WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'devops'


От диаграмм к коду: какой инструмент подходит для ваших потребностей в развертывании Kubernetes?
Kubernetes стал популярным решением для управления контейнерными приложениями, но развертывание и управление приложениями в Kubernetes может оказаться сложной задачей. В этой статье я расскажу о некоторых из этих проблем и поделюсь тем, как мне удалось их решить.

Как настроить обратный прокси для экземпляра Jenkins на AWS EC2
Пошаговое руководство с веб-сервером NGINX Дженкинс - один из распространенных инструментов, которые можно встретить в стратегии DevOps любой компании. Конвейер как код - один из востребованных навыков, которым вам нужно овладеть, если вы действительно увлекаетесь DevOps. От создания приложения до их развертывания в различных средах Jenkins может позаботиться о сквозном конвейере. Вы даже можете спроектировать конвейер для всего процесса. В этом посте мы увидим, как настроить..

MLOps является частью DevOps. Не форк  — мои мысли о статье MLOps в качестве генерального директора стартапа MLOps.
К настоящему времени все, должно быть, видели документ THE MLOps. «Операции машинного обучения (MLOPs): обзор, определение и архитектура » Доминик Кройцбергер, Никлас Кюль, Себастьян Хиршль Качественный товар. Если вы еще не читали ее, обязательно сделайте это. Авторы дают исчерпывающий обзор: Что такое МЛОпс, Принципы и компоненты экосистемы MLOps, Люди/роли, участвующие в выполнении MLOps, Архитектура MLOps и рабочий процесс, которые есть у многих команд. Они решают..

Дженкинс: не удалось инициализировать секретный провайдер Kubernetes
У Дженкинса есть следующий сигнал тревоги: Не удалось инициализировать секретный провайдер Kubernetes Failed to initialize Kubernetes secret provider java.net.UnknownHostException: kubernetes.default.svc: Name or service not known at java.base/java.net.Inet6AddressImpl.lookupAllHostAddr(Native Method) at java.base/java.net.InetAddress$PlatformNameService.lookupAllHostAddr(InetAddress.java:929) at java.base/java.net.InetAddress.getAddressesFromNameService(InetAddress.java:1525)..

Docker Compose: советы и рекомендации, которые вы должны знать
Какой была бы жизнь разработчиков без Docker? Вероятно, мы все возились бы с установкой зависимостей друг на друга, рвали на себе волосы и сеяли хаос. Мир разработки программного обеспечения был бы совершенно другим без Docker. Вот почему важно знать основы не только Docker, но и одного из его самых полезных модулей: Compose. Docker Compose — это способ собрать и запустить множество различных элементов Docker вместе как одну целостную систему. Вы можете определить контейнеры, сети..

DevOps в Linux — /proc Справочник, часть третья
Глубокое погружение в каталог Linux /proc /прок/йомем Этот файл отображает физические адреса (и/или шины), отображаемые в настоящее время ядром и/или различными драйверами устройств. Однако точный формат отображения сильно зависит от архитектуры и устройства. $ cat /proc/iomem 00000000-00000fff : Reserved…

Конечные автоматы AWS  —  Развязка и оркестрация лямбда-функций
Недавно я написал статью об AWS Lambda . Моя статья послужила кратким введением в сервис и его функциональные возможности. В этой статье мы рассмотрим еще один ценный актив в вашем бессерверном арсенале AWS: пошаговые функции и, в частности, конечные автоматы. В июле 2019 года AWS решила предоставить нам доступ к своему API CloudWatch Events с ребрендингом событий CloudWatch на EventBridge, который является их бессерверным решением для шины событий. В сочетании с Step Functions это..

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]