当然，现实中是逐步实现的，并不是一步到位的。 首先要有Jenkins。...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。...具体操作在第12章中详细介绍过，这里就不重复了。 不过，这里有一个问题需要考虑:是将Ansible脚本和业务系统放在同一个代码仓库中，还是分别放在不同的仓库中?...笔者推荐将部署脚本与业务系统放在同一个代码仓库中，结构如下: 这样做的好处是︰ 职责清晰。Jenkinsfile负责构建逻辑，deploy目录负责部署逻辑。 标准化。
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。...质量保证（QA）在交付高质量软件产品中扮演着重要角色。...在数个浏览器和OS组合上一一测试一个Web应用程序或一个网页，可能会在发布过程中中消耗大量时间和人力。...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。...通过将持续测试流程集成到SDLC流程中，企业可以实现快速稳定产品交付。 总结 QAOps也可以称为DevOps中的连续测试，也可以理解其为“正确设计和实施”。
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。...这样的请求中，需要包括诸如变更内容、必要性、风险、部署步骤、验证方法、回滚方式等等内容。这样的目的，在于尽量把变化的因素变成预期内的、可控的因素，尽早发现可能存在的问题，降低风险。...在我曾经的一个团队中，在项目发布以前的最后阶段，有限的时间里面（一般都是一个晚上），需要把最重要和最核心功能过一遍，这个功能清单叫做 checklist。为什么不把所有的测试案例都覆盖了？...比方说，一些 AWS 服务中，Ops 的比重居然占到了 85% 以上。...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。
甚至A系统的结果直接访问B系统放在Redis中的结果数据。 整体上看起来耦合度有点高，但是这一套架构得到了极高的速度，单个子系统实例每秒钟可处理1万到10万个订单！...单独对某一台Redis服务器做压力测试，最高得到了222万ops的速度，测试的是比较简单的业务，统计满足某种业务规则的订单总数。 为何需要这么高速度？？...Redis怎么做到220万ops 1，Redis是单线程模型，因此32核心服务器安装32个实例 2，数据分片，key散列后均分到几十个实例上 3，关闭持久化，运维和Linux保证可靠性 4，控制好数据包大小
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。...什么是 ML Ops ML Ops 这个术语从 DevOps 演变而来。...虽然上文的描述对该过程进行了简化，但是仍然可以看出代码和数据在 ML 环境中是紧密耦合的，而 ML Ops 需要兼顾两者。...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。...尤其是在具有黑盒 ML 模型的环境中，建立和维护质量标准对于模型输出至关重要。
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....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。...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。...tf.Session() print(a) ==> Tensor("ones:0", shape=(2, 3), dtype=int32) print(type(a)) ==> <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor
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...:, 1:5], lvl_min, lvl_max) """ fpn.map_rois_ro_fpn_levels(rois, k_min, k_max) 检测全部 RoIs 中每个...对于在 (H,W) 网格grid 中的每个位置: # 生成在 cell i 为中心的 A 个 anchor boxes # 对 cell i 为中心的...A 个 anchors 中的每一个 anchor，应用预测的 bbox deltas
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。...一旦团队同意新软件，就可以将其部署到暂存环境中。暂存环境的通常目的是尽可能地模仿生产环境。可以在登台环境中运行进一步的测试，以确保该软件可供实际用户使用。...基本思想是尽早在开发过程中捕获软件中的错误和其他缺陷。开发软件时，单元测试，编译器错误和同行评审将计入用于检测和修复缺陷的早期廉价机制。...我们可以帮助您确定和解决组织中的DevOps转换。
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。...老板：“你怎么能保证代码从你提交到线上发布的过程中没有改动？” 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。...人工命令和脚本的依赖程度和 Ops 的成熟度成逆相关。 流程至上。这里我不是否认流程的作用，我的观点在这篇文章中已经说过了。
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。...一旦团队同意新软件，就可以将其部署到暂存环境中。暂存环境的通常目的是尽可能地模仿生产环境。可以在登台环境中运行进一步的测试，以确保该软件可供实际用户使用。...最终，软件达到生产就绪状态并部署到生产环境中。 不同的环境不仅实现了运行软件的不同语义和置信度（例如，如前一段所述），而且还充当了整个组织中软件的共识视图。多环境部署使您的软件及其质量更易于理解。...基本思想是尽早在开发过程中捕获软件中的错误和其他缺陷。开发软件时，单元测试，编译器错误和同行评审将计入用于检测和修复缺陷的早期廉价机制。...我们可以帮助您确定和解决组织中的DevOps转换。
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。...我在华为的经历 我工作的第一家公司是华为，这是一家对于 Ops 有着深刻理解和丰富经验的通讯软件公司。有意思的是，这也是在我熟悉的公司中，在 Ops 上花专人投入比例最高的一家。...我还记得在那次开局的过程中，要和所有周边系统协同调试工作，这个过程叫做联调。...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
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。...整个软件工程流程中的配置、部署、环境搭建、升级、打补丁，甚至问题定位、故障排查等等，都或多或少可以算作 Ops。...，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。...除了特殊的专职 Ops 的团队，我认为普通开发团队中 Ops 的比重应当保持在 25% 以下，即便是一些相对来说业务发展已经成熟，因而天然的运维压力较大的团队，这个比例也不要超过 35%。
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
所以在PPT中抽离出来，单独梳理了一篇文章，跟大家一起分享一下。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。...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。
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。...要同时支持并行和串行：抽象出多线程模型，将串行视为多线程中只有一个线程的特例，解决多线程输出乱序问题 文件传输功能：由于ssh的sftp子系统只支持单个文件传输，所以需要以递归思想传输目录；尽量减少无谓通信...3.0.6-12.el6.x86_64 already installed and latest version Nothing to do 也可通过--skip-err参数忽略批量执行中的错误...本文项目GitHub地址，欢迎star和fork： https://github.com/jkklee/ops-batch
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。...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。...在这个过程中，IT 运维的概念逐渐产生，维基百科上是这样定义 IT 运维（IT Operations）的： IT Operations is responsible for the smooth functioning...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。
返回一个元组(value, indices), 其中indices是原始输入张量中沿dim维的第k个最小值下标。...tuple,可选的) —- 输出张量 返回值： 为ByteTensor类型或与tensor相同类型，为元组(sorted_tensor,sorted_indices)，sorted_indices为原始输入中的下标...2, 1]]) 15. torch.topk(input, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) 说明： 沿指定dim维度返回输入张量input中k...参数： input(Tensor) —- 输入张量 k(int) —- “top-k”中的k值 dim(int,可选的) —- 排序的维度 largest(bool,可选的) —- 布尔值，控制返回最大或最小值...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
Docker在Jenkins Pipeline中是一等公民 测试的分级策略 来看看别人的流水线 看点5：圆桌讨论 四位大师：CloudBees CEO，Jenkins创始人 KK，《持续交付》作者Jezhumble
序言 在软件吞噬时间的时代，在IT基础设施多样性与分布式趋势中，部署的复杂性与规模日益增加，而大部分的软件崩溃都发生在部署过程中。目前提高部署效率与稳定性成为了一个严峻的挑战。...本章节主要是介绍一下软件发布过程中各种坑。上图可以简化地去看第一块，即：Codebase。所有的代码和分支都在代码库中。...这个过程里面其实有非常多的手动的工作，就导致了在研发过程中很多低效和没有必要的动作，或者不产生价值的动作。怎么去识别，如何避免研发过程中这些复杂的过程不会影响最后的Release（发布）？...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。...有人会问：持续交付直接到生产环境中，那么你真的敢上线吗？上线之后对客户有影响怎么办？解决办法是：我们用前端的负载均衡把边缘节点的用户流量屏蔽掉，不会让真实客户进来。
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