阿里云devops平臺 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品云服務(wù)架構(gòu)運維如何規(guī)劃?
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品云服務(wù)架構(gòu)運維如何規(guī)劃?一個的很好的問題。云服務(wù)早就下一界IT技術(shù)創(chuàng)新的核心基礎(chǔ)設(shè)施,利用現(xiàn)有云服務(wù)帶來的彈性和分布式優(yōu)勢,持續(xù)賦能自動化運維。關(guān)鍵詞:DevOps,云原生一,自動化布署CI
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品云服務(wù)架構(gòu)運維如何規(guī)劃?
一個的很好的問題。云服務(wù)早就下一界IT技術(shù)創(chuàng)新的核心基礎(chǔ)設(shè)施,利用現(xiàn)有云服務(wù)帶來的彈性和分布式優(yōu)勢,持續(xù)賦能自動化運維。
關(guān)鍵詞:DevOps,云原生
一,自動化布署CI/CD緩慢化集成主板和自動化部署,以前偶爾會在用Jenkins,配置Git代碼遞交時可以觸發(fā)統(tǒng)合,然后把按照腳本可以觸發(fā)自動出現(xiàn)部署。
在用云服務(wù)后,以阿里云為例,依靠相當(dāng)豐富的DevOps運維工具,將代碼托管、測試3、防御部署等步驟更加高效的串聯(lián)站了起來。
二,AutoScaling自動升降集群化部署時,配置一定會的觸發(fā)條件,滿足時將自動出現(xiàn)提升或則施放服務(wù)器資源。比如當(dāng)CPU使用率達到85%或是內(nèi)存占用率至少85%時,依據(jù)配置好的服務(wù)器和數(shù)量,自動啟動能觸發(fā)。
三,云監(jiān)控CloudMonitor主流云服務(wù)商都將監(jiān)控功能集成顯卡到了基礎(chǔ)架構(gòu)中,以阿里云為例,云監(jiān)控需要提供了多種配置,多維度多維度監(jiān)控頭。
比如配置CPU使用率至85%時,手動觸發(fā)動作,增加服務(wù)器實例,同樣的郵箱通知運維人員。
四,Docker容器技術(shù)Docker將應(yīng)用和依賴發(fā)我到一個可移植的鏡像中,可以實現(xiàn)虛擬化,能增強快捷高效的交付應(yīng)用。
重新搭建阿里云容器鏡像服務(wù)什么GitDocker自動啟動構(gòu)建系統(tǒng),特點資源群口詞服務(wù),利用不自動防御部署更新完,再次不需要單獨部署程序維護Jenkins形成完整服務(wù)器。
五,云原生云原生是指從又開始設(shè)計什么應(yīng)用時,就十分充分判斷并且依靠云服務(wù)的特點,比如說彈性和分布式,也可以簡單明白為:云原生微服務(wù)DevOps持續(xù)交付容器化。
在云原生應(yīng)用系統(tǒng)里,運營、以維護和監(jiān)控,幾乎是自動化的。
我是工作多年的Web應(yīng)用架構(gòu)師,大批發(fā)布麻煩問下軟件開發(fā)方面的文章,歡迎關(guān)注我,了解更大IT專業(yè)知識。
現(xiàn)在,使用Python的市場需求是什么?哪些方面使用的比較多呢?
我總覺得,這個問題太好,要能回答這個問題,必須幾個方面。
技術(shù)層面
從python技術(shù)本身來看,先來看看排名,這是2020年3月份的排名
從排名中可以看出,目前python排名是第一名,可以說在技術(shù)領(lǐng)域,python是如此地火,也直接可以證明了python目前在領(lǐng)域應(yīng)用上與未來發(fā)展上,前途不可限量。有一點要提再看看,python是最近幾年才又開始火下來的,只不過在1999年的時候,阿里巴巴早又開始公司招聘python工程師,而且這門語言的最優(yōu)秀。
需求層面
目前,python最主要的用途,肯定數(shù)據(jù)分析這一塊。
網(wǎng)上現(xiàn)在有列個很多發(fā)展方向,我們一個一個來總結(jié)可行性
1、WEB開發(fā)web開發(fā)相對于python來說,并不是什么不能不能辦得到,完全是現(xiàn)在web開發(fā)主流也是以Java偏于,加上現(xiàn)在微服務(wù)不流行,這點上可以算很沒用處
2、桌面軟件這點上不要說,現(xiàn)在招聘人才,你去看看吧桌面軟件用python,而且少,需求做出決定了用途,沒什么辦法。
3、爬蟲這點上,python完全是老大了,python雖然相當(dāng)杰出的,有多最優(yōu)秀呢,就是你說的爬蟲就不可同于python。
4、云計算云計算對很多人來說都很高深,估計很多人都不會去外界到,不過python在這個方面卻也很很厲害,很有名的云計算框架OpenStatck那就是區(qū)分python進行開發(fā),如果不是有幸不需要去改底層,就要掌握這門技術(shù)。
5、人工智能目前,在業(yè)界中,有很多機器學(xué)習(xí)的算法,都是需要python進行開發(fā),像sklearn框架,是區(qū)分python來做,也許有同學(xué)會說,我們用matlab來寫算法,這個也是很不錯的,不過在應(yīng)用中,基本是以python重點,也算,在這個方面,python是老大。
6、運維方面現(xiàn)在的應(yīng)用開發(fā),能上云的盡可能上云,降低運維層面的人力的或資源的輸出,像阿里云,騰訊云,不必須自己動手,見意上云。
7、金融分析曾經(jīng)與朋友在一起搞過一個股票的金融數(shù)據(jù)分析,拿回了幾十年的數(shù)據(jù),做機器學(xué)習(xí)應(yīng)利用預(yù)估,但是我們忽視了ZG股市的。。。哈!哈!哈!,什么,也可以算一次失敗而告終。但是python在這方面雖然挺好的,有很多數(shù)據(jù)分析的模塊然后可以使用,比較不錯的。
8、科學(xué)計算在這個方面,我我還是也很我推薦matlab來做,python只不過也可以不的,不過通常分散在應(yīng)用領(lǐng)域,matlab在科學(xué)計算方面,是有著不可撼動的地位。
歸納python在需求及應(yīng)用領(lǐng)域上,通常應(yīng)該分散在數(shù)據(jù)分析,機器學(xué)習(xí)方面,要怎么學(xué)習(xí)的話,我建議往這兩個方面走,未來國家也在這個方面動員了巨大無比的人力物力,這是一個的很好的方向。