


Hari Hari Akhir Perjalanan Pembelajaran DevOps Saya
Merenungkan Perjalanan Luar Biasa
Hari ini menandakan hari terakhir pembelajaran DevOps 30 hari saya! Ia adalah bulan yang sengit, bermanfaat dan sangat mendidik. Apabila saya memulakan perjalanan ini, saya teruja tetapi juga tidak pasti tentang sejauh mana saya akan berkembang dalam pengetahuan saya tentang DevOps dan dalam rangkaian profesional saya. Sekarang, semasa saya menulis catatan terakhir ini, saya dengan bangganya boleh mengatakan bahawa pengalaman ini telah melebihi semua jangkaan saya.
Terima kasih kepada semua orang yang telah mengikuti saya dalam perjalanan ini! Apabila saya memulakan coretan ini, saya mempunyai kira-kira 250 sambungan dalam rangkaian saya. Hari ini, saya menamatkan siri blog ini dengan 10,000 sambungan! Sokongan, maklum balas dan penglibatan anda amat menggalakkan, dan saya amat menghargai setiap seorang daripada anda.
Apa yang Saya Pelajari Sepanjang 30 Hari Lepas
30 hari ini bukan sekadar membaca, belajar dan menulis. Mereka adalah tentang mempraktikkan pengetahuan dan memperoleh pengalaman langsung dalam tonggak utama DevOps. Berikut ialah imbasan kemahiran penting yang saya peroleh:
Kawalan Versi & Git: Menguasai aspek kerjasama sistem kawalan versi untuk pengurusan kod sumber.
Containerization dengan Docker: Memperoleh kepakaran dalam Docker dan memahami peranan kritikal kontena dalam pembangunan aplikasi moden.
Automasi dengan CI/CD: Melaksanakan penyepaduan berterusan dan saluran paip penggunaan berterusan untuk mengautomasikan aliran kerja.
Cloud Infrastructure (AWS): Menyelam jauh ke dalam perkhidmatan AWS seperti EC2, S3, RDS dan Lambda, mempelajari cara mereka bentuk infrastruktur berskala dan tahan terhadap kesalahan.
Seni Bina Tanpa Pelayan: Menemui kuasa tanpa pelayan dengan AWS Lambda dan cara ia membolehkan anda memfokus pada kod dan bukannya mengurus pelayan.
Pemantauan & Keselamatan: Menggunakan alatan seperti CloudWatch dan IAM untuk memastikan infrastruktur selamat dan dipantau pada setiap masa.
Terima kasih kepada Rakan dan Penyokong Saya
Kepada 10,000 rakan saya: Anda telah menjadi pendorong di sebalik kegigihan saya dalam menyelesaikan cabaran selama 30 hari ini. Sama ada melalui komen, mesej atau suka anda, sokongan anda amatlah berharga. Saya memulakan blog ini dengan pengikut yang kecil, tetapi kini saya berasa terhubung dengan komuniti profesional global yang berkongsi minat yang sama untuk teknologi dan pembelajaran.
Melihat Ke Hadapan
Walaupun rentetan 30 hari ini mungkin telah berakhir, perjalanan DevOps saya baru sahaja bermula. Melangkah ke hadapan, saya merancang untuk:
Teruskan membina projek DevOps dunia sebenar dan kongsi pengalaman saya dengan anda semua.
Menyelam lebih dalam ke dalam Kubernetes dan saluran paip CI/CD lanjutan.
Ikuti perkembangan terkini dengan aliran dan perkembangan terkini dalam teknologi awan dan DevOps.
Ini bukan penamat, tetapi permulaan yang baru. Saya akan terus menyiarkan tentang projek, pembelajaran dan cerapan saya yang akan datang dalam ruang DevOps, dan saya berharap untuk terus berkembang bersama komuniti yang hebat ini.
Ucapan Terima Kasih Akhir
Terima kasih khas kepada semua orang yang membuat ini mungkin, daripada mentor saya kepada rakan sekerja dan setiap orang yang membaca dan berkongsi siaran saya. Mari kita terus menyokong satu sama lain dalam perjalanan profesional kita dan terus belajar!
Hubungi Saya
Ini bukan selamat tinggal, hanya permulaan bab seterusnya! Jika kita belum berhubung, mari kita betulkan. Hubungi saya di LinkedIn dan mari teruskan perbualan ini.
Terima kasih kerana menjadi sebahagian daripada perjalanan ini, dan ini adalah untuk banyak lagi pengembaraan dalam DevOps!
Atas ialah kandungan terperinci Hari Hari Akhir Perjalanan Pembelajaran DevOps Saya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
