现代组织会收集并维护海量数据。获取最优质的信息既昂贵又难以维护,而且并非所有数据都需要相同程度的关注。学习数据质量能帮助我们就数据做出明智决策。
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通过我们的互动练习之一,将理论转化为实践
本章将介绍 DevOps 的定义、核心原则及其带来的收益。您还将了解它如何应用于不同类型的软件开发。最后,我们将回顾项目管理基础,比较不同方法,并说明这些方法如何助力 DevOps,为组织带来显著优势。
本章将介绍 IT 基础设施的主要组成部分、变更管理和软件架构。您将看到不同部分如何组合构建在线产品、它们之间如何交互,以及团队如何基于 DevOps 变更管理模型开展协作。您还将深入探索 DevOps 的关键要素。 在本章结束时,您将具备处理复杂软件工程问题(如架构设计)的能力,并能够更安全、更快速地改进在线产品。
在这里,您将以数据工程师的视角来理解和实践 DevOps。您将从数据工程的立场出发,探讨 DevOps 架构意味着什么。接着,您会学习与数据流水线相关的核心概念,以及它们在微服务架构中的应用。 在掌握数据流水线之后,您将切换到数据科学的视角,从报表与分析的角度审视 DevOps。最后,您将了解 DevOps 的工具生态,并讨论 DevOps 常用的主要工具。
在最后一章中,您将了解 DevOps 如何帮助确保高数据质量。此外,您还会探讨软件的可观测性与可靠性。最后,您将学习支撑 DevOps 的文化理念。随后,我们将串联并巩固所学内容,助您充分掌握 DevOps 的力量。
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