Combinare DataOps, MLOps e DevOps: superare le prestazioni dell'analisi e dello sviluppo del software con le pratiche degli esperti sull'ottimizzazione e l'automazione dei processi (inglese).

Recensioni dei lettori

Il libro ha ricevuto un feedback negativo soprattutto a causa del linguaggio difficile e della mancanza di una struttura logica, che rende difficile per i lettori la comprensione dei contenuti. Molti hanno trovato particolarmente problematico il primo capitolo, pieno di frasi confuse e informazioni irrilevanti.

La descrizione e la prefazione sono apparse promettenti, suggerendo un potenziale di contenuti di valore.

Il libro è difficile da leggere a causa di frasi strutturate in modo strano e di una punteggiatura dubbia. Manca di un flusso logico, ripete inutilmente le idee, include informazioni casuali e le figure sono confuse.

(basato su 1 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Combining DataOps, MLOps and DevOps: Outperform Analytics and Software Development with Expert Practices on Process Optimization and Automation (Engli

Contenuto del libro:

Accelerare la fornitura di software, dati e apprendimento automatico.

CARATTERISTICHE CHIAVE

⬤  Ogni capitolo armonizza le culture DevOps, Data Engineering e Machine Learning ottimizzato.

⬤  Fornisce ai lettori le competenze AGILE per ridefinire continuamente le priorità dei backlog di produzione.

⬤  Containerizzazione, Docker, Kubernetes, DataOps e MLOps sono tutti integrati.

DESCRIZIONE

Questo libro spiega ai lettori come rendere operativa la creazione di sistemi, applicazioni software e informazioni aziendali utilizzando, tra l'altro, le migliori pratiche di DevOps, DataOps e MLOps.

Dall'impacchettamento delle unità di software e delle loro dipendenze all'automazione del ciclo di vita dello sviluppo del software e del deployment, il libro fornisce una tabella di marcia per l'apprendimento che parte dalle basi e arriva agli argomenti avanzati. Questo libro insegna come creare una cultura di cooperazione, affinità e strumenti su scala utilizzando DevOps, Docker, Kubernetes, Data Engineering e Machine Learning. La progettazione di microservizi, la creazione e la manutenzione di cluster, l'elaborazione di pipeline di dati e l'automazione delle operazioni con l'apprendimento automatico sono tutti argomenti che vi aiuteranno nella vostra carriera. Utilizzando ciascuno dei metodi xOps descritti nel libro, noterete un chiaro cambiamento nella vostra comprensione dello sviluppo del sistema.

Nel corso del libro, vedrete come ogni fase dello sviluppo del software viene modernizzata con le tecnologie più aggiornate e gli approcci più efficaci alla gestione dei progetti.

CHE COSA IMPARERETE?

⬤  Imparare a confezionare il codice e tutte le sue dipendenze in un container.

⬤  Utilizzare DevOps per automatizzare ogni fase dello sviluppo del software.

⬤  Imparare a creare microservizi focalizzati su un problema specifico.

⬤  Utilizzare Kubernetes per containerizzare le applicazioni in una varietà di contesti.

⬤  Utilizzando DataOps, è possibile allineare persone, processi e tecnologia.

A CHI È RIVOLTO QUESTO LIBRO

Questo libro è destinato ai team di ingegneria del software, ai professionisti dei dati, alle operazioni IT e ai team di sviluppo delle applicazioni con conoscenze pregresse nello sviluppo del software.