[Accelerate State of DevOps 2021 快速摘要]
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主要發現
1. 表現最好的人正在成長並繼續提高標準
在我們的研究中,優秀的執行者現在佔團隊的 26%,並且縮短了他們對生產變更的準備時間。該行業繼續加速發展,團隊從中看到了有意義的好處。
2. SRE 和 DevOps 是互補的理念
利用我們的站點可靠性工程 (SRE) 朋友概述的現代運營實踐的團隊報告了更高的運營績效。優先考慮交付和卓越運營的團隊報告了最高的組織績效。
3. 越來越多的團隊正在利用雲,並從中看到了顯著的好處
團隊繼續將工作負載轉移到雲中,而那些利用雲的所有五種功能的團隊會看到軟件交付和運營 (SDO) 性能以及組織性能的提高。多雲的採用也在增加,因此團隊可以利用每個提供商的獨特功能。
4. 安全的軟件供應鍊是必不可少的,也是驅動性能的驅動因素
鑑於近年來惡意攻擊的顯著增加,組織必須從被動實踐轉變為主動和診斷措施。在整個軟件供應鏈中集成安全實踐的團隊快速、可靠和安全地交付軟件。
5. 良好的文檔是成功實施 DevOps 功能的基礎
我們第一次測量了有助於這種質量的內部文檔和實踐的質量。擁有高質量文檔的團隊能夠更好地實施技術實踐並整體表現得更好。
6. 在充滿挑戰的情況下,積極的團隊文化可以減輕倦怠
團隊文化對團隊交付軟件和實現或超越組織目標的能力有很大影響。在 COVID-19 大流行期間,具有生成性 1,2 文化的包容性團隊經歷較少的倦怠。
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Technical DevOps capabilities
我們的研究表明,通過採用持續交付進行 DevOps 轉型的組織更有可能擁有高質量、低風險和具有成本效益的流程。
具體而言,我們衡量了以下技術實踐:
• 鬆散耦合架構
• 基於主幹的開發
• 持續測試
• 持續集成
• 使用開源技術
• 監控和可觀察性實踐
• 數據庫更改管理
• 部署自動化
我們發現,雖然所有這些實踐都改進了持續交付,但鬆散耦合的架構和持續測試的影響最大。
例如,今年我們發現,達到可靠性目標的精英執行者採用松耦合架構的可能性是低績效同行的三倍。
松耦合架構 (Loosely coupled architecture)
我們的研究繼續表明,您可以通過努力減少服務和團隊之間的細粒度依賴關係來提高 IT 性能。事實上,這是成功持續交付的最強預測因素之一。使用鬆散耦合的架構,團隊可以相互獨立地擴展、失敗、測試和部署。團隊可以按照自己的節奏前進,小批量工作,減少技術債務,並更快地從失敗中恢復。
持續測試和持續集成
與我們前幾年的發現類似,我們表明持續測試是成功持續交付的有力預測因素。達到可靠性目標的精英執行者利用持續測試的可能性是其 3.7 倍。通過在整個交付過程中結合早期和頻繁的測試,測試人員與開發人員在整個過程中一起工作,團隊可以更快地迭代和更改他們的產品、服務或應用程序。您可以使用此反饋循環為您的客戶提供價值,同時還可以輕鬆整合自動化測試和持續集成等實踐。
持續集成還改進了持續交付。達到可靠性目標的精英執行者利用持續集成的可能性是其 5.8 倍。在持續集成中,每次提交都會觸發軟件的構建並運行一系列自動化測試,這些測試會在幾分鐘內提供反饋。通過持續集成,您可以減少成功集成所需的手動和通常複雜的協調。
持續集成,由 Kent Beck 和它起源的極限編程社區定義,還包括基於主幹的開發實踐,接下來討論。
基於主幹的開發
我們的研究一致表明,高績效組織更有可能實施基於主幹的開發,其中開發人員小批量工作並經常將他們的工作合併到共享主幹中。事實上,達到可靠性目標的精英執行者使用基於主幹開發的可能性是其 2.3 倍。低績效者更有可能使用長期存在的分支並延遲合併。
團隊應該每天至少合併他們的工作一次——如果可能的話,一天多次。基於Trunk的開發與持續集成密切相關,所以你應該同時實現這兩種技術實踐,因為它們一起使用時影響更大。
部署自動化
在理想的工作環境中,計算機執行重複性任務,而人類專注於解決問題。實施部署自動化可幫助您的團隊更接近此目標。當您以自動化方式將軟件從測試轉移到生產時,您可以通過實現更快、更高效的部署來縮短交付週期。
您還可以降低部署錯誤的可能性,這在手動部署中更為常見。當您的團隊使用部署自動化時,他們會立即收到反饋,這可以幫助您以更快的速度改善您的服務或產品。雖然您不必同時實施持續測試、持續集成和自動化部署,但當您將這三種實踐結合使用時,您可能會看到更大的改進。
數據庫變更管理
通過版本控制跟踪更改是編寫和維護代碼以及管理數據庫的關鍵部分。我們的研究發現,與表現不佳的同行相比,達到可靠性目標的精英執行者進行數據庫變更管理的可能性要高 3.4 倍。此外,成功進行數據庫變更管理的關鍵是所有相關團隊之間的協作、溝通和透明度。雖然您可以從特定的實施方法中進行選擇,但我們建議,無論何時您需要對數據庫進行更改,團隊都應在更新數據庫之前聚在一起並審查更改。
監控和可觀察性
與前幾年一樣,我們發現監控和可觀察性實踐支持持續交付。成功實現可靠性目標的精英執行者的可能性是其 4.1 倍
擁有將可觀察性納入整體系統健康狀況的解決方案。可觀察性實踐讓您的團隊更好地了解您的系統,從而減少識別和解決問題所需的時間。我們的研究還表明,具有良好可觀察性實踐的團隊會花更多的時間進行編碼。對這一發現的一種可能解釋是,實施可觀察性實踐有助於將開發人員的時間從尋找問題的原因轉移到故障排除並最終回到編碼上。
開源技術
許多開發人員已經利用開源技術,他們對這些工具的熟悉是組織的優勢。閉源技術的一個主要弱點是它們限制了您將知識傳入和傳出組織的能力。例如,您不能聘請已經熟悉您組織工具的人,開發人員也不能將他們積累的知識轉移到其他組織。相比之下,大多數開源技術都有一個社區,開發人員可以使用它來提供支持。開源技術具有更廣泛的可訪問性、相對較低的成本和可定制性。達到可靠性目標的精英執行者利用開源技術的可能性是其 2.4 倍。
我們建議您在實施 DevOps 轉型時轉向使用更多開源軟件。
source: https://cloud.google.com/devops
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#DailyTech 雪倫以前是科技記者,因K哥在科技業工作,我們會討論一些科技時事。最近想想,與其自己討論,不如把業界消息一起整理給讀者:) 一魚兩吃好了哈哈哈,這樣以後雪倫也不用和K哥匯報了 🤣
今天聊聊下週特斯拉舉辦的「 AI DAY」好了!
特斯拉「 AI DAY」倒數5天即將登場。雖然名為「AI Day」,馬斯克說他真正的目的,是希望吸引頂尖人才。
換句話說,你甚至可以把它理解為招募大會,但特斯拉的方式很特別:透過「show muscle」展示技術實力,吸引菁英加入。有媒體評論特斯拉「展現顛覆產業的研發成果、對未來極具野心的規劃,吸引那些內心對此感到澎湃的人才。」
「很多人想到特斯拉工作的原因,單純因為他們想參與『全自動輔助駕駛系統(Full Self Driving)』的研發,」特斯拉AI硬體負責人Peter Bannon曾在接受採訪時透露。
特斯拉的方式似乎奏效,2020年Universum的報告顯示,工程人才最心儀的企業,由SpaceX和Tesla榮登榜首,佔據第一名、第二名。上榜前十名的,還包括第四名Google,第五名波音,第六名NASA,第七名蘋果,第八名微軟,第九名迪士尼,第十名亞馬遜。(雪倫附上前100排名圖,給讀者參考一下。)
最後,來看看特斯拉「 AI DAY」有什麼亮點?
「Dojo」是特斯拉AI Day的最大賣點。「Dojo」是什麼呢?它是一套車用超級計算系統,能處理大量影像資料,實現純視覺自動駕駛。馬斯克甚至表示,在影像數據的處理速度上,Dojo將是全球最高效的超級計算機(據說他們希望把目前排名第一的日本給打敗)。
儘管尚未問世,馬斯克2019年就一直談論「Dojo」,賦予眾望。畢竟唯有解決AI的技術瓶頸——實現超強的運算速度與視覺AI(能辨認各種路況),才可能真正實現無人駕駛。換句話說,只要研發出這樣的晶片,無人駕駛的時代就正式到來了。
馬斯克對於AI的著迷,是眾所皆知的,甚至多次發表AI恐釀第三次世界大戰等危機論。最後馬斯克說,既然打不過AI,「就加入吧!」
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一、企業如何打造「餘有榮焉」的氛圍。特斯拉以「偉大的科技革命」吸引一群聰明人,真是一個聰明的方法!畢竟AI人才搶破頭,給錢絕對不管用,股票拿完就跳槽了哈。分享我之前訪問Motorola CTO的文章,當時剛好聊到這件事 。https://be-a-dreamer.com/leadership-culture/
二、臉書排第幾名你知道嗎?72名。雪倫好驚訝喔,不知道是否因近年隱私權風波爭議不斷,Zuckerberg又拋售自家股票所造成...
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🌟|職涯履行家| SITCON 學生計算機年會 共同發起人 Denny
➤ 了解事物基本原理,新技術出現就不必擔心。
🥺身為軟體工程師,
我要怎麼維持市場競爭力?
💁♂️專業技術社群是個好解答,
來創造更多「人與人的連結」吧!
本週與 Denny 聊聊他一路參與自由軟體鑄造場、COSCUP、HITCON 到親自創立駭客學校的「社群人生」。這些技術社群的研究領域有哪些差異?為何會對於社群情有獨鍾,跟自己的生長經歷有哪些關聯?正職工作是雷亞遊戲 Data Team Lead 的 Denny ,如何做好時間管理,在兩邊都付出 200% 的心力?
❗️本集重點:
➤ 小六作文就寫「十年後要念資工系」
➤ 「駭客」都在竊取資料?來聽正解
➤ 今年的 SITCON ,一開票就秒殺!
➤ 我該如何開始接觸技術社群?
➤ 了解底層邏輯,就不怕新技術出現
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一直都找不到好用又免費的工程計算機,有勞各位了! 先在此說聲謝謝~
註明: secx 和 cscx 不要用倒數方式 還有 標準差等等 工程用的功能
標準差: WIN7 的 計算機 還要點到 統計型的 有些不方便
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