AWS DevOps Engineer Professional (DOP-C02)认证考试资料整理中文-系列一

特色章节 Chapter 1: 入门ABC 基于Linux单机的负载评估 ABC：六十秒完成Linux性能分析 Chapter 2: 工具平台篇 基于Ganglia实现集群性能态势感知 新一代Ntopng网络流量监控—可视化和架构分析 Packet Capturing:网络数据包的捕获、过滤与分析 Chapter 3: 系统内核篇 How Linux Works 动态追踪技术(一)：DTrace 动态追踪技术(三)：Linux Ftrace Chapter 4: 技术思维篇 基于LVS的AAA负载均衡架构实践 关于珠海航展交通管控对性能优化思路的借鉴 工程师的自我修养：全英文技术学习实践 Chapter 5: 网络安全篇 Cyber-security：黑客入侵导致的性能问题 Cyber-Security：香港拟增设网络安全与科技罪案总警司 Chapter 6: 社区文化篇 Linus Torvalds: 人生在世，Just for Fun

基于javaFX的简易定制化的自动部署

包含以下全部内容的行业标准 - YD/T 3763.1-2021 研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型 第1部分：总体架构 - YD/T 3763.2-2021 研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型 第2部分：敏捷开发管理 - YD/T 3763.3-2021 研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型 第3部分：持续交付 - YD/T 3763.4-2021 研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型 第4部分：技术运营 - YD/T 3763.5-2021 研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型 第5部分：应用设计 - YD/T 3763.6-2021 研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型 第6部分：安全及风险管理 - YD/T 3763.7-2021 研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型 第7部分：组织结构 - YD/T 3763.8-2021 研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型 第8部分：系统和工具技术要求

研发运营一体化（DevOps）能力成熟度 模型 第 4 部分：技术运营

ClearML-自动魔术工具套件，可简化ML工作流程实验经理，ML-Ops和数据管理 清除ML 前身为快板火车 ClearML是ML / DL开发和生产套件，它包含三个主要模块： -自动进行实验跟踪，环境和结果 -ML / DL作业（K8s /云/裸机）的自动化，管道和编排解决方案 -在对象存储（S3 / GS / Azure / NAS）之上的完全可区分的数据管理和版本控制解决方案 检测这些组件是ClearML服务器，请参阅和 在2分钟内 ClearML实验管理员 仅在代码中添加2行即可获得以下内容 完整的实验设置日志 完整的源代码管理信息，包括未提交的本地更改 执行环境（包括特定的软件包和版本） 超参数 ArgParser用于具有当前使用值的命令行参数 显式参数字典 Tensorflow定义（absl-py） 九头蛇配置和替代 初始模型权重文件 完整的实验输出自动捕获 标准输出和标准错误 资源监控（CPU / GPU利用率，温度，IO，网络等） 模型快照（具有可选的自动上传到中央存储的功能：共享文件夹，S3，GS，Azure，Http） 工件日志和存储（共享文件夹，S3

DevOps软件架构师行动指南

研发运营一体化（DevOps）能力成熟度 模型 第 1 部分：总体架构

adf-adb-cicd-demo 适用于Data Factory和Databricks的Azure DevOps yaml管道的示例

最近我阅读了很多有关DevOps的文章，其中一些非常有趣，然而一些内容也很欠考虑。貌似很多人越来越坚定地在DevOps与chef、puppet或Docker容器的熟练运用方面划了等号。对此我有不同看法。DevOps的范畴远远超过puppet或Docker等工具。这样的看法甚至让我感觉有些气愤。DevOps在我看来极为重要，过去15年来，我一直在大型机构，主要是大型金融机构中从事工程业务。DevOps是一种非常重要的方法论，该方法将解决一些最大型问题的基本原则和实践恰如其分地融为一体，很好地解决了此类机构的软件开发项目中一种最令人感觉悲凉的失败要素：开发者和运维人员之间的混乱之墙。请不要误会我的