[Accelerate State of DevOps 2021 快速摘要]
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主要發現
1. 表現最好的人正在成長並繼續提高標準
在我們的研究中,優秀的執行者現在佔團隊的 26%,並且縮短了他們對生產變更的準備時間。該行業繼續加速發展,團隊從中看到了有意義的好處。
2. SRE 和 DevOps 是互補的理念
利用我們的站點可靠性工程 (SRE) 朋友概述的現代運營實踐的團隊報告了更高的運營績效。優先考慮交付和卓越運營的團隊報告了最高的組織績效。
3. 越來越多的團隊正在利用雲,並從中看到了顯著的好處
團隊繼續將工作負載轉移到雲中,而那些利用雲的所有五種功能的團隊會看到軟件交付和運營 (SDO) 性能以及組織性能的提高。多雲的採用也在增加,因此團隊可以利用每個提供商的獨特功能。
4. 安全的軟件供應鍊是必不可少的,也是驅動性能的驅動因素
鑑於近年來惡意攻擊的顯著增加,組織必須從被動實踐轉變為主動和診斷措施。在整個軟件供應鏈中集成安全實踐的團隊快速、可靠和安全地交付軟件。
5. 良好的文檔是成功實施 DevOps 功能的基礎
我們第一次測量了有助於這種質量的內部文檔和實踐的質量。擁有高質量文檔的團隊能夠更好地實施技術實踐並整體表現得更好。
6. 在充滿挑戰的情況下,積極的團隊文化可以減輕倦怠
團隊文化對團隊交付軟件和實現或超越組織目標的能力有很大影響。在 COVID-19 大流行期間,具有生成性 1,2 文化的包容性團隊經歷較少的倦怠。
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Technical DevOps capabilities
我們的研究表明,通過採用持續交付進行 DevOps 轉型的組織更有可能擁有高質量、低風險和具有成本效益的流程。
具體而言,我們衡量了以下技術實踐:
• 鬆散耦合架構
• 基於主幹的開發
• 持續測試
• 持續集成
• 使用開源技術
• 監控和可觀察性實踐
• 數據庫更改管理
• 部署自動化
我們發現,雖然所有這些實踐都改進了持續交付,但鬆散耦合的架構和持續測試的影響最大。
例如,今年我們發現,達到可靠性目標的精英執行者採用松耦合架構的可能性是低績效同行的三倍。
松耦合架構 (Loosely coupled architecture)
我們的研究繼續表明,您可以通過努力減少服務和團隊之間的細粒度依賴關係來提高 IT 性能。事實上,這是成功持續交付的最強預測因素之一。使用鬆散耦合的架構,團隊可以相互獨立地擴展、失敗、測試和部署。團隊可以按照自己的節奏前進,小批量工作,減少技術債務,並更快地從失敗中恢復。
持續測試和持續集成
與我們前幾年的發現類似,我們表明持續測試是成功持續交付的有力預測因素。達到可靠性目標的精英執行者利用持續測試的可能性是其 3.7 倍。通過在整個交付過程中結合早期和頻繁的測試,測試人員與開發人員在整個過程中一起工作,團隊可以更快地迭代和更改他們的產品、服務或應用程序。您可以使用此反饋循環為您的客戶提供價值,同時還可以輕鬆整合自動化測試和持續集成等實踐。
持續集成還改進了持續交付。達到可靠性目標的精英執行者利用持續集成的可能性是其 5.8 倍。在持續集成中,每次提交都會觸發軟件的構建並運行一系列自動化測試,這些測試會在幾分鐘內提供反饋。通過持續集成,您可以減少成功集成所需的手動和通常複雜的協調。
持續集成,由 Kent Beck 和它起源的極限編程社區定義,還包括基於主幹的開發實踐,接下來討論。
基於主幹的開發
我們的研究一致表明,高績效組織更有可能實施基於主幹的開發,其中開發人員小批量工作並經常將他們的工作合併到共享主幹中。事實上,達到可靠性目標的精英執行者使用基於主幹開發的可能性是其 2.3 倍。低績效者更有可能使用長期存在的分支並延遲合併。
團隊應該每天至少合併他們的工作一次——如果可能的話,一天多次。基於Trunk的開發與持續集成密切相關,所以你應該同時實現這兩種技術實踐,因為它們一起使用時影響更大。
部署自動化
在理想的工作環境中,計算機執行重複性任務,而人類專注於解決問題。實施部署自動化可幫助您的團隊更接近此目標。當您以自動化方式將軟件從測試轉移到生產時,您可以通過實現更快、更高效的部署來縮短交付週期。
您還可以降低部署錯誤的可能性,這在手動部署中更為常見。當您的團隊使用部署自動化時,他們會立即收到反饋,這可以幫助您以更快的速度改善您的服務或產品。雖然您不必同時實施持續測試、持續集成和自動化部署,但當您將這三種實踐結合使用時,您可能會看到更大的改進。
數據庫變更管理
通過版本控制跟踪更改是編寫和維護代碼以及管理數據庫的關鍵部分。我們的研究發現,與表現不佳的同行相比,達到可靠性目標的精英執行者進行數據庫變更管理的可能性要高 3.4 倍。此外,成功進行數據庫變更管理的關鍵是所有相關團隊之間的協作、溝通和透明度。雖然您可以從特定的實施方法中進行選擇,但我們建議,無論何時您需要對數據庫進行更改,團隊都應在更新數據庫之前聚在一起並審查更改。
監控和可觀察性
與前幾年一樣,我們發現監控和可觀察性實踐支持持續交付。成功實現可靠性目標的精英執行者的可能性是其 4.1 倍
擁有將可觀察性納入整體系統健康狀況的解決方案。可觀察性實踐讓您的團隊更好地了解您的系統,從而減少識別和解決問題所需的時間。我們的研究還表明,具有良好可觀察性實踐的團隊會花更多的時間進行編碼。對這一發現的一種可能解釋是,實施可觀察性實踐有助於將開發人員的時間從尋找問題的原因轉移到故障排除並最終回到編碼上。
開源技術
許多開發人員已經利用開源技術,他們對這些工具的熟悉是組織的優勢。閉源技術的一個主要弱點是它們限制了您將知識傳入和傳出組織的能力。例如,您不能聘請已經熟悉您組織工具的人,開發人員也不能將他們積累的知識轉移到其他組織。相比之下,大多數開源技術都有一個社區,開發人員可以使用它來提供支持。開源技術具有更廣泛的可訪問性、相對較低的成本和可定制性。達到可靠性目標的精英執行者利用開源技術的可能性是其 2.4 倍。
我們建議您在實施 DevOps 轉型時轉向使用更多開源軟件。
source: https://cloud.google.com/devops
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分享Coursera綫上課程經驗
今年9月,我報名了Coursera的綫上課程學習新知識。Coursera是一個網路教學平臺。它的的課程來自世界各地的大學。只要完成課程,並在課程中拿到及格以上的成績,就可以拿到證書,Coursera的證書是可以放到自己的LinkedIn履歷中的。
許多課程都會提供7天免費試上,之後會每個月收取41歐訂閲費。如果你不需要證書的話,也是有免費旁聽 (Audit) 的選擇。如果你想要拿證書,但是經濟狀況比較不能負擔課程的話,也可以申請助學金 (Financial Aid)。
我選擇的課程是由加州藝術學院 (California Institute of the Arts) 開設的UI/UX Design Specialization 專業課程。專有名詞翻譯:
User Interface: 使用者界面設計
User Experience: 使用者體驗
整個專業中有4堂課,每堂課預計需要的完成時間是4周,4堂課的課題分別是:
Visual Elements of User Interface Design
UX Design Fundamentals
Web Design: Strategy and Information Architecture
Web Design: Wireframes to Prototypes
這堂課除了偶爾有一些選擇題的小測之外,還有討論題和大型作業。選擇題是自動改分,討論題不列入計分,而大型作業中的批改是同學之間互相批改。每一個作業都會被2-3個同學批改評論,而自己交完作業後,也必須要批改評論3個同學的作業。
下面是我自己上完整個UI/UX設計專業後,對整個課程的優缺點的想法:
優點
-沒有地點,時間限制(但是作業有deadline)
-可以跟著自己的進度上課,每天花越多時間,
則完成課程的天數越短,錢花的越少
-可以隨時停下來做筆記
-可以隨時回去課堂内容復習
-可以在改同學的作業中學習好的作品
缺點
-不懂時無法問老師,要自己上網查
-沒有同學互相激勵
-動力不夠的話上課速度會比較慢
-很多同學都想快點完成任務,沒有認真改作業,給評論
-作業有被抄襲的可能(我曾經在回頭查看之前課程的其他同學的作業時看到自己的設計,但因爲只是一小部分,不是大部分或整個作業的抄襲,所以我沒有舉報)
學完整個專業課程後,我無疑是對UI/UX設計有更多的認識,我也打算繼續往這個方向深造。目前我也在學習編程,從做項目中學習,並持續找主題做UI/UX設計練習。如果有也是想瞭解UI/UX設計的朋友,歡迎相認,一起學習,一起進步。如果有已經在這個領域就業的前輩,我也很希望可以跟你們交流,從中學習經驗!
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神經網路搜索(Neural Architecture Search, NAS)在現今因為 Edge AI 的發展也越來越受大家重視。然而最一開始的NAS進行一次搜索是需要非常大量的資源的,直到One-shot NAS 出來之後才大幅度的減少 NAS 的搜索成本,但是究竟One-shot NAS究竟是透過什麼樣的方式達到 One-shot 同時又兼顧搜索品質的目的呢?本次將會詳細的與大家介紹 One-shot NAS!
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由奇美實業的AI工程師黃慧瑜,現就讀於交大智慧計算與科技研究所。深度學習發展至今已可以在結構化資料上被很好的應用,例如圖像、語音、文本等,也有大量相關的應用例如人臉識別、語音助理、機器翻譯等。然而,圖(Graph)形式的數據卻難以在早期的深度學習模型框架(例如CNN、RNN)下被很好的應用,這樣形式的數據多出現在例如電子商務、社交網路、化學和生物製藥等,近年也被應用在視覺推理和3D點雲數據的學習。與傳統的結構化資料不同,圖(Graph)是一種具有全適性(ubiquitous)的資料結構,透過節點「標籤(表示)」和「連結方向」來構成,可以表達絕大部分的實體關聯性。講者將在本次meetup與大家介紹圖神經網路(Graph Neural Network,GNN)此一深度學習的子領域,旨在增進大眾對圖神經網路的了解和研究興趣,並會分享講者將GNN應用在關鍵點偵測的實作案例。也歡迎現場參與的朋友一同交流!
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1.Clothes [kloz] 衣服
2.Enthusiastic [ɪn͵θjuzɪˋæstɪk] 興奮有熱情
3.Architecture [ˋɑrkə͵tɛktʃɚ] 建築物
4.Restaurant [ˋrɛstərənt] 餐廳
5.Iron [ˈaɪɚn] 鋼
6.Island [ˈaɪlənd] 島嶼
7.Analysis [əˈnælɪsɪs] 分析
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