您的工程组织正在扩张，现在已经有数据工程师、机器学习工程师和软件开发工程师。您希望所有团队紧密合作、协同高效。同时，您也希望各团队采用 MVP 方法（先构建基础功能，后续再逐步完善）。下面哪种方法论最适合？
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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。
当前练习
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。
