当然，现实中是逐步实现的，并不是一步到位的。 首先要有Jenkins。...我们逐步在每个业务系统的根目录中加入相应的Jenkinsfile。在为每个业务系统写Jenkinsfile的过程中，注意这些业务系统的Jenkinsfile的共性，及时进行抽象，避免大量重复。...所以，笔者在实施自动化过程中，逐渐对所有业务系统的目录结构进行标准化。 采用Jenkins进行自动化编译打包后，我们遇到的第一个问题就是将打包出来的制品放在哪里。...笔者认为，ChatOps更深层次的意义在于将重复性的手动运维工作自动化了，开发人员、运维人员可以自助实施一些简单的运维。 ChatOps并不是由一个系统实现的，而是多个系统的集成。...它的客户端是跨平台的，可以满足团队里不同人群的需要。 关于搭建Rocket.Chat的过程，官方文档写得非常详细，这里不再叙述。
本文旨在通过梳理配置VLAN的流程，帮助大家对OPS的系统软件架构有个更深入和具体的认识。...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。...Plugin模块是OPS系统实现软硬解耦的关键，不同厂家的芯片使用不同的Plugin代码。...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。...同样，产品中常用的功能也应自动执行。 例如测试工程师还需要负责确保Web应用程序的浏览器兼容性。如何进行费时的手动跨浏览器测试是多么的困难。...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。...不同利益相关者之间的这种协作只会使开发和测试的整个过程更加高效。 QAOps框架的生命周期 QAOps旨在通过CI / CD管道上的工具设置正确的平台，以确保测试和验证了新建的代码。...这是QAOps流程的第一步。 执行 QAOps流程的下一步是执行。触发步骤之后，将不同的功能执行不同的测试。如前所述，确保测试并行运行以节省时间并产生更快的结果很重要。
第二部分，我想谈一谈流程，依然来源于我的理解。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。...比如或最有名的叫做 “变更管理”（change management）的请求，一般由开发人员撰写这样的请求，然后由项目经理和 Ops 的责任人审批。...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。...这也是为什么许多互联网大公司在推行小团队和综合型团队，强调工程师职责需要覆盖 Development、QA 和 Ops 三部分的同时，依然保留少量的独立 QA 团队和独立 Ops 团队。...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。
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。...在我目前的公司中，Ops 方面所采用的方式和 Amzon 是类似的，Ops 在每个研发团队中的占比不同，我见过 10% 的，我也见过 80% 的。...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
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。...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。...在生产中运行模型 与所有 ML Ops 一样，在生产环境中运行的模型依赖于代码和输入数据，来产生可靠的结果。
本文的主要内容安排如下： 基本的操作 张量类型 导入数据 lazy loading 我们首先介绍一下TensorBoard的使用，然后介绍TensorFlow的基本ops，之后介绍张量的数据类型，最后介绍一下如何将自己的输入导入模型...运算图定义了ops以及它们的依赖关系。我们可以通过点击结点来确定结点的值以及结点类型。 ? 在了解TensorBoard之后，我们来看看TensorFlow中的各种op。 2....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....我们可以将numpy类型传送到TF ops中。 tf.ones([2,2], np.float32) 在TF中，numpy数组用于表示tensor的值。...1, 2, 3]})) # the tensor a is the key, not the string ‘a’ # 输出为 >> [6, 7, 8] placeholder也是有效的ops
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。...借助自动化，我们的目标是通过经过自动化且易于理解的操作流程来发送软件，以尽可能减少对人为操作的需求，从而减少人为错误的可能性。...可以在不同的软件质量阶段（例如，运行软件的不同环境）咨询不同的团队，例如安全专家或专门的质量保证团队（如果您的组织遵循此做法）。...建立两种不同形式的可观察性的方法有两种： 日志记录：软件输出的文本形式的事件，用于通知应用程序的状态和运行状况。
除了主要内容——工具和实践，这篇文章也对 “谈谈 Ops” 系列做一个汇总，提供一个访问入口。...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。...这一系列通过糟糕的结果来反向推动的运维反馈开发的方式（其它各种奇葩的驱动开发方式，看这里）。 把研发的时间精力投入 ops。...结果呢，糟糕的上游造就了更糟糕的下游，问题频出，于是更多的人花更多的人去 ops。
第三，人的延伸价值观局限（麦克卢汉笔下的所有商品都会以人的延伸的能力来衡量价值，而人类的能力种类是有限的,因此商品的总量也有局限的）。现在的主流产品，可以参考结婚时候需要的几大件商品。...现在的住房里需要的大家电数量都是有限的（电视，冰箱，空调，洗衣机），并且每一个电器品类的市场容量都是有限的。世界就就这么大，人口就这么多，市场总量也是有限的。...比如亚马逊的云计算，亚马逊拥有这个云计算的平台，但是只以云计算的方式给客户提供服务。对于卖硬件服务器的厂商IBM、戴尔、惠普来说亚马逊卖的服务是不一样的体验，有不一样的体验就带来新的市场。...运维在生产环境需要稳定性，又要随时可以上线新功能，对于研发的适应性和运维稳定性要求都需要满足。 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。一个负责适应性一个负责稳定性。
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。...借助自动化，我们的目标是通过经过自动化且易于理解的操作流程来发送软件，以尽可能减少对人为操作的需求，从而减少人为错误的可能性。...采用CI / CD可以以一种低风险和低成本的方式来解决“工程师笔记本电脑上运行的软件”与“在生产服务器上安全可靠地运行的软件”之间的鸿沟。...可以在不同的软件质量阶段（例如，运行软件的不同环境）咨询不同的团队，例如安全专家或专门的质量保证团队（如果您的组织遵循此做法）。...建立两种不同形式的可观察性的方法有两种： 日志记录：软件输出的文本形式的事件，用于通知应用程序的状态和运行状况。
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。...，甚至，在 Ops 中重要不紧急的事情都会一拖再拖。可见，平心而论，Ops 在传统软件开发人员的心目中，并不具备特别高的地位。...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）。...一定程度上说，这话没错，但从成本等角度综合考量，许多 Ops 团队的引进只是类似我在前一篇关于 Ops 的文章中介绍的流程，是一种较为简单粗暴的解决问题的方式。
上篇跟大家简单介绍了DevOps,以及与其概念相近的NoOps、DevSecOps和GitOps，“Ops家族”还包含其他形式，但归根结底，DevOps之所以更为流行，是因为其提供了改进工作流程的最全面的方法...ITOps的最佳实践更倾向于使用可靠的、经过高度测试的商业软件和解决方案来构建基础设施——包括硬件，因为ITOps倾向于关注物理服务器和网络。ITOps的管道中经常有现成的商用软件或COTS。...同时，至少在工作流的某些部分，无状态化的能力对于成本效率来说是一个巨大的优势。 由于是无状态的，所以可伸缩性不是问题。...这就是CIOps经常出现在具有更简单云基础设施的小型项目中的原因。 然而，这里的主要缺点是这个系统的人工概念增加了人为错误的风险。...正如您所看到的，DevOps有多个分支和子集，它们都基于独特的方法和有趣的想法。为了加快您的CI/CD周期，所讨论的任何方法都非常有用。
即使在今天，DevOps仍然是大多数优化管道的核心。持续交付变成了规范，而不是要实现的目标。应用的开发是迭代的，新的更新被推送到云端，用zero down代替部分或整个环境。...但是为了改进方法论，团队可以采用下面的一种或多种主要方法——因为大多数被考虑的方法都是为了实现“更好的”DevOps文化而进行的调整。 那么，其他需要考虑的“Ops”是什么呢？...NoOps NoOps背后的方法是以一种不需要内部团队进行操作的方式来自动化IT基础设施。在这种方法中，操作团队的所有维护和类似任务都是完全自动化的，这意味着不需要手动干预过程。...GitOps GitOps是DevOps的另一个广受欢迎的分支，在过去的一年里得到了广泛的关注。顾名思义，GitOps更关注于使用Git作为一种方法来自动化其余的持续交付管道。...然而，由于Git是唯一的事实来源，有必要对Git存储库进行足够的保护，以避免不必要的提交或请求。 简而言之，GitOps是DevOps的一个子集，旨在利用Git的强大优势。
前言 最近在将tf训练的模型迁移到Android端，使用的是tensorflow-lite，由于模型用到了一些tflite还没有支持的op，所以需要让tflite支持tf的op，官方没有直接给出aar，...而是让自己用bazel去编译一个，实在是有点坑啊，官方编译网址： https://www.tensorflow.org/lite/using_select_tf_ops 大致方法就是： 【1】 安装bazel...--config=monolithic \ //tensorflow/lite/java:tensorflow-lite-with-select-tf-ops 【5】 如果你运气足够好的话...，你将在如下目录找到编译好的aar： bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/tensorflow-lite-with-select-tf-ops.aar 【6】 大功告成...Target //tensorflow/lite/java:tensorflow-lite-with-select-tf-ops failed to build Use --verbose_failures
但是，DevOps 的矛盾从何而来？这还要从 Dev 和 Ops 的起源开始讲起。 上古时代——抱着计算机使用手册，自开发自运维 历史要追溯到刚刚出现计算机的时期。...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。...”（Ops）更加专业化。...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。以激励Ops通过维护工作使应用系统能够按照预期稳定的产出价值。
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
知识都是前人的知识，我只是知识的学习者和搬运工。 前言 ： 如果要对服务进行优化，就需要先测量服务的瓶颈。优化的前提是——测量。没有平白无故的性能提升，也没有拍脑袋的期望指标。...今天的 Nodejs 已经相对完善的解决了这些问题，行业里面已经有越来越多的团队和企业，在使用 Nodejs 来构建他们的企业级的后台服务了，作为其整个业务体系后台架构中的重要组成部分。...技术本身只有它的使用的场景不合适，而没有技术本身不合适一说。让合适的技术，做合适的事情，这是团队架构师的职责和本分，而行业趋势，不会因为某些人的喜欢，或者不喜欢，就停下技术革新的脚步。...因此，在这里不作为服务端的监控指标了。当然，依旧可以作为上报的指标，多上报一些也是好的。 永远记得：监控是保证服务稳定性的最重要的手段！...Nodejs 大部分都提供的是 HTTP 的接入层，因此，接口的车功率检测，返回码的上报，服务内部尽量要有打底的数据，防止依赖的服务出了问题，导致无法有效的返回数据。
在讨论以数据为中心的 Ops 之前，让我们先从软件开始。它们有太多的相似之处和对比了，请耐心听我说…… 自从 2000 年末 DevOps 普及以来，软件行业就一直痴迷于各种 Ops 术语。...随着 DevOps 的兴起，各种 Ops 也应运而生了。 ?...为了理解所有这些不同的 Ops，让我们来看一下数据是如何在组织中流动的： 通过客户与软件程序的交互产生数据。 软件将数据存储在应用程序的数据库中。...为了说明这些不同的 Ops 是如何解决上述过程的，这里有一个图表，它绘制了每个工作职能在整个时间轴上所执行的一些任务。 ?...2是原则不是工作角色 存在的一种误解是：为了达到这些 Ops 所承诺的效率，需要从选择正确的技术开始。事实上，技术并不是最重要的。
导读：今天，Linux 内核管理已经成为现代计算机领域中不可或缺的一部分。然而，由于问题复杂多样，解决起来也需要更加专业的知识和经验。...一、开发背景在管理 Linux 内核时，开发者常常面临着很多问题，比如定位 TCP 协议栈中导致数据包丢失的环节，这些问题可能需要专业的知识和经验才能解决。...oc-ops 可以帮助统一、系统地管理运维工具，从而提高运维效率。无论你是 Linux 开发人员，还是系统管理员，oc-ops 都可以帮助你更高效地解决各种问题。...oc-ops 用法，将列出 oc-ops 支持的所有 subcmd。 ...oc-ops -v：查看 oc-ops 的版本号。 oc-ops -d：以调试模式运行 oc-ops，方便 oc-ops 命令自身问题的定位。
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