• [热门活动] 【获奖名单公布】【2021华为云DevOps实训营】开营啦!4重好礼等你来拿
    本次活动共计4813个有效用户参与训练营,共抽出50个用户获得智能保温杯,50个用户获得迷你蓝牙音箱,50个用户获得电子秤mini蓝牙音箱,45个用户获得码豆奖励。8个用户获得手机、ipad等邀请好礼。请获得实物奖品的同学9月15日24:00前在此链接>>>>>反馈您的收货地址:码豆奖励将于9月17日前自动发放至账户报名抽奖礼:账号名获奖奖品hw_0086******68951_01体重秤w23***5gff体重秤hid_d******iyc0qj_-体重秤aka33****1916体重秤hao5****5840体重秤hid_bl-******giy58-体重秤a10**254体重秤Yuha***82体重秤Jiem***66体重秤Oppo***500体重秤Jss**939体重秤Zz**iu体重秤hid_t-ga******o8793体重秤hw66***120体重秤Ccm***1992体重秤hid_9qe******40l1k0体重秤hw_0086******49491_01体重秤a1311***5021体重秤hid_g955******rax1-体重秤f1302****616体重秤hid_3w4_******gu9ct体重秤hid_wy3******-x9j7z体重秤Qinya*****7258体重秤it_**ge体重秤Lv**_13体重秤hid_zpt******oktj2n体重秤hid_6a******-jtjsgq体重秤Anji***ifan体重秤Zhang*****ng138体重秤sjh1***60体重秤hid_4b2******2bgr2j体重秤my2**626体重秤Qing****520a体重秤hid_xij******xi9u3t体重秤hid_ed******2-4jt9c体重秤wss176****3385体重秤sb0**666体重秤y284***5717体重秤hid_z14******fjt74_体重秤hid_zn8b******w2x0h体重秤ask1**ing体重秤sjy355***9974体重秤sg1**vjh体重秤w1890***1722体重秤a1577***3020体重秤aa59**314体重秤hid_ayy******xivdde体重秤Zhan****112体重秤hid_21p******vnbx7y体重秤hid_4a2******axd7j7体重秤Bcj**34保温杯hw90***544保温杯zqq33***5211保温杯Xej**22保温杯Bb**ee保温杯a7**511保温杯Tsi***ua_r保温杯Plm****23ll保温杯hid_qjy8-****8q65kr保温杯Dxssy****123保温杯Xxl**32保温杯Sns***nsns保温杯De**ta2保温杯hw_0086187****4307_01保温杯Zm**o-o保温杯Cui***g0保温杯a1810***2285保温杯Opp***967保温杯Yin***218保温杯Hd**66保温杯Zk3**111保温杯Yxq**47保温杯a198***18a保温杯zn9**818保温杯Tsw**09保温杯Zdm**m152保温杯hid_nzuf****jhizi29保温杯Kitty**228保温杯hid_9gohq****6bpg_q保温杯Dhsj**ee保温杯wo3**489保温杯He**nli保温杯qq31***73192保温杯Hu****hiyin保温杯lh14****2441保温杯hid_q98******wv-mxf保温杯Hd**g8保温杯hid_rzr******rnlmgd保温杯ylq2**22保温杯a133**96保温杯Zzl**d2保温杯Wsf*****23456保温杯tjy2*****597保温杯hid_bluu******mcz-n保温杯j20**918保温杯hid_50p******djo-f0保温杯aini1**848保温杯hid_cch******cz8uox保温杯Douy***ggg保温杯hid_pil******hial90保温杯hid_in5******6-_k42蓝牙音箱hid_xi9******huf5n9蓝牙音箱hid_x49******man_r9蓝牙音箱hid_l5a******b25q6u蓝牙音箱hid_86d******eo52h1蓝牙音箱Hao*****ng612蓝牙音箱Qkh**ajd蓝牙音箱Che****xiangi蓝牙音箱Sk***sk蓝牙音箱li10****3121蓝牙音箱hid_wib-******swv-2蓝牙音箱hw_00861******5840_01蓝牙音箱ll810***682蓝牙音箱hid_d58li******ubng蓝牙音箱Yuy***443蓝牙音箱qi18*****9595蓝牙音箱Tan***710蓝牙音箱a1**kd蓝牙音箱Keke***789蓝牙音箱Dh**13蓝牙音箱hw152****1042蓝牙音箱aa51**533蓝牙音箱Ks**46蓝牙音箱Ryu***sxf蓝牙音箱hw00****373蓝牙音箱hid_mtei******ix3uw蓝牙音箱We***11蓝牙音箱Ha***21蓝牙音箱a130*****746蓝牙音箱hid_kro******gdfcfl蓝牙音箱li5***66蓝牙音箱y5**5ih蓝牙音箱Fjfj***fkf蓝牙音箱hid_jb******3kp85xz蓝牙音箱a8l**nb蓝牙音箱ll12***220蓝牙音箱Dh**123蓝牙音箱hw00***9805蓝牙音箱Aj**dj蓝牙音箱n1843***3295蓝牙音箱w61**008蓝牙音箱htg9**724蓝牙音箱dh**dje蓝牙音箱s94**10蓝牙音箱yxq***466蓝牙音箱yxq1***666蓝牙音箱Jug***832蓝牙音箱cz***ng蓝牙音箱yhz***258蓝牙音箱q246**er蓝牙音箱邀请排名礼:华为云账号邀请好友数量排名中奖礼品hw994**842934手机King**119611手机hw82***686243平板hw38***791234荣耀猎人战甲hw882***65132蓝牙耳机hw58***953104蓝牙耳机hw_008618*****4563_01405I手环hid_50pl*****djo-f014京东卡 学习积分礼:(码斗奖励将于9月17日前自动发放于如下用户账户中)华为云账号分数码豆奖励hid_ae0xz*****hd48852381hw09***03352381Maon***201952381Po***1152381hw69***65252381hw1****40452381na***n452381na***n352381na***n252381hw_00861******8755_0152381hw_00861******5155_0152381hw_00861******6181_0152381Feng***er652381Ja**2052381Jul**dv52381Qius***02052381hw2***729152381hw_00861******2163_0152381hw02***46052381AA9F66EF2089429B******CBEAB1EBDE52381hw84***01152381hw3****302106250Sunx***bei106250Cuil***bo106250Ca**hy106250hw_00861******2163_01106250hwid_c7******vl56bxs106250hw0***8460106250hw82***686106250hw91***143106250yzq3****1178106250hw2****212106250hw1****446106250hw4****134106250na***n7106250nadi****hu1106250yzq135****8375106250hw_008613*****3501_011525000hw51***3271525000Burg***_Cat1525000wu***om1525000Ko***kin1525000Jan***nan1525000xx**sg1525000csdn***ke1525000说明:1、对于获奖名单如有任何异议,请在9月15日前在本帖回帖提出。2、奖品详情请参考实训营活动贴>>>3、如获奖用户未在9月15日 24:00前提交收奖信息,将视为自动放弃领奖,逾期不以发放。
  • [获奖公告] 【活动发奖公告】【2021华为云DevOps实训营】开营啦!4重好礼等你来拿
    本次活动共计5138个有效用户参与训练营,共抽出50个用户获得大狮行李牌,15个用户获得荣耀智能体脂秤2,50个用户获得mini蓝牙音箱nova迷你小音箱,30个用户获得京东卡、nova迷你小音箱等邀请好礼。备注:11月25日数据仅供参考,不代表最终数据,最终数据会进行资格审核。经数据资格审核后,获奖结果更新如下:注:此名单公示期为三个工作日(11月26日-11月28日),各位华为云用户有任何疑问请于公示期内联系版主反馈信息请获得实物奖品的同学12月5日24:00前在此链接>>>>>反馈您的收货地址:备注:学习码豆奖将自动发放至获奖用户账户。邀请奖获奖名单:邀请人账号邀请用户排名 hw38***791174M5 青春版 8.0英寸智能平板电脑 4GB+64GB 全网通版(香槟金)1个hid_r****f-c_nsb-70160价值500元京东卡hw08***674131hw82***686130hw19***524122hw75***137120hw52***313116hw08***072105hid_0****4azn0cmhn488hw65***76552885cal***evin58华为mini蓝牙音箱nova迷你小音箱hw19***01538hw12***90125hw7***705725hw9***938822hw08***70921hw43***90321hw75***74520hw8***765718hw58***04217价值50元京东卡hw90***96816hw7***575715hw3***542614hw3***687014hw2***348911hw49***32211hw9***913011hw0***812210hw18***88610hw27***6208报名抽奖获奖名单:账号奖品zs****320大狮行李牌 re****1zn****14w****sa18******423xzy****21az****inghid_*****__ayvp7_gkaif****ie1314kk1******7215g****ulon****gailk****tyhid_ax******k0coq29aiyu****456qu****19ace3******076hid_-qje******bcd9gwzy****4hid_0ow******1f565hli176****8231c198****1668mzc18******809hid_by*******el7vvwkhw******72zp******9sq****23yua****86-hid_5a******k4co7o5pen****852a177****3497li****udhx****yrp****62hid_wxe-******uwrm0hw23***940hw23***995hw86***689hw00***412hw97***920hw86***246awes***yghw37***860xrl2***20hid_tqpg****fklpfb7hw62***961hw75***259hw01***983hw31***322hw15***213hw91***537智能体重秤hw31***056hw74***896hw71***648hw92***682hw50***663hw35***200hw13***437hw26***363hw29***642hw67***094hw54***900hw85***153hw30***379hw87***666hw63***980华为mini蓝牙音箱nova迷你小音箱hw68***030hw66***707hw18***032hw96***754hw21***896hw55***250hw46***201hw77***752hw43***287hw53***803hw15***534hw27***746ww******8Hehw02***007hw28***887hw13***361hw63***102hw98***955hw87***177学习码豆奖励:hw82****86   250000码豆
  • [行业资讯] 2022 年 AIOPS 趋势和预测:您需要知道的一切
    企业需要了解的有关 2022 年 AIOps 趋势和预测的所有信息。随着人工智能、机器学习和自动化等先进技术的出现,前沿业务场景发生了翻天覆地的变化。此类创新改变了当今的应用程序结构和 IT 运营。将人工智能纳入 IT 活动使 IT 团队能够在复杂的 IT 条件下执行更复杂的任务并将问题目标计算机化。 AI 与 IT 运营的这种集成导致了术语 AIOps 的出现,它利用大数据、分析和 AI 能力进行 IT 运营管理。正如 Gartner 所指出的那样,一半的协会将利用 AIOps 和应用程序执行检查来了解关键应用程序和 IT 任务。 AIOps 承诺协助改变 IT 框架的活动,并保证 IT 员工专注于更重要的事业。随着 AIOps 收入的增加,预计到 2025 年全球 AIOps 市场将达到 31.2744 亿美元,2020 年至 2025 年期间的复合年增长率为 43.7%。以下是每个人都应该关注的 2022 年 AIOps 趋势和预测:IT 先驱将观察 AIOpsIDC 的数据预测,到 2022 年,人工智能框架的总支出将达到 776 亿美元(约合 587 亿英镑)。虽然人工智能的应用案例非常多,但今年,IT 先驱们将真正观察人工智能在完成 IT 任务时的便利性先进的变化。最高管理层正在意识到 AIOps 的短期和长期优势,减少假期并从根本上提高底线,这一定是值得感谢的,因为管理工作区、DevOps 和 InfoSec 小组的存在都将随着对 AIOps 的兴趣的发展变得更简单。此外,随着 AIOps 工具的成熟,它们将能够处理更广泛的数据类型并更快更好地交付价值,从而提高更具体任务的性能。将扩大事件管理能力AIOps将用于增加自然语言准备、原因分析、异常检测、事件关联和分析以及其他IT功能,为IT任务专家提供更加突出的控制。事件相关性和事件情报将可以在正常运作的团队的最佳事件管理平台内持续访问。此外,截至目前使用的最极端影响,将在共享乐器的关联中预先识别和显示违规行为。更智能、更广泛的自动化AIOps 最大的优势就是它的自动化能力。它提供了多种功能来将明确的 IT 措施计算机化并减少您团队中的责任。虽然过去它可以实现的自动化种类受到限制,但大多数 AIOps 测量预计到 2022 年阶段将拥有更具创造性和进一步开发的设备。以前,AIOps 设备一次只能处理一种单独的信息类型。然而,最近出现了新的 AI 计算,可以处理双重信息类型。此外,现在大多数平台都具有计算机化,这些计算机化与用例或工作流程的问题目标类型有关。一些组织使用机器人数据自动化 (RDA) 来解决信息问题。这同时大大减少了对人类代祷的要求。加强网络安全事实上,即使创新取得了所有进展,网络安全之战仍然是组织最关心的问题。这一点尤其明显,因为更多的组织依赖于计算机化的工作流程和设备。通过这种方式,需要在协会内部使用尖端和集成的安全平台。AIOps 2022 展示了更多整合的安全和 IT 活动。利用人工智能,他们可以立即区分问题并在问题发生之前采取预防措施。它还可以一直额外支持框架正常运行时间和可靠性。例如,您可以对 AIOps 进行编程,以将常规访问与程序员访问或不可靠访问分开。一旦区分,它可以自动阻止任何可疑用户的 IP 地址。AIOps 将成为 DevOps 工具的一部分AIOps 为复杂的基础设施管理和云解决方案监控工具提供安全的解决方案。它可以帮助自动化数据分析和日常 DevOps 操作。由于传统的系统监控工具无法处理大数据的 3V,高级分析工具、人工智能算法和深度学习模型的出现使 DevOps 专业人员有效地实现了这一点。 AIOps 通过快速处理所有数据、执行深度数据分析和自动化日常任务来帮助 IT 部门。它帮助 DevOps 工程师监控和管理测试、性能和安全。文章来源:搜狐号千家智客原文链接:https://www.sohu.com/a/494766876_378752
  • [产品故事] 数字化转型:工业企业的应用实践
       本文内容选自2021中国DevOps社区峰会 · 大连站,姚炳雄老师分享的《数据驱动的模型工厂在工业企业的应用实践》文字实录。以下是演讲文字实录:   今天来到这个会上很感慨,也非常感谢DevOps社区给我这个机会,我是做DevOps出身的,现在很多年没讲过DevOps了。   我们现在是在一个船舶企业,主要服务于航运,这个相对来讲不知道大家的制造业都是什么行业,前面两位都是讲汽车,汽车是相对比较高端的,船是傻大笨粗的。   来之前说讲制造业,我想了想,因为我现在服务于船舶制造、航运,同时,还有一部分钢铁、烟草客户。这些企业负责人,无论IT负责人,还是企业的CEO,都问我这样的问题,什么是信息化,什么是数字化?二者有啥区别?业界关于此的大咖论坛也很多。不知道在座嘉宾你们的CEO、CTO问过你们这个问题没有。我个人理解,信息化是通过IT的手段为管理流程服务。提到信息化的时候,通常是先把业务流程梳理清楚,业务流程需要用什么应用系统去支撑它,这些应用系统该如何规划,哪些数据是要持久化,任何构建主数据……,同时,国家也在谈数字化,什么是数字化呢?感觉上它也是用二进制的数据手段啊,那数字化转型是什么概念呢?我的理解是,以前信息化是用信息的手段在支撑业务管理流程,业务管理流程持续沉淀了这么多年,信息化已经帮我采集沉淀了大量的数据,而这些数据已经变成了企业,尤其是制造企业的宝贵财富,但是其实我们在叫数据为财富之前,要打个引号,当它的存在不被利用,其实是一个埋有金银的大垃圾堆,真正能挖掘转换,创造出价值来,才会变成我们所叫的数据资产。但是如何把它挖掘出来,如何在原来应用系统的基础上去做数据的挖掘转换,让这些数据能够思考,并且能够驱动业务,形成新的增长点,这个我认为是一个数字化转型的过程。   我们说数字化转型和原来的信息化,其实是两个阶段不同的维度和方向,所以我今天的题目,我们公司现在做的尝试就是数据驱动的模型工厂在工业企业的实践,我们瞄准了这个方向,希望在沉淀了大量的数据的基础上去做数字化转型。怎么做,我们做了一个探索,基于这个基础,我来跟大家做一些分享。工业企业面临压力和挑战    今天虽说是制造业专场,在这里其实大部分应该是更大范畴的工业企业,先来说说工业企业的挑战,一句话,现在工业都很难,为什么呢?第一是中美对抗的影响。以前大家听到的一个词叫全球化,后来发现全球化好像变了,以美国为首的制造业在回归,是不是不搞全球化了,不是,其实全球化的大趋势并没有改,但现在是去中国之后的全球化。单独把中国划出去后,再搞全球化,希望借此把中国打压下去。另外,中国作为制造业大国,一直不是制造强国,中国的制造业从大量低端制造出发,包括了汽车和大飞机,感觉挺高大上的,但核心部件都依赖国外供应商。因此,制造业结构化供给侧改革,其实涉及到一个由大变强,如何逐渐摸到更高端的那些段位去的过程。一句话,制造业真的很难,也很穷,包括我们做一些应用系统,规模不小,金额确都很小,也许船舶这块就是特别穷一点。通过CPS,基于数据,发现新的价值空间   另外制造业其实又很实在,它跟金融、证券、保险比较起来,制造业每一个应用,都必须要回答,是降本还是增效,降多少,增多少,必须要说清楚,我也非常喜欢这种实在的。   我从业更多时间是在金融等务虚的领域做信息化,到制造业最大的感受是大家都很务实,投资一分钱,能收回多少回报,这是必须回答的入门问题,否则进不来门。而做数字化转型,需要先介绍它背后依赖的理论:CPS。最近有个特别热的概念叫数字孪生,就是在虚拟世界中,构建一个或多个和物理世界对应的孪生体模型,来模拟物理世界,而把物理世界和虚拟世界联通起来,通过虚拟世界的计算,指导物理世界,通过物理世界的实际运行产生的数据,提供给虚拟世界继续学习,并获得精进,这样形成一个体系,我们就把它叫做CPS,这是我们背后的理论。   我们说CPS有一个阶段性演进过程,从工控开始,然后是DCS采集设备工况数据,建立MES,再将MES和ERP连接起来,最后进入到物理空间赛博空间的连接互通,并相互作用,持续演进。这是制造业基于数字化转型的新架构。关键技术   在这里关键的技术,第一是物联网感知,因为物联网感知涉及数据的采集,我们说物联网感知采集的是大数据,我们多年的MIS系统也沉淀下来数据,那是小数据,大数据、小数据结合起来。   大数据底层用云平台支撑,再上面是数据分析和认知技术,在这个里面很有意思,我们逐渐的探索到,已经在这个体系里已经从软件工程走到了数据工程和数据科学,我们今天来讲DevOps,DevOps是软件工程,最开始的从瀑布式的软件开发到迭代,到敏捷,然后到今天用DevOps把开发运维统一起来,这个其实一直讲的是软件工程如何高效的交付软件,接下来走向新的时代,是要把软件工程加上数据工程,数据工程里所涉及到领域、过程和软件工程完全不一样,虽然中间有很多地方是可参考的,但是差别非常大,所以在这里更多的去讲到的可能是跟数据工程相关的。   传统软件工程中,对大数据领域的应用,通常是BI和ETL,ETL做数据转换,BI做呈现。现在这两块已经独立演进了,叫数据工程,数据工程里其实含两块,一块是数据科学,一块是数据工程。围绕着数据工程,包括数据源、数据存储、数据管道,数据的集成平台,数据平台,数据的存储以及ETL流程,数据的安全,数据的隐私保护,以及数据了治理和合规,等等。所有的这些领域其实都是数据工程相关的一些领域要去解决的问题,软件工程的一些实践可以加速数据工程的成熟,但毕竟是两回事。以数据为核心的数据系统建设的核心要素       在国内提数据工程比较少,在清华、北大等几个领先的高校里开了数据工程和数据科学这样的课程,但是在国外高校其实数据工程已经非常普及了,相对也成熟些,包括IBM、AWS、微软,几个大的巨头,都在往这个方向引领整个数据工程的发展。   整个数据工程的核心,从这个示意图里可以看到,首先底层的是基于硬件网络存储,在这个上面有数据工具平台,包括客户、员工、合作伙伴,所有的工具平台,数据工程涉及到从数据源到数据结果,整个采集转换过程,包括数据采集、处理、存储、安全,大量的ETL工具体系,编程语言,再上面是数据科学,数据科学主要在大数据算法上面,这里结合业务和底下的数据,来去做数理建模,机理建模,通过算法建立产品。数据产品经理其实跟传统的产品经理很类似,我们也可以看到,数据类的产品和纯软件交付的产品,其实也是有一些差异的,最上面是终端用户,这是它整个大的框,右边是一些数据治理相关的维度。航运业工业大数据案例    接下来想跟大家分享一下在航运企业里做的一个案例,这是我公司的一个产品。船舶和航运和所有的大工业企业一样,大而不强。从最近十年来看,中国的船舶制造业总吨位量已经超过了韩国、日本、美国,我们下饺子似的制造了很多船,但是这里面有一个特别可惜的地方,我们虽然造的船多,造的吨位大,船舶制造是离散型制造,所有的零部件都是买来的,组装的,而这里面核心设备,大部分却都是国外的,比如说发动机。另外还有高端船型,例如LNG船要高压、制冷、恒温、恒湿,我们能造,但量少,价格没竞争力。航运市场是完全国际化的竞争,例如,从澳洲运矿砂到中国,中国船可以运,美国的船也可以,谁报价低就是谁。因为竞争激烈,加上技术和管理跟不上,所以中国的船企往往竞争不过国外船东。为了改变这个状况,我们就买些好的、贵的发动机,买特别贵的高强度的螺旋桨,通过这些提升船舶性能,但最终的经济效益并没有那么好。   买船的目的是为了用船,航运和其他交通运输一样,只要你把货品从发货点送到目的地,跟你用多高端的发动机没关系,慢慢的,中国造船企业也从买好船走向了用好船,不一味地追求高端设备,而是去做好航运服务,从交付一个装备,到交付一个运输能力,从给你一个产品,到产品加服务的方式,来帮你更多的节油,更精准高效的把货物运达,这是瞄准的细分市场。   对于航运企业来讲,看重的是什么?一条大吨位的海船,例如30万吨的VLCC,其航运成本70%都是油耗,一天的油耗在40吨左右。于是我们把关注点放到油耗上。推出了SOMS船舶能效管理系统,可以帮船东节约5%的燃油,带来每年约450万元以上的成本。   原理是什么呢?首先在船上我们要有很多传感器。把所有的数据采集上来,通过海事卫星上到云上,再转到私有云,在私有云开始做运算,运算完了以后,再反过来把计算结果形成指令返回给这些船,让船长按照计算出来的要求去驾驶,以达到节油的效果,这是整个流程。这个原理有一点像我们老司机开车和新司机开车,老司机开车能省油,为什么呢?因为老司机能根据路况,灵活调整速度,以节油,船可以利用天气,海况中的风、浪、涌、流对船的影响很大,利用这些天气状况以及船自己的满载、空载,以及我需要到达的日期,可以精准的给船舶设定一个螺旋桨的转数,让它的按照自己最节油的方式去运行。这里包括机理模型,还有数理模型。岸海联动的数据采集   天气的数据来自于天气公司。船的数据采集过来后,入数据仓库,存在ODS层,清洗后装载进DW层,分析后入DM层,这些都属于数据中台,包括数据标准,原数据的标准,整个弄完以后归到数据资产里,整体是完全依赖于数据中台做的。   整个数据链路,从整个船的设计建造、交船,到营运,动态和静态很多,这个船本身的流线型的设计,也会影响到这个船本身。所以基于这些数据来一个一个的采集到,有些是静态的,是船出生带来的,有些是运营过程中带来的,有些是天气、海况以及航线,这些所有的综合因素加到一起,这是整个对于数据链路的梳理,建立实体关系图。   接下来是对它构建整个数据工程,数据工程是对整个数据的处理过程,首先从整个数据采集到,多数据源采集过来,然后同步到指定地方去校验,然后开始通过数据算法来使用它。从数据的源捕获,到最后整理归纳放到可被分析算法调用的库中,是我们说的数据工程的过程。   接下来有了这个数据以后,如何做分析,这个上面其实就涉及到一个建模,这个建模有两个类型,一个建模是在维度的建模,传统的数据仓库的建模,那是对数据分析和整理的其中一步,在ETL过程中通过转换,把它装载到已有的维度的,已经规划的维度的表里面去,接下来在上层的话,要建一些机理模型了数理模型,这是第二层建模,要结合业务,然后找到我用什么样的算法,然后同时来对这个算法做机器学习的训练,训练完了以后应用。   每条船会有自己的油耗模型,完成模型训练后开始服务,模型都需要版本化,包括版本、质量,如何部署。当训练完模型,实时数据上来,模型开始自动工作,这样形成完整的模型工厂。基于这个模型工厂,结合刚才的数据工程,就能把数据工程加数据科学完整的结合在一起,提供数字化转型的平台。   大家可以看到,前面分析的数据,是一个全域的数据,不仅仅服务于这一个应用,整个后面的模型工厂,这个模型工厂里面,在很多个应用上都可以复用这些数据,所以会发现当数据不断的入湖,不断的整理归纳,不断用数据工程的过程来整理,同时模型工厂不断的基于业务需求分解,来去做各种各样的应用,这就是我们所说的数字化转型和信息化过程的差异,慢慢的会逐渐的走入了数字化的时代,走入到数字化新的领域了,新的领域里不存在孤岛,通过数据工程整理以后,模型的应用对底下数据的应用其实是全域的,然后在这里,可以做到非常小的一个功能点,比如说就是船舶的调度,非常大的功能,例如航程经济性分析,一个航程的经济性分析,都可以基于现有的数据,现有的维度,在上面的算法来去做。当你把这两个底打下来以后,剩下的是往上的叠加,这个叠加有明确的指向性,要么降本,要么增效。数字化转型都是业务部门牵头的,信息化是IT部门牵头,到这里可以看到,沉淀了很多数据以后,全是业务部门很着急,我这有一堆数据,你帮理一下,把这个数据挖掘一下有什么新的价值,这个是未来的数字化时代的大的变革,真正的要让数据说话,要让数据产生价值,产生新的动能,新的基建和新的动能在这里。   通过这种船岸联动的模式,能构建整个大的服务体系,在服务体系的闭环中,我们有一直专业的数据服务团队,7*24小时在服务这些船队。   节省燃油本身又带来了一个碳排放的降低,所以其实未来可以挣两笔钱,当我们最终双碳经济真正启动的时候可以挣两笔钱,第一笔是省的油,第二笔是碳交易。​   这是在船端的展示,航行所有的船的技术参数以及将来要求它如何驾驶这条船,也是非常简单的信息,就是告诉你,从现在开始到明天什么时候用什么样的航速去走,特别直观的告诉他如何去动,但是背后的非常复杂的计算和经济油耗的节省,留给了IT人员和数据分析人员,他们分析报告,最后拿出一个总的报告出来。   当数据采回来以后,可以延伸出做很多管理,例如船舶健康管理、AI智能航行等。   目前和我们合作的已经有了非常多的船东、船级社,有将近20种船型。
  • [云运维] 初入云计算行业,可以考取哪些云计算证书?
    初入云计算行业,可以考取哪些云计算证书?很多准备从事云计算的IT运维人员都存在这样的疑问,为此我们给大家统一回答下,希望可以帮到大家。初入云计算行业,可以考取哪些云计算证书?1)AWS Certified SysOps Administrator - Associate这门考试主要针对是那些 AWS 平台的系统管理员/运维人员,主要考察如何在AWS上部署、管理和运营高可用的系统。这门考试基本上涵盖了 AWS Certified Solutions Architect –Associate 的考试内容,再加上一些实际场景中的问题。考题题干比较长,而且大多是多选题,答案选项都比较相似,经常需要用排除法才能选出正确的答案。2)AWS Certified DevOps Engineer – Professional这是专家级别的DevOps工程师考试,结合了助理级别的开发者考试和系统管理员考试的内容之外,还深入考察了一些实施和管理持续交付方法的能力。这门着重考察诸如 CloudFormation,AutoScaling,Security,Elastic Beanstalk,OpsWork 等组件。3)阿里云云平台运维工程师专项认证(ACP)阿里云云平台运维工程师专项认证(Alibaba Cloud Certified-Apsara Stack Operation&Maintenance Specialty)是面向使用阿里云专有云产品的运维人员的专业技术认证。4)华为认证云服务DevOps高级工程师(HCIP-CSSDE)华为认证云服务DevOps高级工程师(HCIP-CloudService DevOps Engineer),定位于培训与认证具备敏捷开发和管理以及实现企业DevOps转型能力的云服务DevOps高级工程师。掌握端到端DevOps全流程,基于DevCloud实现一站式云端DevOps凤凰商城项目。【知识补充】:阿里云认证有用吗?阿里云认证是云计算行业从业者的初级技能认证,通过该认证可有效验证你是否具备掌握云计算基础知识以及理解腾讯云基础产品的功能和使用场景的能力。适用于初入云计算行业,计划从事售前工作,或逐步向运维、架构等角色提升的人员。【最新消息】:自2021年10月1日起阿里云认证合格分数线进行调整为了更好的服务阿里云认证考生,统一考试标准,自2021年10月1日起,阿里云全球培训中心将会统一ACA/ACP级别认证通过分数为80分(满分100分),同时会相应的调整部分认证考试试题的难度。
  • [云运维] 敏捷开发专家一席谈:云原生技术下的DevOps实践之路
    DevOps最早在2009年被人提出,愿景非常美好,但真正实施起来困难重重。随着近几年微服务、容器等技术的兴起,使得企业对DevOps的需求更加迫切,实施变得更加容易,DevOps越来越被接受和重视。同样,为了应对业务的敏捷性持续发布,应用平台的弹性诉求,商业环境的变化,云原生时代已到来,云原生技术已经应用到企业核心业务。云原生与DevOps是什么关系?其技术优势如何与DevOps结合,才能更加高效便捷的实施呢?云原生时代下,DevOps的落地会遇到哪些困难?该如何解决?华为云是否有一些实践方案去应对?华为云社区邀请到了华为云DevCloud首席技术布道师徐毅,听他讲述云原生技术下的DevOps实践。从需求侧、平台侧、商业侧等方面来看,云原生产生的业务背景是什么?众所周知,很多变革都始于技术。技术经由积累产生势能,这些新的技术释放出很强大的生产力并带来创新,满足用户和客户新需求的爆发,从而需求驱动技术的迅速普及和优化,最终带来商业的繁荣。云原生应该是云化的延伸,在云的发展初期,并非所有的产品技术都是云原生的,随着云计算技术的不断发展,云原生的应用和系统能够更好的满足需求侧在功能和非功能各方面的诉求。从云到云原生这个过程来看,在当下创新加速的VUCA时代,也带来了一系列的变化:需求变化快,但方向暂不清楚,这就需要IT信息化支撑业务创造的过程更灵活、反应更快速;在业务板块创造出来之后,会面临着业务使用的强度和频率是不固定的,所以就需要支撑业务供给的灵活性和快速响应的速度;当下的用户需求和业务的颗粒度,随着市场发展越来越小,所以能够迅速把握市场动态、完成业务创造、提供业务这个全过程周期的速度也变得非常重要,还需要能够拉通整个组织。但不同职能组织都有自己的不同目标,无法做到说改变就改变。云原生技术的发展,使得各个职能组织去支持、去改变的难度越来越低、投入越来越小,大家更愿意拉通和协作,从而在商业侧能够给企业带来更大的竞争优势。云原生时代,在享受架构解耦与云端弹性带来的便利同时,对软件研发与交付模式提出了更高的要求,如何才能真正做到云原生下价值交付的的成功?是否有几个关键要素?首先要掌握架构解耦、云端弹性等相关技术,具备研发能力,这是第一要素。把技术能力运用起来在平衡中去解决业务问题,不能太过于完美主义。例如面对一个遗留系统,是一步到位解耦完毕还是循序渐进呢?分析业务现状的问题并针对性地应用云原生技术能力去解决,去创作价值,是第二个关键要素。第三是团队通力协作的能力。作为团队的基础,团队的每个成员都具备充分的技术能力,这样团队的能力可以等同于团队成员的合力。团队成员之间通过协作能够产生的化学效应,那将会带来乘数甚至指数级的效应,就不只是1+1=2的效果了。第四是组织变革能力。新组织可以直接招募具备云原生技术的成员组建团队,这样带来的好处就是大家没有遗留系统,理解业务就好。如果是一个现成的组织,那么团队成员既要边学习和掌握新技能,边继续发展业务,就如同“给行驶中的汽车换轮子”。这时就需要一种软实力来打消大家的顾虑,推动往云原生的交付模式转变。在一些云原生概念的描述中,DevOps被定义为云原生的关键技术之一。云原生与DevOps的关系是是什么呢?普通DevOps与云原生的DevOps有何不同?按照CNCF的说法,容器、微服务等被认作是云原生技术。DevOps主要是指一种工作方式或模式,它帮助拉通整个价值创造过程中各环节的人和组织,通力协作缩短价值创造的周期时间。在这个过程中,就需要从人、工具和流程方法三个维度去改变。如何区分普通DevOps和云原生DevOps,主要看一个组织在应用DevOps的过程中,是否使用云原生技术开发应用或者系统。举例来讲,DevOps开发一个传统的单机应用,不需要开发人员掌握容器或微服务等技术,对部署和发布的自动化要求也不高,或许也不需要灰度发布、应用监控等功能,往往只需应用几个DevOps工具就能够满足需求。当然,它是被定义为DevOps,所以代码提交之后的编译构建、测试、打包、安装启动等,都要能够以全自动化的方式完成,无需人工干预,那这个应用的研发过程就是一个普通的DevOps。云原生模式严格意义上来说,是你整个应用的生产过程都在云上,需求在云端的系统上管理,代码存放和评审、测试用例都在云上进行,甚至日常交流、开会等方面也都在云上进行,这就是比较彻底的云原生DevOps。这时就需要一个可以拉通各个环节的云原生DevOps工具的平台,我们称之为一站式云原生DevOps平台。云原生的DevOps对于开发者来说,意味着什么?如何尽快在实际工作中实践?应该说是未来的趋势。个人开发者可以利用云厂商提供的便利,以极低的成本,去学习和实践云原生DevOps开发的全过程,掌握运用各种云原生技术,去创造价值。同时,开发者要从自身的长远发展出发,自己的未来自己做主,不要仅仅依赖于工作中实践,可以考虑去主动的投资学习。毕竟自身能力的提升是带来更大回报的最常见手段,其他手段都依赖于能力的提升。在云原生2.0的趋势下,越来越成熟的云原生技术化解了开发者的诸多难题,开发者突破个人职业瓶颈的核心关键是掌握1+N关键能力,就是1个DevOps平台加上N套技术栈,再配合云原生提供的开发能力,开启第二曲线。想了解更多,可以直击文章《云原生开发者须具备的1+N技能,开启第二曲线》中做了详细的解读。
  • [行业资讯] 2022 年 AIOPS 趋势和预测:您需要知道的一切
    企业需要了解的有关 2022 年 AIOps 趋势和预测的所有信息。随着人工智能、机器学习和自动化等先进技术的出现,前沿业务场景发生了翻天覆地的变化。此类创新改变了当今的应用程序结构和 IT 运营。将人工智能纳入 IT 活动使 IT 团队能够在复杂的 IT 条件下执行更复杂的任务并将问题目标计算机化。 AI 与 IT 运营的这种集成导致了术语 AIOps 的出现,它利用大数据、分析和 AI 能力进行 IT 运营管理。正如 Gartner 所指出的那样,一半的协会将利用 AIOps 和应用程序执行检查来了解关键应用程序和 IT 任务。 AIOps 承诺协助改变 IT 框架的活动,并保证 IT 员工专注于更重要的事业。随着 AIOps 收入的增加,预计到 2025 年全球 AIOps 市场将达到 31.2744 亿美元,2020 年至 2025 年期间的复合年增长率为 43.7%。以下是每个人都应该关注的 2022 年 AIOps 趋势和预测:IT 先驱将观察 AIOpsIDC 的数据预测,到 2022 年,人工智能框架的总支出将达到 776 亿美元(约合 587 亿英镑)。虽然人工智能的应用案例非常多,但今年,IT 先驱们将真正观察人工智能在完成 IT 任务时的便利性先进的变化。最高管理层正在意识到 AIOps 的短期和长期优势,减少假期并从根本上提高底线,这一定是值得感谢的,因为管理工作区、DevOps 和 InfoSec 小组的存在都将随着对 AIOps 的兴趣的发展变得更简单。此外,随着 AIOps 工具的成熟,它们将能够处理更广泛的数据类型并更快更好地交付价值,从而提高更具体任务的性能。将扩大事件管理能力AIOps将用于增加自然语言准备、原因分析、异常检测、事件关联和分析以及其他IT功能,为IT任务专家提供更加突出的控制。事件相关性和事件情报将可以在正常运作的团队的最佳事件管理平台内持续访问。此外,截至目前使用的最极端影响,将在共享乐器的关联中预先识别和显示违规行为。更智能、更广泛的自动化AIOps 最大的优势就是它的自动化能力。它提供了多种功能来将明确的 IT 措施计算机化并减少您团队中的责任。虽然过去它可以实现的自动化种类受到限制,但大多数 AIOps 测量预计到 2022 年阶段将拥有更具创造性和进一步开发的设备。以前,AIOps 设备一次只能处理一种单独的信息类型。然而,最近出现了新的 AI 计算,可以处理双重信息类型。此外,现在大多数平台都具有计算机化,这些计算机化与用例或工作流程的问题目标类型有关。一些组织使用机器人数据自动化 (RDA) 来解决信息问题。这同时大大减少了对人类代祷的要求。加强网络安全事实上,即使创新取得了所有进展,网络安全之战仍然是组织最关心的问题。这一点尤其明显,因为更多的组织依赖于计算机化的工作流程和设备。通过这种方式,需要在协会内部使用尖端和集成的安全平台。AIOps 2022 展示了更多整合的安全和 IT 活动。利用人工智能,他们可以立即区分问题并在问题发生之前采取预防措施。它还可以一直额外支持框架正常运行时间和可靠性。例如,您可以对 AIOps 进行编程,以将常规访问与程序员访问或不可靠访问分开。一旦区分,它可以自动阻止任何可疑用户的 IP 地址。AIOps 将成为 DevOps 工具的一部分AIOps 为复杂的基础设施管理和云解决方案监控工具提供安全的解决方案。它可以帮助自动化数据分析和日常 DevOps 操作。由于传统的系统监控工具无法处理大数据的 3V,高级分析工具、人工智能算法和深度学习模型的出现使 DevOps 专业人员有效地实现了这一点。 AIOps 通过快速处理所有数据、执行深度数据分析和自动化日常任务来帮助 IT 部门。它帮助 DevOps 工程师监控和管理测试、性能和安全。文章来源:搜狐原文链接:https://www.sohu.com/a/494766876_378752
  • [行业资讯] 独家对话火山引擎张鑫:未来3年迎来云原生容器巅峰期
    导语:探秘火山引擎云原生一隅作者 | 杨丽受访人 | 张鑫雷锋网(公众号:雷锋网)按:企业对技术路径的选择从来不存在唯一性。当下数字化势头强劲的浪潮下,云原生成为技术的流行方向,虚拟化、容器、微服务组合在一起,面向企业业务提供足够灵活的云服务,会成为下一个普世化的技术栈道。由尝试容器部署开始,字节跳动的云原生实践在近些年走得越来越快。2016年6月,字节跳动启用Kubernetes技术栈,开始对业务进行大规模容器化改造,2017、2018年进入阶段性上量阶段,到2018年这一年部署的容器单集群已经达到了上万个节点。如今,字节跳动已经有超过95%的应用实现了云原生化,从最开始的面向容器部署,过渡到面向服务的阶段,不仅用上了容器编排工具,更是在这之上建立了比较完善的微服务治理体系。2020年,火山引擎作为字节跳动旗下的企业级技术服务平台,正式将云原生的能力开放了出来。除了没有太多的历史包袱,让这家年轻的企业可以轻装上阵,无需关注替换带来的成本外,更多地还有对技术趋势的判断力和投入,很早就拥抱了云的方式。因而,字节跳动的很多业务一开始就根深蒂固长在了云上,在接下来设计新的业务系统时,也会充分考虑利用云的弹性能力。生于云、长于云,这成为企业可以借鉴的最直白、却又最具有普世化特征的云原生实践路子。在与雷锋网的访谈中,火山引擎副总经理张鑫阐释了他对云原生容器技术的趋势判断、引入这项技术的面临的难点与挑战,以及字节跳动自身过去五年的云原生实践路径。“从技术曲线上讲,虚拟化差不多经历了十年的发展历程,如今到了商业化的稳定期。同样,容器+K8s从2014年谷歌开源出来到如今,预计未来三年也会达到一个巅峰期。”但当前Kubernetes因其涉及的维度广泛,包括微服务架构理念、网络、存储等各个层级,导致无论是产品服务商还是企业实践者,都在这个过程中存在不小的技术挑战。张鑫作为火山引擎云原生应用服务的负责人,也是国内容器产业的早期研究和实践者。以下将呈现这次访谈的完整总结。初识云原生的四个方向尽管在技术战略层面,云原生被各大互联网企业列为主要发展方向,但云原生和容器是两个相关,却不能划等号的概念。一开始,外界可能会比较具象、容易理解的是容器本身,是对资源、应用的一种标准化封装。但拥有容器化部署,可能只意味着企业有了云原生的基础设施,并不意味着实现了云原生应用。从容器到云原生的进化,还是会有比较大的差异。从云原生核心技术角度判断,云原生进入成熟期应存在东南西北四个方向上的演化:先看南向,面向新一代的云原生基础架构。基础设施即代码(IaC)作为最近一段时间的流行技术趋势,目的是为了让IT基础设施变得更加高效、敏捷,通过可配置的方式,将基础设施更快地进行部署,进一步提升整体架构的性能、敏捷性。国内云厂商也推出了很多类似的产品或技术方案。再看东西向。有两个趋势:一是更多的应用、中间件,包括大数据平台、数据库、数仓、AI平台等新兴业务负载都可以实现云原生化,甚至是Serverless化;二是能够通过云原生更好地实现企业内数据孤岛的打通、系统的连接,包括API服务、API治理、API网关。然后是北向。这个方向上涌现了一批面向敏捷开发的新兴产品,如低代码、无代码工具,还有面向开发测试场景,面向工业互联网等行业场景,以及面向业务场景的BPM等,能够基于云原生微服务技术,构建面向应用开发的aPaaS。从技术曲线上讲,虚拟化差不多经历了十年的发展历程,如今到了商业化的稳定期。同样,容器(2013年Docker公司公布技术标准)+Kubernetes(2014年谷歌开源项目)到如今,预计未来三年也会达到一个巅峰期。从产业数字化发展的现状来看,现在各行各业都在如火如荼地进行建设,行业数字化在加速,理论上是一个非常好的窗口期。中国信通院的一份云原生用户调查报告显示,容器化改造依旧是主流趋势,将容器技术投入核心业务生产的受访用户同比增长2.48%。调研机构Gartner公布的数据显示,到2022年,75%的全球企业将在生产中使用云原生的容器化应用。但这中间同样存在巨大的鸿沟,也就是上述东西南北向的技术产品,如何能跟前端业务需求密切连接起来。这是需要包括供应商在内的企业,在未来三年快速去落地的事情。最优先级任务那么,火山引擎首先会在这四个层面落地哪些事情?“我们更多在做的是南北向的事情。即向下修炼内功,向上为开发者提供服务。南向是我们认为最关键的内功,任何一个云上应用、系统,最终还是要回归到稳定性、可靠性等问题,这是我们一定要做且目前也做得非常好的事情。”张鑫指出。首先,字节跳动业务自身就面临着如何在大规模数据量和业务量的情况下,仍然保持足够良好的性能的问题。字节跳动构建有一个非常庞大的数据中心,容纳了近百万台服务器。在云原生基础设施层面,包括将计算、网络、存储上如何更好地与容器技术结合上,团队已经做了很多技术创新。其次,云原生应用最终还是要提供给开发者使用,如何让开发更快、更简单,这是团队追求的一个重要优先级。但当前企业对容器的实践也可以具体拆分为三个阶段:第一阶段,面向容器编排管理,用户直接跟容器Kubernetes打交道;第二阶段,开始进一步提升,用户从面向容器变成了面向一个个服务,于是就有了各类微服务框架的治理,这时用户就不需要关注容器配置、管理等问题,而是要考虑整个业务架构如何拆分,应该有哪些微服务组件,不同组件之间如何互联互通等问题;第三阶段,即Serverless阶段,这时用户无需关心整体业务架构如何设计,只需要关注最前端的业务逻辑如何能够快速表达,这也就要求厂商需要将业务背后的中台和后台相关组件进行提前预置。值得一提的是,字节跳动本身存在一个中台的组织形态,它对内会支持很多的业务线进行构建,可以看到很多的应用或功能,其实是基于Serverless的方式进行构建的。目前来看,多数企业仍处于面向容器、面向服务的第一二阶段,而在产品层面,字节跳动已经开始着力于向第三阶段发力。一股新兴势力站在客户层面,不同类型的客户对引入云原生容器服务是会比较明显的差异的。其中,互联网行业成为云原生采用率占比最高的行业。首先,互联网企业对云原生的应用深度和广度都非常大,也愿意为高ROI技术买单。尤其是头部的互联网企业,其资源能力极强,且业务形态非常复杂,往往会选择开源深度定制+自研的方式进行技术实践,原因在于其业务体量足够大,能够通过哪怕1%的性能提升而带来比较高的ROI。相比之下,很多腰部的互联网企业可能很难为了提升1%的性能或成本,而投入大量的研发团队。字节跳动最近的一项调研也发现,将互联网行业客户群体进一步拆分,其中像在线游戏等垂直行业,其云原生的采用率占比已经超过80%。对于传统行业而言,近些年来因其数字化转型的业务驱动影响,使得他们对新技术的拥抱越来越高。如金融、零售电商、工业互联网、生信医疗、智慧政府等行业,因其数字业务创新的驱动,有了越来越多互联网相关业务。从团队最近一段时间的服务观察,这些行业对新技术的拥抱也越来越高。举个例子,在生信医疗领域,随着蛋白质测序、基因分析等业务持续涌现,以及医疗基础数字化建设的推进,企业需要越来越多的算力,构建更加敏捷的应用系统。此外,生信医疗行业本身也在着力打造一个基础科研平台,以打通医院、高校在科研方面存在重复造轮子的数据孤岛问题。企业需要追求新技术吗?外界有言,谷歌早在2003年就已经对自身实现了容器化应用,而其后多年一直作为秘密武器秘而不宣。依靠这项技术,仅在运维成本方面每年就能节约一半的费用,这无疑大大提升了企业自身的竞争优势。曾就职于这家企业的张鑫,目睹过谷歌每天20亿个容器计算集群在跑。在他看来,对于企业而言,不会单纯将追求尝试新技术为目的,尝试新技术,仍然需要业务驱动。因此从业务角度进行划分的话,首先就要看企业是不是有足够多的敏态业务,然后基于此进一步衡量使用新技术进行改造的ROI。容器技术在更多有状态应用场景中的延伸,导致IT基础层架构相应地也在持续优化,比如对存储、数据库的能力要求,对开发运维环境带来的复杂度问题,以及对大规模计算存在的短板。从应用角度来看,无状态应用、有状态应用、稳态应用等等,不同应用进行云原生化的ROI、难易程度是有差异的。首先,无状态的应用,最适合进行第一批云原生化的改造。其次,有状态应用往往可能是集群化的应用,包括中间件、数据库、Elasticsearch等业务场景。想要解决这部分场景问题需要一定的技术壁垒,但一旦将有状态应用实现云原生化之后,其实会有比较好的回报。容器环境下,有状态应用经常会遇到的一个问题是,如何做数据的持久化,这对企业存储的要求发生了改变,如选择何种存储系统,是否可以满足分布式存储性能?数据能否跟上层的应用编排结合起来?业务调度时,是否需要考虑数据的亲和性?再往后,分布式存储本身还依赖于强大的网络体系,这就要求容器本身需要自带有相应的解决方案。如何基于RDMA做高性能传输,是否能直接在硬件层面,如基于智能网卡做硬件卸载……等等这些技术难点。但换个角度看,这些问题也为很多云原生容器厂商提供了很大的空间。因为这些能力并不是在开源的技术体系内就能够解决,这也是火山引擎希望发力的领域。第三类就是传统应用或稳态应用。对于这类应用而言,首先迁移就会有一定的难度,它们可能是一些商业套装软件,可能跑在非x86架构上;其次,如果将这类应用构建完后,未必会产生很多的回报,可能不需要解决高弹性等性能问题,也不需要敏捷迭代,甚至都不建议花很多的精力和风险来换取回报。云原生时代的新机遇云原生,还将影响各家云厂商对于标准的理解和共识。一是要形成标准。否则不同厂商之间都有一套封闭系统,彼此间将很难进行兼容,且厂商自身也很难做大,企业自身也会面临越来越多的技术孤岛。其二,云原生会推动标准的形成。此前容器Docker之所以流行,是因为它定义了一套从应用打包、封装、运行的一套管理标准,Kubernetes也是建立了一套对容器如何进行编排的一套标准。虽然未来还会有越来越多的技术如Serverless、aPaaS、低代码等,但容器+Kubernetes其实已经解决了很多这些根本性的标准化问题。“这个状态是比较乐观的。”张鑫最后指出。据雷锋网观察,对开放理解的差异,因不同标准组织涉及的商业利益的平衡策略而不同。当下这个市场,竞争局面依然掌握在国际化云厂商的规模经济效益中,如何在技术层面有所突破?在赢家通吃的市场中,一起做开放标准,一起开发开源软件,以抵消市场领导者的优势地位或许才有出路。(雷锋网)雷锋网(公众号:雷锋网)来源“雷锋网”作者 | 杨丽 原文链接 | https://www.leiphone.com/category/industrycloud/hujXWE0khdxN8eCf.html
  • [经验交流] 超自动化将成为低代码DevOps平台的下一个重要驱动力
    由于受到新冠疫情的影响,企业对于提高数字运营效率的需求越来越强烈,他们需要在任何地方为客户和员工提供支持和服务。满足数字优先世界日益增长的需求的唯一途径是实现自动化,这种自动化不仅需要易于创建,而且易于维护和扩展。DevOps领域的自动化提供商将继续向低代码解决方案迈进,使企业能够实现超自动化。也就是说,尽可能地将所有事情实现自动化。
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    本次活动共计4813个有效用户参与训练营,共抽出50个用户获得智能保温杯,50个用户获得迷你蓝牙音箱,50个用户获得电子秤mini蓝牙音箱,45个用户获得码豆奖励。8个用户获得手机、ipad等邀请好礼。请获得实物奖品的同学9月15日24:00前在此链接>>>>>反馈您的收货地址:码豆奖励将于9月17日前自动发放至账户报名抽奖礼:账号名获奖奖品hw_0086******68951_01体重秤w23***5gff体重秤hid_d******iyc0qj_-体重秤aka33****1916体重秤hao5****5840体重秤hid_bl-******giy58-体重秤a10**254体重秤Yuha***82体重秤Jiem***66体重秤Oppo***500体重秤Jss**939体重秤Zz**iu体重秤hid_t-ga******o8793体重秤hw66***120体重秤Ccm***1992体重秤hid_9qe******40l1k0体重秤hw_0086******49491_01体重秤a1311***5021体重秤hid_g955******rax1-体重秤f1302****616体重秤hid_3w4_******gu9ct体重秤hid_wy3******-x9j7z体重秤Qinya*****7258体重秤it_**ge体重秤Lv**_13体重秤hid_zpt******oktj2n体重秤hid_6a******-jtjsgq体重秤Anji***ifan体重秤Zhang*****ng138体重秤sjh1***60体重秤hid_4b2******2bgr2j体重秤my2**626体重秤Qing****520a体重秤hid_xij******xi9u3t体重秤hid_ed******2-4jt9c体重秤wss176****3385体重秤sb0**666体重秤y284***5717体重秤hid_z14******fjt74_体重秤hid_zn8b******w2x0h体重秤ask1**ing体重秤sjy355***9974体重秤sg1**vjh体重秤w1890***1722体重秤a1577***3020体重秤aa59**314体重秤hid_ayy******xivdde体重秤Zhan****112体重秤hid_21p******vnbx7y体重秤hid_4a2******axd7j7体重秤Bcj**34保温杯hw90***544保温杯zqq33***5211保温杯Xej**22保温杯Bb**ee保温杯a7**511保温杯Tsi***ua_r保温杯Plm****23ll保温杯hid_qjy8-****8q65kr保温杯Dxssy****123保温杯Xxl**32保温杯Sns***nsns保温杯De**ta2保温杯hw_0086187****4307_01保温杯Zm**o-o保温杯Cui***g0保温杯a1810***2285保温杯Opp***967保温杯Yin***218保温杯Hd**66保温杯Zk3**111保温杯Yxq**47保温杯a198***18a保温杯zn9**818保温杯Tsw**09保温杯Zdm**m152保温杯hid_nzuf****jhizi29保温杯Kitty**228保温杯hid_9gohq****6bpg_q保温杯Dhsj**ee保温杯wo3**489保温杯He**nli保温杯qq31***73192保温杯Hu****hiyin保温杯lh14****2441保温杯hid_q98******wv-mxf保温杯Hd**g8保温杯hid_rzr******rnlmgd保温杯ylq2**22保温杯a133**96保温杯Zzl**d2保温杯Wsf*****23456保温杯tjy2*****597保温杯hid_bluu******mcz-n保温杯j20**918保温杯hid_50p******djo-f0保温杯aini1**848保温杯hid_cch******cz8uox保温杯Douy***ggg保温杯hid_pil******hial90保温杯hid_in5******6-_k42蓝牙音箱hid_xi9******huf5n9蓝牙音箱hid_x49******man_r9蓝牙音箱hid_l5a******b25q6u蓝牙音箱hid_86d******eo52h1蓝牙音箱Hao*****ng612蓝牙音箱Qkh**ajd蓝牙音箱Che****xiangi蓝牙音箱Sk***sk蓝牙音箱li10****3121蓝牙音箱hid_wib-******swv-2蓝牙音箱hw_00861******5840_01蓝牙音箱ll810***682蓝牙音箱hid_d58li******ubng蓝牙音箱Yuy***443蓝牙音箱qi18*****9595蓝牙音箱Tan***710蓝牙音箱a1**kd蓝牙音箱Keke***789蓝牙音箱Dh**13蓝牙音箱hw152****1042蓝牙音箱aa51**533蓝牙音箱Ks**46蓝牙音箱Ryu***sxf蓝牙音箱hw00****373蓝牙音箱hid_mtei******ix3uw蓝牙音箱We***11蓝牙音箱Ha***21蓝牙音箱a130*****746蓝牙音箱hid_kro******gdfcfl蓝牙音箱li5***66蓝牙音箱y5**5ih蓝牙音箱Fjfj***fkf蓝牙音箱hid_jb******3kp85xz蓝牙音箱a8l**nb蓝牙音箱ll12***220蓝牙音箱Dh**123蓝牙音箱hw00***9805蓝牙音箱Aj**dj蓝牙音箱n1843***3295蓝牙音箱w61**008蓝牙音箱htg9**724蓝牙音箱dh**dje蓝牙音箱s94**10蓝牙音箱yxq***466蓝牙音箱yxq1***666蓝牙音箱Jug***832蓝牙音箱cz***ng蓝牙音箱yhz***258蓝牙音箱q246**er蓝牙音箱邀请排名礼:华为云账号邀请好友数量排名中奖礼品hw994**842934手机King**119611手机hw82***686243平板hw38***791234荣耀猎人战甲hw882***65132蓝牙耳机hw58***953104蓝牙耳机hw_008618*****4563_01405I手环hid_50pl*****djo-f014京东卡 学习积分礼:(码斗奖励将于9月17日前自动发放于如下用户账户中)华为云账号分数码豆奖励hid_ae0xz*****hd48852381hw09***03352381Maon***201952381Po***1152381hw69***65252381hw1****40452381na***n452381na***n352381na***n252381hw_00861******8755_0152381hw_00861******5155_0152381hw_00861******6181_0152381Feng***er652381Ja**2052381Jul**dv52381Qius***02052381hw2***729152381hw_00861******2163_0152381hw02***46052381AA9F66EF2089429B******CBEAB1EBDE52381hw84***01152381hw3****302106250Sunx***bei106250Cuil***bo106250Ca**hy106250hw_00861******2163_01106250hwid_c7******vl56bxs106250hw0***8460106250hw82***686106250hw91***143106250yzq3****1178106250hw2****212106250hw1****446106250hw4****134106250na***n7106250nadi****hu1106250yzq135****8375106250hw_008613*****3501_011525000hw51***3271525000Burg***_Cat1525000wu***om1525000Ko***kin1525000Jan***nan1525000xx**sg1525000csdn***ke1525000说明:1、对于获奖名单如有任何异议,请在9月15日前在本帖回帖提出。2、奖品详情请参考实训营活动贴>>>3、如获奖用户未在9月15日 24:00前提交收奖信息,将视为自动放弃领奖,逾期不以发放。
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    本次活动共计4813个有效用户参与训练营,共抽出50个用户获得智能保温杯,50个用户获得迷你蓝牙音箱,50个用户获得电子秤mini蓝牙音箱,45个用户获得码豆奖励。8个用户获得手机、ipad等邀请好礼。请获得实物奖品的同学9月15日24:00前在此链接>>>>>反馈您的收货地址:码豆奖励将于9月17日前自动发放至账户报名抽奖礼:账号名获奖奖品hw_0086******68951_01体重秤w23***5gff体重秤hid_d******iyc0qj_-体重秤aka33****1916体重秤hao5****5840体重秤hid_bl-******giy58-体重秤a10**254体重秤Yuha***82体重秤Jiem***66体重秤Oppo***500体重秤Jss**939体重秤Zz**iu体重秤hid_t-ga******o8793体重秤hw66***120体重秤Ccm***1992体重秤hid_9qe******40l1k0体重秤hw_0086******49491_01体重秤a1311***5021体重秤hid_g955******rax1-体重秤f1302****616体重秤hid_3w4_******gu9ct体重秤hid_wy3******-x9j7z体重秤Qinya*****7258体重秤it_**ge体重秤Lv**_13体重秤hid_zpt******oktj2n体重秤hid_6a******-jtjsgq体重秤Anji***ifan体重秤Zhang*****ng138体重秤sjh1***60体重秤hid_4b2******2bgr2j体重秤my2**626体重秤Qing****520a体重秤hid_xij******xi9u3t体重秤hid_ed******2-4jt9c体重秤wss176****3385体重秤sb0**666体重秤y284***5717体重秤hid_z14******fjt74_体重秤hid_zn8b******w2x0h体重秤ask1**ing体重秤sjy355***9974体重秤sg1**vjh体重秤w1890***1722体重秤a1577***3020体重秤aa59**314体重秤hid_ayy******xivdde体重秤Zhan****112体重秤hid_21p******vnbx7y体重秤hid_4a2******axd7j7体重秤Bcj**34保温杯hw90***544保温杯zqq33***5211保温杯Xej**22保温杯Bb**ee保温杯a7**511保温杯Tsi***ua_r保温杯Plm****23ll保温杯hid_qjy8-****8q65kr保温杯Dxssy****123保温杯Xxl**32保温杯Sns***nsns保温杯De**ta2保温杯hw_0086187****4307_01保温杯Zm**o-o保温杯Cui***g0保温杯a1810***2285保温杯Opp***967保温杯Yin***218保温杯Hd**66保温杯Zk3**111保温杯Yxq**47保温杯a198***18a保温杯zn9**818保温杯Tsw**09保温杯Zdm**m152保温杯hid_nzuf****jhizi29保温杯Kitty**228保温杯hid_9gohq****6bpg_q保温杯Dhsj**ee保温杯wo3**489保温杯He**nli保温杯qq31***73192保温杯Hu****hiyin保温杯lh14****2441保温杯hid_q98******wv-mxf保温杯Hd**g8保温杯hid_rzr******rnlmgd保温杯ylq2**22保温杯a133**96保温杯Zzl**d2保温杯Wsf*****23456保温杯tjy2*****597保温杯hid_bluu******mcz-n保温杯j20**918保温杯hid_50p******djo-f0保温杯aini1**848保温杯hid_cch******cz8uox保温杯Douy***ggg保温杯hid_pil******hial90保温杯hid_in5******6-_k42蓝牙音箱hid_xi9******huf5n9蓝牙音箱hid_x49******man_r9蓝牙音箱hid_l5a******b25q6u蓝牙音箱hid_86d******eo52h1蓝牙音箱Hao*****ng612蓝牙音箱Qkh**ajd蓝牙音箱Che****xiangi蓝牙音箱Sk***sk蓝牙音箱li10****3121蓝牙音箱hid_wib-******swv-2蓝牙音箱hw_00861******5840_01蓝牙音箱ll810***682蓝牙音箱hid_d58li******ubng蓝牙音箱Yuy***443蓝牙音箱qi18*****9595蓝牙音箱Tan***710蓝牙音箱a1**kd蓝牙音箱Keke***789蓝牙音箱Dh**13蓝牙音箱hw152****1042蓝牙音箱aa51**533蓝牙音箱Ks**46蓝牙音箱Ryu***sxf蓝牙音箱hw00****373蓝牙音箱hid_mtei******ix3uw蓝牙音箱We***11蓝牙音箱Ha***21蓝牙音箱a130*****746蓝牙音箱hid_kro******gdfcfl蓝牙音箱li5***66蓝牙音箱y5**5ih蓝牙音箱Fjfj***fkf蓝牙音箱hid_jb******3kp85xz蓝牙音箱a8l**nb蓝牙音箱ll12***220蓝牙音箱Dh**123蓝牙音箱hw00***9805蓝牙音箱Aj**dj蓝牙音箱n1843***3295蓝牙音箱w61**008蓝牙音箱htg9**724蓝牙音箱dh**dje蓝牙音箱s94**10蓝牙音箱yxq***466蓝牙音箱yxq1***666蓝牙音箱Jug***832蓝牙音箱cz***ng蓝牙音箱yhz***258蓝牙音箱q246**er蓝牙音箱邀请排名礼:华为云账号邀请好友数量排名中奖礼品hw994**842934手机King**119611手机hw82***686243平板hw38***791234荣耀猎人战甲hw882***65132蓝牙耳机hw58***953104蓝牙耳机hw_008618*****4563_01405I手环hid_50pl*****djo-f014京东卡 学习积分礼:(码斗奖励将于9月17日前自动发放于如下用户账户中)华为云账号分数码豆奖励hid_ae0xz*****hd48852381hw09***03352381Maon***201952381Po***1152381hw69***65252381hw1****40452381na***n452381na***n352381na***n252381hw_00861******8755_0152381hw_00861******5155_0152381hw_00861******6181_0152381Feng***er652381Ja**2052381Jul**dv52381Qius***02052381hw2***729152381hw_00861******2163_0152381hw02***46052381AA9F66EF2089429B******CBEAB1EBDE52381hw84***01152381hw3****302106250Sunx***bei106250Cuil***bo106250Ca**hy106250hw_00861******2163_01106250hwid_c7******vl56bxs106250hw0***8460106250hw82***686106250hw91***143106250yzq3****1178106250hw2****212106250hw1****446106250hw4****134106250na***n7106250nadi****hu1106250yzq135****8375106250hw_008613*****3501_011525000hw51***3271525000Burg***_Cat1525000wu***om1525000Ko***kin1525000Jan***nan1525000xx**sg1525000csdn***ke1525000说明:1、对于获奖名单如有任何异议,请在9月15日前在本帖回帖提出。2、奖品详情请参考实训营活动贴>>>3、如获奖用户未在9月15日 24:00前提交收奖信息,将视为自动放弃领奖,逾期不以发放。
  • [技术干货] 由人工智能驱动的DevOps如何实现业务转型?
    人工智能的应用正在深刻改变人们对DevOps的理解。最重要的是,它提供了一种最新形式的DevOps,是一种更加安全的智能设计应用程序(DevSecOps)。作者:Smith Johnes   来源:企业网D1Net采用人工智能技术可以提供一种新的DevOps,它可以识别系统在全面安全性基础上具有智能设计的需求。人工智能的应用正在深刻改变人们对DevOps的理解。最重要的是,它提供了一种最新形式的DevOps,是一种更加安全的智能设计应用程序(DevSecOps)。大多数开发和运营人员都明白,DevOps是他们必须采用的一个重要原则,以确保生产率、效率和服务交付的一致性水平。在当今不确定性的情况下,所有这些因素都至关重要。基于人工智能的DevOps使企业能够迅速为其用户提供新的价值,如果没有DevOps,就不可能跟上市场竞争的步伐,也不可能迅速响应行业事件和用户的要求。以下将概述如何使用DevOps的人工智能业务思想帮助更好地监控、提醒和解决生产线中的问题,从而推动战略业务收益。将人工智能应用于DevOps人工智能通过多种方式改变DevOps环境,例如:(1)提高数据的可访问性人工智能为那些通常很难找到可以公开访问数据的团队拓宽了数据访问的范围。人工智能提高了企业团队获取大量在线数据的能力,这些数据超出了大数据聚合的范围。它帮助团队从企业可公开访问的数据库中扫描良好的数据,以便进行准确和重复的分析。(2)提供自治系统在使用自治系统之前,软件工程师通常会构建应用程序或为产品增加功能,并等待IT运营商调度和使用,随着自治的DevOps系统的引入,情况已不再如此。DevOps团队可以构建基础设施,使软件工程师可以部署更新,而不必等待DevOps资源可用。(3)自动化应用程序开发流程人工智能能够自动执行许多业务流程的能力可以实现数据分析,并对DevOps环境产生巨大影响。支持应用程序开发的人工智能 DevOps现在是许多企业的选择。基于人工智能的DevOps使团队能够快速识别解决方案,而不必花费大量时间在海量数据的处理上。(4)智能异常检测由人工智能和机器学习支持的系统具有很高的准确性,可以提高系统安全性,从而提供卓越的性能。有了集中式日志记录DevOps架构,用户可以记录并排除网络上的任何可疑活动。这些做法有助于减轻网络攻击者带来的影响和威胁,并帮助企业精确地执行其数字化转型计划。(5)促进团队独立工作由人工智能和机器学习支持的DevOps使每个团队都能独立运作,而又彼此之间没有太多依赖。例如企业的开发团队和运营这两个团队通常需要彼此合作以完成其任务,但是借助智能DevOps解决方案,这两个团队可以独立工作,而不必等待对方的支持。(6)提供更好的客户体验人工智能业务构想往往会直接影响企业的生产力。借助这些技术,企业可以更快地进行开发并推出产品和提供更高水平的服务。基于人工智能的DevOps的当前应用基于人工智能的DevOps解决方案现在已被企业用于一系列解决方案,例如用于应用程序开发(贷款应用程序和移动应用程序)、客户参与、潜在客户生成、收入预测、推荐系统和风险评分等的DevOps。并在分布式计算系统上分配足够的计算资源,以优化模型训练结果,从而产生最短的周转期。为了满足合规性,需要更加强调处理数据偏差和改进模型分析能力。DevOps团队使用持续集成(CI)/ 持续交付(CD)、容器化软件和微服务符合这些标准,从而允许创新。如果正确采用这些程序,则有助于检测和预防安全威胁、数据泄漏和系统中断。这些措施和安全性对于涉及敏感基础设施领域(例如核能发电、水处理以及石油和天然气)的企业尤为重要。由于它们使用的工业控制系统具有物联网传感器和保护机制,因此特别容易受到网络攻击。使企业能够采用人工智能驱动的DevOps一些企业仍处于适应数字化转型的初期阶段。这可能是因为他们缺乏必须的知识或基础设施,无法继续使用传统系统,并且在存储设备中拥有大量的历史数据。人工智能可以帮助从这些数据中获取见解,并帮助创建能够增强客户体验的应用程序。因此,明智的做法是让这些企业认识到这些好处,并提高现有DevOps和数据科学人员的技能。企业的数据科学团队可能需要不断更新实施DevOps策略,例如产品版本控制、模型沿袭监控、模型培训和测试框架等。通过定义特定于用户的应用程序使用的趋势,并相应地定制功能,这些活动可以逐步加强产品交付和个性化。此外,DevOps工程师应该与数据科学家和人工智能/机器学习工程师密切合作,以提高响应时间,并监视和控制模型创建和生产的各个方面。结论DevOps在数字化转型方面的任务是帮助企业了解在数字化转型可能提高其成功率的趋势和过程,从而提高其竞争地位。从传统的指挥与控制组织过渡到数字化组织,在这样的企业中,授权、个性和一致性相匹配,并鼓励每个人参与,这需要进行重大的行为改革。DevOps方法论解释了为什么最大化从概念到意义实现的流程不仅仅是构建管道,而且还从文化的角度提供了可以工作的结构和模型。由人工智能驱动的DevOps将有助于使IT基础设施更易测试、更具弹性、更可测量、更动态和更加随需应变。这有助于企业实施数字化转型,因为它允许对支持IT技术进行更安全、更快的改进,进而允许对软件应用程序和服务进行更安全、更快速的更改。
  • [云计算周刊] 云计算走到十字路口,自动化将成为行业的新常态
    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。各行业和企业依据自身业务现状、竞争形势与信息化变革程度的不同,不断持续深化企业IT云化的程度,并从一个里程碑走向下一个里程碑。 过去一年,人们看到越来越多企业加速数字化转型的案例。全球知名咨询机构McKinsey表示,如今企业已经到了一个需要调整业务运营的临界点。使用基于微服务、容器和Kubernetes的多云环境和云原生架构将是数字化转型的核心。虽然这些方法无疑有助于DevOps团队推动数字敏捷性和更快的交付,但它们也为应用程序带来了新的安全挑战。云计算自动化需求凸显 DevOps将在未来十年成为主流云计算服务让企业按需访问资源变得更容易,但却没有对其进行更好地管理。想象一下,企业必须自己配置虚拟机、创建虚拟机集群、设置虚拟网络以及管理可用性和性能。而采用自动化技术将会轻松完成所有这些任务。 云计算自动化是一组流程和工具,可以减少企业的IT团队在配置和管理云计算工作负载和服务上花费的精力和时间,并且可以将云计算自动化应用于私有云、公共云或混合云。此外,人工进行云部署可能会产生一些安全漏洞,从而使企业的业务面临风险。而采用云计算自动化有助于降低基础设施和技术堆栈的可变性和复杂性。 根据IDC对DevOps的最新市场研究显示,到2022年,DevOps市场规模预计将从29亿美元增至80亿美元,这将为开发者和用户带来更多好处,从而在未来十年里成为主流技术。依靠自动化服务器的开发和创建以及操作系统的加载,云计算自动化通过使用代码管理基础设施,可以使企业更快提高自身的扩展能力。将基础设施即代码与部署自动化结合在一起,企业可以在独立基础设施上快速地启动不同版本的应用程序。同时,使用云计算自动化,企业可以利用预定义的身份访问模板、脚本和管道来减少管理开销并提高效率。此外,使用管道和脚本,应用程序部署自动化为企业提供了通过按下按钮构建、测试和部署应用程序的能力。此外,使用云计算自动化与监视、警报和修复相结合,企业可以定义一旦达到特定事件或阈值时触发的自动化工作流。 当云计算自动化有助于简化上述流程时,IT运营人员可以自由地专注于配置和其他高价值的任务,并且开发人员可以立即精简和部署软件。这消除了开发人员和运营人员之间的紧张关系,也消除了企业在培训员工方面投入大量资金的需求。自助服务和控制的新水平使这两个团队能够快速有效地协作以部署新解决方案。传统工具存在安全盲区DevSecOps为云计算自动化保驾护航随着微服务、容器、Kubernetes、多云环境等多种技术以及DevOps的发展,如何保障业务安全成了安全部门最大的难题。由于传统云计算技术是为不同的时代而设计的,特点是静态基础设施和单体应用程序,其已经无法跟上云计算迅猛的发展步伐,在安全方面更是捉襟见肘。 针对云计算自动化领域的安全治理问题,Gartner提出了DevSecOps概念。简言之,DevSecOps是一种旨在将安全性嵌入DevOps链条中的每个部分新方法,它有助于在开发过程早期而不是产品发布后识别安全问题,目标是让每个人对信息安全负责,而不仅仅是安全部门。DevSecOps的出现,将安全作为管理对象的一种属性,从软件供应链开发早期开始进行全生命周期的安全管理,标志着软件供应链的安全保障进入到一个全新的时代。据权威调查显示,超过六成的开发者和运营专家认为把安全融入DevOps已成为重中之重。RSA 2020发布趋势表明,DevSecOps再次成为业内外关注的焦点之一。很多企业的首席信息安全官(CISO)表示,希望DevOps和应用程序团队对漏洞管理承担更直接的责任。事实上,许多人认为DevSecOps和安全性“左移”是降低风险的最佳和最具成本效益的方法。然而,现有的工具和流程会让这些团队失望,因为并没有时间进行人工扫描,通常缺乏承担安全责任所需的技能,并且没有足够快地检测关键漏洞的能力。一些DevOps团队甚至完全绕过安全控制,而另一些团队则拒绝与安全团队合作,因为担心采取这些步骤会减缓交付时间。 为了克服这些挑战并消除团队成员的负担,企业需要能够自动识别应用程序中的漏洞。如果他们能够在运行时自动化测试,就不用额外增加DevOps团队的工作。通过将漏洞数据与运行时环境的知识(例如相关代码是否暴露在互联网上)相结合,DevSecOps团队可以获得他们需要的所有场景,以实时了解问题的原因、性质和影响,从而使团队可以有效降低风险并加速业务发展和创新。 企业要想使安全能力跟上现代云原生应用程序环境,唯一的方法就是用这种更加自动化的方法取代人工部署、配置和管理。这不仅有助于企业免受云原生面临的威胁,而且还使他们能够在后疫情时代推动更可持续的业务增长。
  • [云计算周刊] 云计算走到十字路口,自动化将成为行业的新常态
    科技云报道原创。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。各行业和企业依据自身业务现状、竞争形势与信息化变革程度的不同,不断持续深化企业IT云化的程度,并从一个里程碑走向下一个里程碑。过去一年,人们看到越来越多企业加速数字化转型的案例。全球知名咨询机构McKinsey表示,如今企业已经到了一个需要调整业务运营的临界点。使用基于微服务、容器和Kubernetes的多云环境和云原生架构将是数字化转型的核心。虽然这些方法无疑有助于DevOps团队推动数字敏捷性和更快的交付,但它们也为应用程序带来了新的安全挑战。云计算自动化需求凸显 ,DevOps将在未来十年成为主流云计算服务让企业按需访问资源变得更容易,但却没有对其进行更好地管理。想象一下,企业必须自己配置虚拟机、创建虚拟机集群、设置虚拟网络以及管理可用性和性能。而采用自动化技术将会轻松完成所有这些任务。云计算自动化是一组流程和工具,可以减少企业的IT团队在配置和管理云计算工作负载和服务上花费的精力和时间,并且可以将云计算自动化应用于私有云、公共云或混合云。此外,人工进行云部署可能会产生一些安全漏洞,从而使企业的业务面临风险。而采用云计算自动化有助于降低基础设施和技术堆栈的可变性和复杂性。根据IDC对DevOps的最新市场研究显示,到2022年,DevOps市场规模预计将从29亿美元增至80亿美元,这将为开发者和用户带来更多好处,从而在未来十年里成为主流技术。依靠自动化服务器的开发和创建以及操作系统的加载,云计算自动化通过使用代码管理基础设施,可以使企业更快提高自身的扩展能力。将基础设施即代码与部署自动化结合在一起,企业可以在独立基础设施上快速地启动不同版本的应用程序。同时,使用云计算自动化,企业可以利用预定义的身份访问模板、脚本和管道来减少管理开销并提高效率。此外,使用管道和脚本,应用程序部署自动化为企业提供了通过按下按钮构建、测试和部署应用程序的能力。此外,使用云计算自动化与监视、警报和修复相结合,企业可以定义一旦达到特定事件或阈值时触发的自动化工作流。当云计算自动化有助于简化上述流程时,IT运营人员可以自由地专注于配置和其他高价值的任务,并且开发人员可以立即精简和部署软件。这消除了开发人员和运营人员之间的紧张关系,也消除了企业在培训员工方面投入大量资金的需求。自助服务和控制的新水平使这两个团队能够快速有效地协作以部署新解决方案。传统工具存在安全盲区,DevSecOps为云计算自动化保驾护航随着微服务、容器、Kubernetes、多云环境等多种技术以及DevOps的发展,如何保障业务安全成了安全部门最大的难题。由于传统云计算技术是为不同的时代而设计的,特点是静态基础设施和单体应用程序,其已经无法跟上云计算迅猛的发展步伐,在安全方面更是捉襟见肘。针对云计算自动化领域的安全治理问题,Gartner提出了DevSecOps概念。简言之,DevSecOps是一种旨在将安全性嵌入DevOps链条中的每个部分新方法,它有助于在开发过程早期而不是产品发布后识别安全问题,目标是让每个人对信息安全负责,而不仅仅是安全部门。DevSecOps的出现,将安全作为管理对象的一种属性,从软件供应链开发早期开始进行全生命周期的安全管理,标志着软件供应链的安全保障进入到一个全新的时代。据权威调查显示,超过六成的开发者和运营专家认为把安全融入DevOps已成为重中之重。RSA 2020发布趋势表明,DevSecOps再次成为业内外关注的焦点之一。很多企业的首席信息安全官(CISO)表示,希望DevOps和应用程序团队对漏洞管理承担更直接的责任。事实上,许多人认为DevSecOps和安全性“左移”是降低风险的最佳和最具成本效益的方法。然而,现有的工具和流程会让这些团队失望,因为并没有时间进行人工扫描,通常缺乏承担安全责任所需的技能,并且没有足够快地检测关键漏洞的能力。一些DevOps团队甚至完全绕过安全控制,而另一些团队则拒绝与安全团队合作,因为担心采取这些步骤会减缓交付时间。为了克服这些挑战并消除团队成员的负担,企业需要能够自动识别应用程序中的漏洞。如果他们能够在运行时自动化测试,就不用额外增加DevOps团队的工作。通过将漏洞数据与运行时环境的知识(例如相关代码是否暴露在互联网上)相结合,DevSecOps团队可以获得他们需要的所有场景,以实时了解问题的原因、性质和影响,从而使团队可以有效降低风险并加速业务发展和创新。企业要想使安全能力跟上现代云原生应用程序环境,唯一的方法就是用这种更加自动化的方法取代人工部署、配置和管理。这不仅有助于企业免受云原生面临的威胁,而且还使他们能够在后疫情时代推动更可持续的业务增长。(免责声明:此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章,所有文字和图片版权归作者所有,且仅代表作者个人观点,与极客网无关。文章仅供读者参考,并请自行核实相关内容。投诉邮箱:editor@fromgeek.com)来源:科技云报道  https://www.fromgeek.com/itcloudbd/429623.html
  • [技术干货] 如何利用DevOps中的人工智能实现非线性扩展
    由于DevOps可以提供卓越的软件开发环境,因此人工智能中的DevOps无疑是下一个技术突破。而各行业组织都在竞相采用人工智能来改进他们的业务。作者:Deepak Gupta   来源:企业网D1Net随着技术的突飞猛进,人工智能正在为每一个寻求速度、可扩展性、质量和灵活性的企业塑造数字化转型的未来。由于DevOps可以提供卓越的软件开发环境,因此人工智能中的DevOps无疑是下一个技术突破。而各行业组织都在竞相采用人工智能来改进他们的业务。为了支持这种转变,结合人工智能实施的智能自动化解决方案正在成为一种新常态。因此,如果企业正在考虑通过利用人工智能来强化其DNA,那么人工智能的DevOps原则对这些工作至关重要。以下是企业如何释放人工智能的真正潜力并保持领先地位的方法。DevOps和人工智能DevOps已经改变了许多企业的游戏规则。应用人工智能可以帮助DevOps团队在从设计到生产的整个过程中实现机器学习(ML)模型的运营效率。不可否认的是,人工智能可以增强自动化并快速跟踪DevOps的性能。由于数字化转型过程对多样化的企业来说极具挑战性,因此DevOps和人工智能确保了正确的流程,在整个过程中可以进一步带来灵活性。DevOps通过以下方式实现人工智能模型的持续部署和快速交付:速度:通过减少不必要的活动来缩短整体开发和交付时间。可扩展性:按需和自动扩展的人工智能模型。质量:促进数据集的清理,并最终促进一致的学习,从而进一步增强人工智能。数据监控:决策和计算通过精确的数据监控帮助处理海量数据在DevOps中集成人工智能有很多的好处。(1)数据分析数据分析是企业取得成功的关键,尤其是在竞争激烈并且争相获得消费者信任的时候。由于DevOps产生了大量的数据,而人类在没有技术干预的情况下分析数据是不切实际的。人工智能的智能分析通过识别和解决问题来简化流程,而更系统的方式可以提高效率并提高消费者满意度。(2)数据关联在更广泛的技术环境中,开发团队有自己的一些问题和错误,这些问题和错误是在监控流程时出现的。由于沟通范围很小,团队之间缺乏相互学习,人工智能技术可以帮助加快学习周期。人工智能有助于提高来自多个平台的数据洞察力,从而促进更好的沟通并建立更好的数据关联。(3)故障处理机器学习正在为更好地解决基于数据的错误铺平道路,最终人工智能将能够通过检查模式来预测故障迹象。由于人类无法匹敌人工智能的观察能力,某些故障指标只能通过人工智能技术进行分析。这进一步增强了整体开发流程,因为快速识别有助于在问题影响软件开发生命周期之前识别问题。(4)打破孤岛使用人工智能的DevOps能够简化业务流程,并在不同系统之间建立适当的通信,消除减缓开发和部署过程的障碍。此外,自动化、持续集成和加强沟通的能力有助于业务领导者更多地关注可以进一步加速业务增长的其他方面的技术。(5)节省成本由于基于人工智能的模型的基本功能是自动化,它可以帮助企业节省资金并增强人力资源。对于任何企业来说,消除重复性的人工工作都是一个难以破解的难题。但当企业要求持续创新时,这是必要的。人工智能可能是企业节省成本的最佳方式,并最终帮助企业更创造性、更高效地使用人力资源。(6)使人工智能软件更加直观除了更多的商业利益外,基于人工智能的软件更加直观和用户友好,因为它优先考虑减少人为错误。虽然DevOps是众所周知的、可靠的、业务驱动的软件交付方法,但混合人工智能可以通过将技术更深入地集成到系统中来增强用户体验。人员与人工智能之间简化交互的完美和谐有助于企业实现其所需的速度、效率、可扩展性和安全性的目标。人工智能驱动的系统正在为正在寻找的企业提供有前途和可扩展的解决方案,并以创新和快速的方式扩大业务增长。DevOps中的人工智能无疑是通过精确监控、自动化和流程改进加速增长的最佳解决方案。现在是企业确保将人工智能作为核心业务目标以保持领先于竞争对手的最佳时机。
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