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数据科学挑战重重 get新技能成当务之急

随着更多新兴工具和技术的出现,许多企业正在努力应对当今大数据和数据科学生态系统的复杂性。 根据TDWI(数据仓库研究所)的最新研究,专业数据科学家的短缺仍然是企业面临的数据科学的挑战之一。 TDWI公司副总裁兼研究总监Fern Halper说:“我们经常听到很多组织表示,在数据科学环境中面临的最大挑战是找到合适的技术和工具。” 该研究收集了超过300家企业的大数据和数据科学经验。大数据分析和数据科学经验这两个主题越来越融合,因为组织需要了解过去几年中收集大量数据的工作者。 此次调查的受访者列举的其他常见挑战还有:缺乏对大数据工具的了解,缺乏利用大数据所需的企业架构,安全和隐私问题以及治理协议不足等问题。 尤其是技术方面的问题特别棘手。Halper表示,在过去几年中出现了许多新工具,包括Hadoop,Spark,Python等等,企业很难确保跟上这些新工具、新技术快速发展的步伐。 有些受访者认为很多技术让人眼花缭乱,其中不乏炒作的因素,他们有时不知道该怎样面对技术的迭代更新。另外一些人认为技术和工具变更速度很快,如果缺乏敏捷性,他们不一定能保持最好的架构。 现在,企业都在使用自己熟悉的工...

Yahoo! Screwdriver:可扩展的持续集成工具

Yahoo! 开源了他们在内部生产系统中使用的持续交付工具Screwdriver。 Screwdriver作为一种持续交付工具,集成了从代码提交到生产系统部署的所有步骤。Yahoo!在过去五年中逐步使用Screwdriver去自动化所有的交付过程,现可达到每日超过25,000次的构建和多于12,000次的git提交。按Yahoo!的说法,他们所希望的持续集成工具应具备以下特性: 使得开发人员易于建立部署流水线。流水线采用YAML文件定义,并可通过放弃变更或者使用另一版本配置文件将流水线还原回早期的版本。 主干开发的优化。主干中应包括应用的可交付版本。为确保被拉取的代码在提交前已得到测试,测试是自动运行的。 支持回滚。任何具有写权限的人可在发生错误时回滚部署。Screwdriver具有五个主要组件: REST API:与流水线协同工作的接口。 Web UI:用于流水线API的可视化接口。 启动器(Launcher):设置环境并执行Shell命令的工具。 执行引擎(Execution Engine):可插拔的构建执行器,支持在容器(Jenkins、Kubernetes、Mesos、Dock...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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