在生产环境中,我见过的最恶劣的代码是一个极度复杂的、难以理解和维护的代码。这种代码通常具有以下特点:
为了避免这种情况,开发人员应该遵循一些最佳实践,如编写简洁、可读性强、可维护性高的代码,使用合适的命名规范和注释,遵循软件设计的最佳实践,以及编写健壮的错误处理和异常处理等。
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在我的第一篇文章中,《Kubernetes是一辆自卸车:这就是为什么》中,我谈到了Kubernetes在定义,共享和运行应用程序方面如何出色,类似于自卸卡车在移动污垢方面如何出色。在第二篇《如何导航Kubernetes学习曲线》中,我解释了Kubernetes的学习曲线实际上与运行生产中的任何应用程序的学习曲线相同,实际上比学习所有传统作品(负载均衡器,路由器,防火墙,交换机,集群软件,集群文件系统等)。这是DevOps,这是开发人员和运营部门之间的合作,用于指定事物在生产中的运行方式,这意味着双方都需要学习。在第四篇Kubernetes的基础知识中:学习如何首先驾驶,我重新构造了Kubernetes的学习框架,重点是驾驶自卸卡车而不是建造或装备它。在第四篇文章中,有4种工具可以帮助您驱动Kubernetes,我将分享我爱上的工具,以帮助您在Kubernetes中构建应用程序(驱动自卸车)。
上世纪 70 年代,人们利用仿生学的原理,充分利用计算机的快速性、可靠性、大存储量、可重复性、高计算性能,把传统的检测、处理、执行环节与计算机技术密切配合,实现了产品检测的高度智能化,由此产生了机器视觉的概念。
云原生技术使我们能够在大规模下运行越来越大、越来越复杂的系统。容器确保了部署单元被整洁地封装并且在不同的运行时之间保持一致。Kubernetes 帮助确保这些容器在不同负载下都是健康和可用的。监控组件为系统的性能和行为提供了惊人的可见性。
本节首先介绍表面缺陷检测的基本概念、重要意义和应用现状,对概念、意义及现状的充分了解能够帮助读者更清晰地理解表面缺陷检测方法的发展历程,从而掌握目前主流的视觉检测方法。
原文:https://devops.com/the-argo-project-making-gitops-practical/
更具体地说,DevOps是补充但不能取代敏捷,是将运维纳入产品开发过程的思维方式,
不论在传统产业,还是新兴领域,都涌起了一股工业互联网建设和应用的热潮。其实早年政府就已经提出,推动互联网与制造业融合,提升制造业的数字化、网络化、智能化水平。发展工业互联网,对于我国打造制造强国,推动经济高质量发展,都具有十分重要的意义。
成功的 DevOps 证明了一个观点,即组织理解但很少采取行动:善待员工可以获得更好的结果。
文 | Rethink Robotics Rethink Robotics公司日前宣布其第二代智能协作机器人Sawyer现已开始接受订购,Sawyer广泛适用于各类工厂生产环境,目前已经被部署在世界
您是否想更快地构建软件并更频繁地发布软件,而又不想冒着对用户体验产生负面影响的风险?想象一下这样一个世界:在生产中测试和发布不仅不再那么令人恐惧,而且成为常态。这就是功能标志的世界。
----实际上,早期企业组织管理的“效率观”,是个仅仅局限于财务角度的、投资回报计算的狭隘概念,它是在同时/同质/同量环境下的投入产出之比,因此,它是一个或一组可对比的/可衡量的/可计算的科学严谨的财务“数字”。但是,现代企业组织的“效率”概念,其内涵则要丰富得多,它早已超越了单纯的财务数字计算,而是进入到了广阔而丰富的外部顾客竞争层面;在今天市场竞争充分、消费者越来越挑剔的状况下,传统企业投入产出式的效率,往往意味着在生产积压库存产品,所以,现代企业管理以“现代绩效”替代了“传统效率”,即:传统的/面向组织内部的/降低成本的效率竞争,让位于现代的/面向组织外部的/争夺顾客的绩效竞争。
产品品质是企业的发展和竞争的基础,品质管理系统(QCS)通过在关键环节设置检测系统(原料存储监控,AOI检验,生产安装过程巡检,产品终检等),通过优化测试检验手段和构建产品品质数据库,对品质问题进行分类分析,运用数据挖掘算法找出品质问题的影响因素,实现品质问题追溯、品质预测与控制。构建自动化生产测试系统,通过分析生产测试系统的各类数据优化生产过程,持续提升产品品质,降低管理成本是当前工业4.0智能工厂最关键的任务之一。
RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签,操作快捷方便。
工业物联网(IIoT)解决方案正迅速成为获得竞争优势的关键,使企业能够进入新的商业模式和市场。当然,物联网是一个扩展的范畴,涵盖了从传感器和旧式设备到网络、基础设施和数据存储等一系列组件。挑战在于构建一个系统,使所有这些不同的组件以支持组织业务目标的方式协同工作。
功能 flag 在 Sentry 的代码库中声明。对于自托管用户,这些标志然后通过 sentry.conf.py 进行配置。对于 Sentry 的 SaaS 部署,Flagr 用于在生产中配置标志。
随着焊接机器人的技术水平不断提升,工业焊接机器人的应用让很多工人能够原理恶劣的工作环境,工业焊接机器人和传统的焊接主要区别就是具备了智能焊接系统,焊接机器人可以对焊接工件自动化和智能化的焊接,挑选合适的工业焊接机器人能够助力企业提升生产效率,降低产品的生产成本,并且工业机器人能够对焊缝完成精准焊接,焊接质量稳定,因此,企业对工业焊接机器人合适的选型是很重要的。
企业可以为所有架构蓝图绘制一个示例存储库。投资组合的示例存储库使从每个图表元素以及整个项目中收集和共享单个图像成为可能。
众所周知,Kubernetes很难! 以下是在生产中使用它应遵循的一些最佳实践。遵循这些步骤能够确保更高的安全性和生产效率。
您可能会听到很多关于Kubernetes和Docker的信息 -您可能想知道哪一个更好。
AI(人工智能)为应用开发者开创了一个全新的可能性。通过利用机器学习或深度学习,您可以生成更好的用户配置文件、个性化设置和推荐,或者整合更智能的搜索、语音界面或智能助手,或者以其他数种方式改进您的应用。你甚至可以构建看得懂、听得懂,并与人类互动的应用。准备学习AI的你,知不知道选择哪种编程语言合适呢?以下列举的五种编程语言,被认为是最适合用来学习AI。大家可以参考一下。
安全研究人员指出了云平台可见性不佳面临的风险,并提出了评估谷歌云平台中身份和访问管理(IAM)的一种新策略。
今天,栈长就来总结一下我遇到过的一些神逻辑代码,不一定很全,但我真心写不出,真心让我自叹不如啊!
首先,什么是边缘计算?这是一个广泛的概念,但简单来说,它是在数据源头或靠近数据源头处理数据的方式。它有许多不同的好处或理念。大多数人寻求每秒处理毫秒级的数据,因为他们想要低延迟,同时也想要能够节省带宽。他们不需要将所有原始数据发送到顶层,每个人可能都熟悉云计算,因为这是我们每天工作的术语,云数据中心是全球部署的,平均响应时间,虽然到今天可以做到毫秒级,但绝对不是实时的。有时您实际上需要更多的处理时间,可以是分钟或有时候小时,最后一个是,您通常需要更大的带宽来进行处理,因为所有数据都需要被传输到数据中心的某个地方进行处理和发送回来。因此,这需要大量的资源。所以说。边缘计算具有本地处理、实现低延迟和减少带宽的好处。
仅在 2019 年上半年,ArXiv 论文中 PyTorch 的引用量增长了 194%;PyTorch 平台的贡献者数量比去年增长了 50% 以上,达到近 1200 人。
机器之心报道 作者:泽南 ChatGPT 兴起,大模型已成为技术革命的核心,大模型覆盖领域极宽,知识足够深,又非常好用,那么它将如何改变产业呢? 4 月 26 日下午,第四范式首次向公众展示了大模型产品「式说」3.0 版,并提出 AIGS 战略(AI-Generated Software):以生成式 AI 重构企业软件。「式说」将定位为基于多模态大模型的新型开发平台,提升企业软件的体验和开发效率,实现「AIGS」。 「二维码在国内无处不在,但在海外的推进速度不快,这是因为人们已经形成了信用卡等支付习惯。
在生产环境中使用Kubernetes的企业,仍在努力在灵活性和复杂性之间找到平衡。Spectro Cloud发布的2023年报告为您揭开生产环境Kubernetes使用的现状。
导语:今天很荣幸拜访了一家染织行业企业,共同踏上数字化之旅,让染织业成为数字化转型的先锋。在这个市场竞争激烈的时刻,我们深知成本控制和产品质量的重要性。因此,本文旨在为您打造一份量身定制的数字化转型方案,以先进的物联网技术为引领,助您在激烈的市场竞争中行稳致远。
这篇文章基于最近一次与Cloud Native Computing Foundation合作,与OverOps工程团队的Brandon Groves和Ben Morrise合作创建的网络研讨会。
普罗布斯特:我叫凯瑟琳·普罗布斯特。我是谷歌的工程总监。我在这里向你们介绍复杂系统、微服务和人类。让我们从一个可能会有点意外的问题开始。北极熊与微服务有什么关系?乍一看,你可能会说他们之间可能没什么关系。让我们再深入一点。你可能知道,北极熊吃海豹。很容易理解北极熊的数量与海豹的数量有着密切的关系。如果你再往前走几步,事情就会变得复杂得多,速度也会快得多。让我们这样做吧。随着气候的变化,北极熊和海豹的栖息地也在发生变化。栖息地的变化对海豹以及北极熊种群的影响实际上要复杂得多。那么食物链上的其他动物呢,比如企鹅
通信技术的不断演进,5G 技术应运而生,随时随地万物互联的时代已经来临。5G 技术不仅带来了更快的连接速度和前所未有的用户体验,也为制造业,微电子及集成电路发展带来了巨大的发展机遇和挑战。很多年前,工业互联网的概念就已提出,但总体比例还是很小,联网设备涉及的应用也都还很浅。主要原因在于目前互联网在时延和可靠性方面还达不到要求。
随着全球发展中国家的需求快速增长,世界对能源的需求将持续攀升。在过去十年中,石油和天然气行业对现场的通讯服务需求也大大增加。复杂的设备操作和大量的数据采集分析要求,以及在多个陆上和海上位置之间进行的高度协作工作流程,这些操作越来越依赖于强大的通信系统支持。
在生产环境中部署机器学习模型是一个复杂的过程,需要考虑诸多因素,也存在很多挑战。近日,来自剑桥的研究者梳理了该流程常见的问题。
近年来,机器学习在学术研究领域和实际应用领域得到越来越多的关注。但是,在生产系统中部署机器学习模型存在许多问题和担忧。近日,来自剑桥的研究者做了一项调查,综述了在各个用例、行业和应用中部署机器学习解决方案的报告,并提取了机器学习部署工作流程各阶段需要实际考量的因素。
近几年,国内机器视觉的普及型呈爆炸式增长,尤其对于国内的制造业,企业应用机器视觉,可以减少产品故障,提升生产线的整体质量,都是机器视觉不可或缺的因素。机器来获取图像、评估图像、解释(情况)然后做出适当反应的能力被称为机器视觉。
随着 DT 时代的来临,数据对于企业经营决策的价值日益凸显,而企业在进行互联网+转型的过程中,如何让数据架构平滑迁移到大数据平台,对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢,请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多,比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等,如果是一个新上线的系统,相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇,一个较老的系统如何平滑迁移到
曾在 52CV 发表 “最新图文识别技术综述”,研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等,身处传统产业领域,致力于AI技术在工业生产中的落地开花。
作者 | Tina 机器学习在行业中的应用变得越来越流行,从而成为了软件开发的常规武器。行业的关注点,也逐渐从机器学习能做什么,过渡到如何有效地管理机器学习项目的交付流程上来。 然而相对于传统软件开发,例如 Web 服务或者 Mobile 应用来说,这类程序的开发、部署和持续改进也更加的复杂。但好在经过不断的实践,行业总结出了一套敏捷的工程化流程,供大家在持续交付时遵循和参照。 在 Thoughtworks 技术雷达峰会上,徐昊就《机器学习的工程化》发表了主题演讲,InfoQ 也借此机会对徐昊进行了采访,
简而言之,这些团队并没有真正体会到持续集成的好处,而是为了完成上级的任务而演一场“我们在持续集成”的戏——这也正是这个反模式的名字由来。过去十年中,我们在众多刚开始实施持续集成的企业见过这一幕。领导认识到持续集成的好处,但是推行成了个大问题:推轻了,下面团队不愿动,技术问题解决不了;推重了,下面团队来个上有政策下有对策,领导想看什么就给你演什么——持续集成剧场就此落成。比如说你见过一个表面看起来一直是绿色但是背后连编译都不敢跑的持续集成吗? 我见过。真是一场好戏。
仓库地址:https://hub.docker.com/r/rancher/server/ 官网:https://rancher.com/ docs:https://rancher.com/docs/rancher/latest/zh/ 目前Rancher只支持Linux,不支持Windows和Macos
翻译自 Three Common Kubernetes Challenges and How to Solve Them 。
---- 新智元报道 来源:GitHub 编辑:小咸鱼 好困 【新智元导读】GitHub在其全球开发者大会上,宣布Copilot将增加对包括Neovim和JetBrains IDEs在内的编辑器的支持,重点是JetBrains的IntelliJ IDEA和PyCharm。GitHub还宣布Copilot支持Java、C、C++和C#等语言的多行代码完成,还有自上次GitHub Universe 以来,进行的20000多项产品改进。 想写出漂亮的代码,但是就是憋不出来怎么办?急! 其实,大可不必这么
作者 | 高玉娴 智能制造是制造业加速数字化变革核心抓手。通过云计算、大数据、人工智能、物联网等数字技术与先进制造技术的深度融合,全面优化从研发、供应链、工厂运营到营销、销售、服务等各个环节,将提升企业的生产和运营效率,降低制造和维修成本,提高营销和服务体验。随着变革进一步进入“深水区”,这还将助力制造业实现高质量发展,甚至是商业模式创新和产业升级。 尤其是在全球经济环境震荡,“供应链困境”一时难解,市场充斥着不确定性因素的眼下,加快智能制造布局以实现提效、提质、降本,是制造业重塑核心竞争力的可靠路径
大多数功能测试用例和自动化测试用例在测试环境中以速度验证通过,但是很难保证这些用例在生产环境中具有相同的效果。特别是跨浏览器测试,则需要确保跨各种操作系统,运行在不同操作系统上的各种浏览器,浏览器版本无缝呈现Web应用程序。毕竟,在您实际进行生产测试之前,您可能永远都不知道用户会采用哪种鬼一样的搭配组合访问网站,对吗?
(点击图片可以查看大图) 尽管依赖管理的概念并不新奇,在很多技术栈下它甚至已经被作为一种基础开发实践,但在PHP 社区却并非如此。Composer(getcomposer.org)作为 PHP 技术栈下的依赖管理工具,深受其他技术栈下依赖管理工具的影响。例如,Node 的 npm 以及 Ruby 的 Bundler 等。现如今 Composer 已经被 PHP 项目广泛使用,并且其本身也日趋成熟。虽然在对内部库的管理上,Composor还有待改进,但是对于大多数外部库的管理 Composor 已能够完全
过去“开发人员编写代码,运维人员运行代码”的界限已经不存在了。如果你编写、设计或贡献应用程序,你对应用程序在生产中的执行负有一定的责任。在某些时候,你会被要求诊断和修复它。
对于国外的“网红”技术,国内公司都是要试一下的。继云计算、大数据、人工智能、微服务和区块链之后,混沌工程也引起了国内IT领导们的注意。他们会叫来手下技术骨干说:“试一试混沌工程吧”。
原文:https://codefresh.io/containers/docker-anti-patterns/ 容器已经遍地开花?。即便你尚未认定 Kubernetes 才是未来之选,单为 Dock
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