有了监控后,我们就可以进行下一步操作:将所有项目的打包工作交给jenkins。当然,现实中是逐步实现的,并不是一步到位的。
OPS系统架构 图1是OPS官方给出的OPS系统架构图,从图中可以看出,OPS系统架构最重要的特点是以OVSDB为核心,是新型的数据驱动操作系统。关于数据驱动的话题,我们在后续的文章再来谈。...图1 OPS系统架构图 订阅-发布机制 在给出配置VLAN的流程前,首先要讲下OPS的数据同步概念。...Vtysh,用于实现CLI;ops-vland,VLAN处理模块;ovsdb-server,OVSDB核心;ops-switchd,完成DB向芯片SDK的适配,实现芯片的配置。...这个例子就是把VLAN数据发布给ops-vland和ops-switchd两个进程。...结束语 OPS是一个巨大的开源项目,作为白牌交换机领域最具竞争力的开源系统软件,它有很多独到的特点和优势。本文旨在通过一个配置VLAN的例子,向同学们介绍OPS的系统架构。
DevOps指软件开发(Dev)和IT运维(Ops),并在开发和IT运营之间建立关系。将DevOps引入业务实践的目的是改善两个业务部门之间的协作。...将Dev&Ops&QA集成 实现QAOps框架的最终实践是使QA成为CI / CD流程的一部分。
Ops 的实践上面,有两部分内容紧密结合,不但共同显示了 Ops 的生产力,也在相当程度上体现了 Ops 的技术水平。...Ops 也是如此——到底应该保留单独的运维团队,还是应该让开发来做运维? 于是,我听过 Ops 团队的朋友说过这样的话,听起来很有意思: 如果线上问题少,boss 说,要你们何用?...这些单独的 Ops 可能在整个服务的漫长生命周期中始终无可替代,没有他们,开发团队也无法专注于核心功能,而要被大量的 Ops 事务困扰。...再从公司和团队发展壮大的角度观察流程在 Ops 中的变化。 在一家公司还小的时候,团队更为原始,但是 Ops 却更容易聚焦在核心问题上面。用户有困难?解决困难。产品有问题?解决问题。...总的来说,Ops 和 Dev 一样,兼具影响力、效率,以及风险。和 Dev 比起来,Ops 往往更为枯燥,不可控性更多,有时候不得不响应一些紧急的事情。
Caffe2 - (二十六) Detectron 之定制 Python Operators(ops) Detectron 基于 Caffe2,添加了三个自定义的网络层(Python Ops). collect_and_distribute_fpn_rpn_proposals.py
本文将介绍 ML Ops,并强调数据质量在 ML Ops 工作流中的关键作用。...ML Ops 的发展弥补了机器学习与传统软件工程之间的差距,而数据质量是 ML Ops 工作流的关键,可以加速数据团队,并维护对数据的信任。...什么是 ML Ops ML Ops 这个术语从 DevOps 演变而来。...在应用于机器学习时,ML Ops 旨在确保模型输出质量的同时,加快机器学习模型的开发和生产部署。...数据测试和文档记录如何适配 ML Ops? ML Ops 旨在加速机器学习模型的开发和生产部署,同时确保模型输出的质量。
接下来,到命令行窗口,运行如下代码: $ python3 [my_program.py] $ tensorboard --logdir="....Math op与数学运算相关的ops TensorFlow中包含各种各样的数学ops,如加法tf.add, tf.add_n等。 ? TF常见ops如下: ? 4....数据类型 4.1 Python 原生类型 TF可以使用Python的原生数据类型,如Boolean、数值型(整数、浮点数)、字符串。...tf.Session() print(a) ==> Tensor("ones:0", shape=(2, 3), dtype=int32) print(type(a)) ==> <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor...使用Python的property保证function仅在第一次调用时加载 9.
DEVOPS:统一DEV,OPS和QA DevOps这个术语已经存在了很多年。大小公司都将DevOps概念用于不同目的,例如,以提高软件质量。...DevOps首先了解到,不再将开发(Dev),运营(Ops)和质量保证(QA)视为孤立的学科。取而代之的是,他们在协作团队中以共同的流程和责任聚在一起。DevOps通过多种技术实现了这一目标。
前言 node-ops.ts位于src/platforms/web/runtime/node-ops.ts,主要封装了 DOM 操作的 API; 内容 import VNode from 'core/vdom
DevOps首先了解到,不再将开发(Dev),运营(Ops)和质量保证(QA)视为孤立的学科。取而代之的是,他们在协作团队中以共同的流程和责任聚在一起。DevOps通过多种技术实现了这一目标。
之前几篇,从一个纯粹 dev 狭窄的视角,谈了谈自己对 Ops 的一些认识: 谈谈 Ops(一):我的运维经历 谈谈 Ops(二):流程和人 谈谈 Ops(三):事务、团队和时间分配 在往下继续以前,如果没有看过前面的文字...顺便也再强调一次,Ops 远不只有线上系统的维护。...程序员:“……(心中一千头草泥马奔腾而过)我可以到线上发布的 Python 包里面查看一下该行是不是已经得到修改。” 老板:“好。...我用过几个依赖管理的工具,比如 Python 的 pip,比如 Java 的 Maven,但是最好的还是 Amazon 内部的那一个,很可惜没有开源。...把研发的时间精力投入 ops。这是恶性循环最本质的一条,没时间做好需求分析,没时间做好设计,没时间做好测试,没时间写好代码,什么都没时间,因为全都去 Ops 解线上问题去了。
偶然地,在会看这些年写的文章的时候,发现涉及到软件工程方方面面的内容,但是关于 Ops 的内容却非常少。我觉得这是不太合适的,因为在实际工作中,Ops 显而易见地占据了一大块比重。...于是我调整了分类目录,增加了这个单独的分类,并且这一次,我想零零散散地讲一讲我关于 Ops 的一些经历,以及关于 Ops 的一些观点。...有了一系列 Ops 工具,Amazon 不需要招特别多的专职 Ops 团队,而多数 Ops 工作自然由不同的工程师完成。其中一个最典型的事情就是 oncall。...我相信多数软件开发工程师都不喜欢 Ops,这也容易理解,但是不参与 Ops 是很难想象能够做好产品的。 说一个具体事例。...在我目前的项目团队,由于种种原因,Ops 的比重大概占到 40% 左右,这比我今年在前一个项目组中的 Ops 高了近一倍,也比我在 Amazon 期间最后一个团队的 Ops 工作量 30% 高,以我的理解来说
Ops 的事务类型 Ops 的事务很多很杂,首先要明确一点的就是,Ops 远不止 oncall,远不止线上产品维护。...Ops 个人与 Ops 团队 几乎每一家公司都有 Ops 分工的讨论。我的观点是,一个健康的研发体系,绝大多数 Ops 的工作,就应该交给普通的软件工程师来完成。...可是仔细想想,即便有 Ops 团队,假使有充分的工具与设施,他们到底还能够帮到多少忙,我们到底还需要多少单独的 Ops 团队? Ops 团队,专门做运维的团队,有的公司叫做维优团队(一线团队)。...Ops 的时间比例 无论是否 “正确” 或 “合理”,基于现有的这般事实,我们在评估和衡量 Ops 时间比重的时候,要积极考虑。对于绝大多数团队来说,Ops 不应当成为团队最大的时间投入。...乐观地说,这不是业务紧要程度低,也不是 Ops 工作量不大,而是时候未到。 有人说,还有一个可能,某些团队有专门的 Ops 团队配合,因而 Ops 工作比较少。
tensorflow 报错: from tensorflow.python.framework import ops as tf_ops ImportError: cannot import...name 'audio_ops'https://blog.csdn.net/KyrieHe/article/details/79540124解决办法: sudo pip3 install tf-nightly
导语 背景是最近做了一个CSIG大讲堂的分享,总结和梳理了这两年多来在Nodejs 相关学习的知识和思考,关于“调试工具” 和 “Node Server 后台...
batch_ops是一个用Python实现的跨平台批量运维小工具。通过它可以执行远程命令/上传下载文件。...本文项目GitHub地址,欢迎star和fork: https://github.com/jkklee/ops-batch
3.4.Dev和Ops需要两个PaaS平台 ? 就如上图所示的一样。对于Dev和Ops来说,他们需要两个PaaS平台:Application PaaS平台和Production PaaS平台。
torch.return_types.topk( values=tensor([1, 2, 3]), indices=tensor([0, 1, 2])) 以上这篇Pytorch学习之torch用法—-比较操作(Comparison Ops
每一位开发、测试和运维工程师,都有一个私人管家,他的名字叫Jenkins. Jenkins World就像这位管家的生日Party,大家聚在一起狂欢,分享Jen...
DevOps编年史》一文中,通过追溯 DevOps 活动产生的历史起源,我们发现了 DevOps 是敏捷思想从软件开发端(Dev)到系统维护端(Ops)的延伸。...企业级定制化软件时代——企业级应用的快速发展,出现了专业的系统维护工程师(Ops)。 随之带来的问题是:无论企业买来多少软件,企业的信息化需要仍然无法被满足。...Ops 需要管理很多的设备和应用 随着软硬件技术的发展,特别企业级应用开发的经验不断积累,设备的采购成本和软件的开发成本进一步降低。...在这个时期,Dev和Ops的矛盾,主要是由Dev所代表的乙方和Ops所代表的甲方在定制化软件产品交付质量上的矛盾。...Ops 的工作则是让应用系统保持稳定和高性能,即最大化缩短宕机时间并能够提升应用系统的性能,并以这两者作为 Ops 的 KPI 的考核指标。
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