Implementasi DevOps

Organisasi rekayasa Anda berkembang, dan sekarang Anda memiliki Data Engineer, Machine Learning Engineer, dan Software Developer. Anda ingin semua tim bekerja erat dan kolaboratif. Selain itu, Anda ingin tim Anda menggunakan pendekatan MVP (membangun fungsionalitas dasar terlebih dahulu, menambahkan fungsionalitas kemudian). Metodologi mana di bawah ini yang sebaiknya Anda terapkan?

devops is a combination of quality assurance, software development, and IT Operations. DataOps is composed of Data Quality, Data Engineering, and Data Integration. MLOps contains ML Model training, Machine Learning, and Model Maintenance.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Konsep DevOps

Lihat Kursus

Latihan interaktif langsung

Ubah teori menjadi aksi dengan salah satu latihan interaktif kami

Mulai latihan

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Konsep DevOps

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

893 reviews

Mulai Kursus Gratis

Bab ini membahas apa itu DevOps, prinsip-prinsipnya, serta manfaat yang diberikannya. Anda akan mengetahui bagaimana DevOps diterapkan pada berbagai jenis pengembangan perangkat lunak. Terakhir, Anda akan mempelajari dasar-dasar manajemen proyek untuk melihat berbagai pendekatan dan bagaimana pendekatan tersebut dapat mendukung DevOps sehingga menghadirkan keuntungan signifikan bagi organisasi.

Exercise 1: Apa itu DevOps?Exercise 2: Manfaat DevOps Exercise 3: Karakteristik DevOps Exercise 4: Kasus Penggunaan DevOps Exercise 5: Insinyur yang mana?Exercise 6: Menggunakan model yang tepat Exercise 7: Implementasi DevOps

Latihan Saat Ini

Exercise 8: Metodologi Manajemen Proyek untuk DevOps Exercise 9: Kerangka kerja manajemen proyek Exercise 10: Faktor untuk menentukan kerangka kerja manajemen proyek terbaik Exercise 11: Memilih model manajemen proyek terbaik

Bab ini memperkenalkan komponen utama infrastruktur TI, manajemen perubahan, dan arsitektur perangkat lunak. Anda akan melihat bagaimana berbagai bagian bergabung membentuk produk daring, bagaimana bagian-bagian tersebut saling berinteraksi, dan bagaimana tim berkolaborasi dalam Model Manajemen Perubahan DevOps. Anda juga akan mengeksplorasi elemen utama DevOps secara mendalam. Di akhir bab ini, Anda akan lebih siap menghadapi beberapa masalah rekayasa perangkat lunak yang kompleks, seperti perancangan arsitektur, serta meningkatkan produk daring secara aman dan cepat.

Exercise 1: Model Manajemen Perubahan DevOps Exercise 2: Komponen siklus DevOps Exercise 3: Data Engineering dalam siklus DevOps Exercise 4: Sistem Arsitektur Perangkat Lunak Utama Exercise 5: Data yang bergerak Exercise 6: Membuat keputusan arsitektur Exercise 7: Konsep Infrastruktur TI Modern Exercise 8: Komponen infrastruktur TI Exercise 9: Komponen manajemen perubahan Exercise 10: Elemen DevOps Exercise 11: Pipeline CI/CD Exercise 12: Konsep DevOps vs. konsep infra umum

Di sini, Anda akan memulai perjalanan menavigasi DevOps dari sudut pandang seorang data engineer. Anda akan mengeksplorasi makna arsitektur DevOps dari perspektif Rekayasa Data. Selanjutnya, Anda akan mempelajari konsep-konsep utama terkait Data Pipeline dan bagaimana penggunaannya dalam arsitektur microservices. Setelah mempelajari data pipeline, Anda akan mengenakan peran Data Scientist dan melihat DevOps dari perspektif pelaporan. Terakhir, Anda akan meninjau lingkungan perangkat DevOps dan membahas alat utama yang digunakan untuk DevOps.

Exercise 1: Implikasi Rekayasa Data dari Arsitektur DevOps Exercise 2: Microservices vs. arsitektur monolitik Exercise 3: Rekayasa Data untuk microservices Exercise 4: Pipa Data Exercise 5: Operasi data utama Exercise 6: Pemrosesan batch vs. streaming Exercise 7: Analitik & Pelaporan dengan DevOps Exercise 8: Metrik manajemen perubahan Exercise 9: Arsitektur pelaporan untuk DevOps Exercise 10: Alat: Ekosistem Exercise 11: Sistem arsitektur dan alat Exercise 12: Alat dalam siklus DevOps Exercise 13: Mengotomatisasi pipeline data

Pada bab terakhir ini, Anda akan menelaah bagaimana DevOps membantu memastikan kualitas data yang tinggi. Lebih lanjut, Anda akan mempelajari kualitas dan keandalan dalam perangkat lunak. Terakhir namun tidak kalah penting, Anda akan melihat konsep budaya yang memungkinkan DevOps. Kemudian, Anda akan merangkum semua yang telah dipelajari dan siap sepenuhnya memanfaatkan kekuatan DevOps.

Exercise 1: Menjamin Standar Kualitas Data dengan DevOps Exercise 2: Kualitas data Exercise 3: Elemen kualitas data Exercise 4: Observabilitas dan Keandalan Exercise 5: Observability vs. pengujian Exercise 6: Meningkatkan keandalan Exercise 7: Konsep Budaya DevOps Exercise 8: Konsep budaya Exercise 9: Merespons sebuah insiden Exercise 10: Merangkai semuanya Exercise 11: Manfaat DevOps Exercise 12: Siklus DevOps Exercise 13: SELAMAT!