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DevOps将在5个领域影响云计算

【金融特辑】光大银行科技部DBA女神带你从0到1揭秘MGR 根据调研机构Allied Market Research公司的预计,到2023年,DevOps市场规模将达到94亿美元。而在2020年,云计算服务规模预计将增长到2664亿美元,DevOps和云计算的持续重叠似乎显而易见。当然,就像科技世界的每个部分一样,这种重叠的成功是由创新驱动的。以下是2020年需要关注的五个创新领域。 1. 无服务器架构 根据调研机构Technavio公司的研究,到2023年,无服务器计算的市场份额预计将增长91.6亿美元。目前,所有主要的云计算提供商都提供无服务器选项或功能即服务(FaaS)。这些服务可使DevOps团队进一步加快部署速度,提高可扩展性,并改善用户体验。同时,团队可以减少或消除基础设施维护和成本。 许多持续集成(CI) /持续交付(CD)管道已经利用了这些服务,并且数量只会增加。特别是由于工具服务(例如GitLab和Knative)的支持越来越多。Knative使团队能够在Kubernetes中构建、部署和管理无服务器工作负载。该组合可以帮助DevOps团队在不浪费资源的情况下获得无服...

机器学习工程师和数据科学家之间的区别

【金融特辑】光大银行科技部DBA女神带你从0到1揭秘MGR 如今,数据科学家的工作已经变得越来越通用,以至于机器学习可能完全包含在其中。 数据科学家和机器学习工程师是目前行业中最热门的两项工作。在本文中,我将介绍机器学习工程师和数据科学家之间的区别。 什么是机器学习和数据科学? 机器学习是利用人工智能使计算机无需编程就能学习。在机器学习中,可以通过使用可访问的数据和不同的算法来构建机器学习模型。这些算法使软件应用程序可以在不进行任何编程的情况下预测结果。 数据科学是深入研究数据并理解示例、模式和行为的科学。简单地说,数据科学就是从可访问的数据中进行预测和推断。这些重要的知识可以帮助组织了解客户的行为和兴趣,并做出更明智的业务决策。 例如,Netflix通过区分客户端观看模式来理解他们喜欢什么,并利用这些数据在其网站上发布新剧集。 谁是数据科学家和机器学习工程师呢? 既然我们对机器学习和数据科学有了基本的了解,那么我们应该如何理解谁是机器学习工程师和数据科学家呢? 数据科学家 数据科学家帮助组织从数据中提取有价值的见解。数据科学家分析数据并使用能够发现数据模式的编程语言(如Java)创建...

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