能过早地预见到云计算对传统
留存率 = 回访网站/app 的用户数占新增用户的比例 探究用户行为和访问之间的关联程度
Amazon Web Services、Google、Rackspace与Microsoft所提供的云服务不尽相同，但有一点共识：近乎疯狂的专注于自动化，以驱动敏捷、效率与交付质量。 接下来轮
翻译自 Britive: Just-in-Time Access across Multiple Clouds 。
Python是一种计算机程序设计语言，又被称为胶水语言，可以用混合编译的方式使用c/c++/java等语言的库。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如在大学里感觉非常难学的C语言，进入社会非常流行的Java语言，以及适合初学者的Basic语言，非常适合网页编程的Java语言等，Python是他们其中的一种。
新财年换了领导，管理风格也有一些区别。在团队内增加了一个 SRE 的职位。这一财年我将会承担一部分 SRE 的工作。
摘要：本文由猫头虎博主精心编写，致力于向广大技术爱好者深入浅出地介绍SaaS、PaaS、LaaS、CaaS、FaaS、MBaaS这些云计算服务模型。本文内容丰富，结构清晰，旨在帮助读者从小白变大佬，理解不同的服务模型并应用于实际开发中。适合各层次读者，包含丰富SEO词条，如云计算、服务模型、SaaS应用、PaaS平台、LaaS解决方案、CaaS容器、FaaS函数、MBaaS移动后端等，以便于在百度等搜索引擎中被轻松找到。
在携程内部业务高频率敏捷迭代发布节奏下，线上生产服务质量需要同步快速提升。这就依赖自动化测试的覆盖率提升，测试任务执行频次提升，测试任务执行速率提升。
应用软件的功能需求、非功能需求和工程化问题是应用软件开发中不可或缺的部分。功能需求是软件必须实现的功能，非功能需求是软件必须满足的属性，工程化问题是软件开发过程中遇到的技术问题。
Mikey金字塔是由美国数字服务公司的Mikey Dickerson设计的。层次结构是为了说明，当尝试提高系统可靠性时需要按部就班，在到达更高级别之前满足每个低别级的要求。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响，并补充完整视频。谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示，到2024年，深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测，神经网络将催生出新的价值链，全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响。以下三个视频中，谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示，到2024年，深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测，神经网络将催生出新的价值链，全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2
好长一段时间没有更新公众号，回忆当初开这个公众号的初衷是为了将工作中一些零散的知识点汇总整合,形成为一个相对完整的知识体系。客观的讲，通过总结一些工作心得，让自己的运维知识体系的建设有些效果。年初与一个行业大牛的朋友交流时，在听到他年轻时在思科的一些关于将工作方法升华为方法论，比如“监、管、控”、“新网点”理念，并推动整个行业建设时为之一震。这个触动让我有了让自己的运维知识体系建设做第一次飞跃的打算，即如何将知识体系通过一个主线串起来。关于这个主线，找过一些朋友做了交流，比如“风险可控”、“一体化”、“更高效更优化的资源配置”、“可扩展性”。由于自己主要身处一线运维团队，所以选了“可扩展性”的主线，接下来打算根据这条主线，不断完善知识体系，目标是体系化的整理知识体系，主要从组织、流程、工具的可持续整合。
概述 安全域隔离是企业安全里最常见而且最基础的话题之一，目前主要的实现方式是网络隔离（特别重要的也会在物理上实现隔离）。对于很小的公司而言，云上开个VPC就实现了办公网和生产网的基础隔离，但对于有自建的IDC、网络基础设施甚至自己构建云基础设施的大型公司而言，网络隔离是一项基础而复杂的安全建设。基础在这里的意思并非没有技术含量，而是强调其在安全体系里处于一个根基的位置，根基做不好，上层建设都不牢靠。 隔离的目标是为了抑制风险传播的最大范围，使受害范围限定在某个安全域内，类似于船坞的隔离模式，一个仓进水不
【新智元导读】作者 Fergus Henderson已在Google工作了10年以上，拥有超过15年的商业类软件的行业经验。本文梳理并介绍了Google 软件开发中的关键步骤，并从工程设计的思路上阐述了这样做带来了什么好处。之前尚且没有一篇文章提供了Google整体软件开发实践的简要概述。 本文梳理并介绍了Google软件开发中的关键步骤。 作者介绍：作为软件工程师，Fergus Henderson已在Google工作了10年以上。1979年他刚开始编程时还是一个孩子，之后逐渐走上了编程语言设计和实现的学术
2015年，全球大数据和分析市场的规模将达到1,250亿美元。国际数据公司（IDC）和国际分析协会（IIA）在不同的网络广播中，都谈到了它们对2015年大数据和分析市场的预测。以下是其中一些要点： 安全软件将成为大数据分析的杀手应用 大数据分析工具将是第一道防线，它结合了机器学习、文本挖掘和本体建模，提供整体及综合性安全威胁预测、检测、阻止和预防程序。（IIA） 物联网（IoT）分析将大热，五年的年均复合增长率为30% 物联网将成为数据/分析服务的下一个重要关注点。（IDC）在物联网潮流侧重于数据生成和生
之前我们为大家详细介绍了分布式系统环境下，银行运维所面临的挑战与难题，分布式运维建设模式，以及分布式系统下运维工具的落地建议，但工具的建设并不意味着运维的成功转型升级，运维体系的建设需要有科学的指导思想以及体系化的建设理念。
翻译 | AI 科技大本营（rgznai100） 参与 | 刘畅、林椿眄 编辑 | 周翔、Donna 本周三，Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术，该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision，即用于建立机器视觉模型的工具，随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说，开发者只需要上传一组
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