Питон для DevOps. Узнайте автоматизацию


Код: 17132538955
1253 грн
Цена указана с доставкой в Украину
Товар есть в наличии
КАК ЭКОНОМИТЬ НА ДОСТАВКЕ?
Заказывайте большое количество товаров у этого продавца
Информация
  • Время доставки: 7-10 дней
  • Состояние товара: новый
  • Доступное количество: 1

Оплачивая «Python dla DevOps. Naucz się automatyzacji» данное изделие из «Программирование» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.

python для DevOps. Узнайте безжалостно эффективную автоматизацию

Автор: Ноа -подарок, Кеннеди Берман, Альфредо Деза, Григ Георгиу

ean: 9788328368309

464 464. Нахождение: Soft

Publisher: helion

sid: 2918757

python для DevOps. Узнайте беспощадно эффективную автоматизацию

Последнее десятилетие изменило ее лицо. Большие данные получили ключевое значение, а облако и автоматизация распространялись везде, где была упомянута эффективность. Инженеры должны использовать преимущества систем Linux в своей ежедневной практике, чтобы обеспечить надлежащий уровень автоматизации их задач. Python отлично подходит для этих целей. Этот язык получает все больше и больше признания из -за его универсальности, а также производительности, передачи и безопасности кода. Итак, давайте использовать Python для администрирования Linux с такими инструментами DevOps, как Docker, Kubernetes и ęki этой книги, вы научитесь с ней справиться. Он включает в себя короткое введение в Python и автоматизация обработки текстовой и поддержки файловой системы, а также для написания ваших собственных инструментов командной строки. Также были представлены полезные инструменты Linux, системы управления пакетами, а также системы построения, мониторинга и автоматического тестирования кода. Эти проблемы будут особенно заинтересовать специалистов DevOps. Кроме того, была включена основная информация о облаке вычислений, IAC Services и Kubernetes Systems. Принципы машинного обучения и разработки данных с точки зрения DevOps были обсуждены. Было представлено полное руководство по процессам построения, реализации и эксплуатационного использования модели машинного обучения с использованием систем Flask, Scale, Docker и Kubernetes. Механизм и проектирование данных с точки зрения оверновки и эксплуатации проекта Pudding Machine Learning: здесь важно истинное современное программное обеспечение!