安信证券 蒋渐峰 安信证券DevOps探索与实践 转型背景 01 工具平台建设 02 试点项目实践 03 目录 CONTENTS 持续改进 04 目标：以研发团队为中心，在端到端流程串联、流程自动化、度量精化、质量增强、资源自助化几个重点方面发力， 打造研发管理平台，提供具备快速交付、高质量、过程透明、可度量的IT研发服务供应链。 证券业务的复杂性： 证券业务种类多，业务规则复杂，业 3个关键方面：文化（Culture)、工具（Tool)、培训赋能（Skill) 工具平台建设 试点项目转型 转型背景 01 工具平台建设 02 试点项目实践 03 目录 CONTENTS 持续改进 04 工具平台建设-从0到1 Jira Confluence 需求 开发 测试 Jenkins 测试平台 Maven Junit Sonar Qube Gradle Nexus 工具平台建设-面向应用的交付流水线 SIT提测 部署SIT环境 部署UAT环境 工具平台建设-面向应用的交付流水线 转型背景 01 工具平台建设 02 试点项目实践 03 目录 CONTENTS 持续改进 04 试点项目实践-配置管理 全流程可追溯：当出现问题，能够追溯源代码、测试报告、运行环境等数据。 针对任意需求，能够快速识别出其关联的源代码、版本、测试用例、上线记 录、缺陷信息等。 将一切纳入版本控制

1.2.2.10. 集群升级前所需的 Operator 的最新版本 1.2.2.11. 没有置备网络的部署 1.2.2.12. 部署现在支持 root 设备 hints 1.2.2.13. 安装程序的改进 1.2.2.14. 安装时选择 RHOSP 可用区 1.2.2.15. 在 RHOSP 上安装时不再需要浮动 IP 地址 1.2.2.16. 为 RHCOS 安装选择磁盘 1.2.2.17. AWS 支持的功能 1.2.2.19. IBM Power 系统 限制 支持的功能 1.2.2.20. Red Hat Virtualization（RHV）全堆栈安装程序的改进 1.2.2.21. 使用安装程序置备的基础架构为裸机部署改进修复失败的节点 1.2.3. 安全性与合规性 1.2.3.1. Compliance Operator 1.2.3.2. 配置 OAuth 令牌不活跃超时 1.2 16 16 16 16 17 17 17 17 17 17 17 18 目 目录 录 1 1.2.5.1. 改进了 Web 控制台的升级体验 1.2.5.2. 改进了使用 OperatorHub 的 Operator 安装工作流 1.2.5.3. 改进了操作对象详情视图 1.2.5.4. 查看集群 Operator 的相关对象 1.2.5.5. 编辑受管资源时的警告信息 1

03 模型训练策略 本章目录 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 3 1.背景知识 03 模型训练策略 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 4 1.背景知识 图片分类的原理 5 2017年google的机器翻译团队在 Transformer（ViT）实际上就 是Transformer的encode网络。 1.背景知识 8 2.模型介绍 03 模型训练策略 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 9 模型思路 2.模型介绍 1.图片切分为patch 2.patch转化为embedding 3.位置embedding和tokensembedding相加 W)是图像的高和宽；C是图像通道数；? = ??/?2， 即patch的个数。 2.模型介绍 24 3.模型训练策略 03 模型训练策略 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 25 3.模型训练策略 训练策略 模型在Dataset A上预训练，在Dataset B上精调，在Dataset B上评估 26 数据集介绍 在ImageN

Operator。OpenTelemetry 和 Tempo 分布式追踪堆栈供所有用户采用，因为这将进一步增强。 1.1.3.2. 新功能及功能增 新功能及功能增强 强 在这个版本中，对分布式追踪平台(Jaeger)引进了以下改进： 支持 ARM 架构。 支持集群范围的代理环境。 1.1.3.3. 程序 程序错误 错误修复 修复 在这个版本中，为分布式追踪平台(Jaeger)引入了以下程序错误修复： 修复了在使用 oc OpenShift distributed tracing Platform (Tempo) 1.1.4.1. 新功能及功能增 新功能及功能增强 强 在这个版本中，对分布式追踪平台(Tempo)引入了以下改进： 支持 ARM 架构。 支持 span request count, duration, 和 error count (RED)指标。在 Jaeger 控制台中，可以在作为 Tempo 的一部分或 要识别集群中的问题，您可以在 OpenShift Cluster Manager 中使用 Insights。Insights 提供了问题的详细 信息，并在有可用的情况下，提供了如何解决问题的信息。 如果您对本文档有任何改进建议，或发现了任何错误，请为相关文档组件提交 JIRA 问题。请提供具体详 情，如章节名称和 OpenShift Container Platform 版本。 1.1.6. 使开源包含更多 红帽致力于替换我们的代码、文档和

Platform 生命周期政策 。 第 第 1 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 4.14 发 发行注 行注记 记 3 1.3. 新功能及功能增强 此版本对以下方面进行了改进。 1.3.1. Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS) 1.3.1.1. RHCOS 现 现在使用 在使用 RHEL 9.2 RHCOS 现在在 OpenShift 请参阅 AWS 本地区中快速设置集群。 1.3.2.21. 使用手 使用手动维护 动维护的云凭 的云凭证 证的集群 的集群简 简化的安装和更新体 化的安装和更新体验 验 此发行版本包括更改，用于改进安装和更新以手动模式使用 Cloud Credential Operator (CCO) 的集群进 行云供应商身份验证。oc adm release extract 命令的以下参数简化了云凭证的手动配置： 并使用 helm chart 使用 JBoss EAP 入门。 1.3.4.2.2. OpenShift Pipelines 页改 改进 在 OpenShift Container Platform 4.14 中，您可以在 Pipelines 页面中看到以下导航改进： 在 Git 导入流中自动检测 Pipelines 作为代码 (PAC)。 示例目录中的 Serverless 功能。 1.3

Rights Reserved. Thoughtworks 技术雷达 关于技术雷达 Thoughtworker 酷爱技术。我们致力于建造技 术，研究技术，测试技术，开源技术，书写技术， 并不断改进技术。支持卓越软件并掀起 IT 革命是 我们的使命，Thoughtworks 技术雷达就是为了 完成这一使命。它由 Thoughtworks 中一群资深 技术领导组成的技术顾问委员会，通过定期讨论 们讨论了远程软件开发实践和工具的成熟，和团队们 如何继续以有效协作为重点，不断突破界限，在一个更加分散和动态的环境中进行工作。一些团队利用新的协 作工具不断提出创新解决方案。其他团队则继续调整和改进现有的面对面实践，例如实时结对编程或集体编程、 分布式工作坊（例如 远程事件风暴）以及异步和同步沟通。远程工作提供了许多好处（包括更多样化的人才储 备），但面对面交流的价值是显而易见的。团队不应 码助手的输出质量。 13. 追踪健康债务状况 试验 通过将健康度评级与其他服务级目标（SLO）同等对待，并据此确定增强的优先级，而不是仅仅关注跟踪技术 债务，我们不断体验到团队对其生态系统的改进。通过有效分配资源来解决与健康状况相关的最有影响的问题， 团队和组织可以降低长期维护成本，更高效地发展产品。这种方法还能加强技术和非技术利益相关者之间的沟 通，促进对系统状态的共同理解。尽管不同

壁垒，交付过程标准化， 透明化 持续构建与测试 保障代码质量，提升开发效率 知识共享 知识共享与积累，不断完善，持 续学习改进 认证与改进 持续优化， 形成闭环 运维监控 运⾏状态可视化，数据化，降低 部署⻛险，快速反馈 运营统计 全链路指标统计，为持续改进提 供数据⽀撑 学习培训 保障平台使⽤效果，快速实践落 地 DEVOPS⼯具 DEVOPS体系构成 企业级DEVOPS全景图 知识共享 知识 库建 设 ⽂档 协作 学习培训体系 培训规划建设 平台培训 ⼯具培训 培训效果评估 LAB 环境建设 标准案例建设 知识库建设培训 成熟度评审 度量驱动改进 认证与改进体系 已选⽤⼯具 JIRA Confluen ce GitLab Mave n Junit Nexus Sonarqub e Jenkin s Slelenium RedWoodH

在提交问题单的同时提供您的集群信息，可以帮助红帽支持为您进行排除故障。 这类信息可使用 oc adm must-gather 命令来收集。 唯一的集群 ID。 访问其他产品文档。 如果您对本文档有任何改进建议，或发现了任何错误，请访问 http://bugzilla.redhat.com，针对 OpenShift Container Platform 产品的 Documentation组件提交 Bugzilla Container Platform 会收集有关集群健康、使用情况和集群大小的匿名聚合信息，并通过两个 集成组件（Telemetry 和 Insights Operator）向红帽报告。红帽利用这些信息便可改进 OpenShift Container Platform，并更快地对影响客户的问题做出反应。这还可以简化红帽客户的订阅和授权流程， 并使 Red Hat OpenShift Cluster Manager 出反应。同时还有助于红 帽向客户推出 OpenShift Container Platform 升级，以便最大程度降低服务影响，持续改进升级体验。 这类调试信息将提供给红帽支持和工程团队，其访问限制等同于访问通过问题单报告的数据。红帽利用所 有连接集群信息来帮助改进 OpenShift Container Platform，提高其易用性。所有这些信息都不会与第三 方共享。 3.1.1.1. Telemetry

12.2.2 障碍器与阻塞器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 511 12.2.3 改进计算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 511 12.3 自动并行 论坛 与本书相关，我们已经启动了一个论坛，在discuss.d2l.ai4。当对本书的任何一节有疑问时，请在每一节的末 尾找到相关的讨论页链接。 致谢 感谢中英文草稿的数百位撰稿人。他们帮助改进了内容并提供了宝贵的反馈。感谢Anirudh Dagar和唐源将 部分较早版本的MXNet实现分别改编为PyTorch和TensorFlow实现。感谢百度团队将较新的PyTorch实现改 编为P 度。 图1.4.1: 估计一英尺的长度 图1.4.1 说明了这个估计器是如何工作的。16名成年男子被要求脚连脚排成一行。然后将它们的总长度除以16， 得到现在等于1英尺的估计值。这个算法后来被改进以处理畸形的脚——将拥有最短和最长脚的两个人送走， 对其余的人取平均值。这是最早的修剪均值估计的例子之一。 随着数据的收集和可获得性，统计数据真正实现了腾飞。罗纳德·费舍尔（1890‐1962）19对统计理论和在遗传

v2将统一数据面标准？ • xDS接口包含有较多实现相关内容：Listener, Filter, 能否可以成为一个通用的接口协议？ 是否会出现Envoy之外的大量数据面实现？ • 建议：对xDS接口进行改进，去掉实现相关内容 Ø Service Mesh的发展 • 控制面对数据面软硬件的统一控制能力？ • 通过控制面API接入各种丰富的应用场景 - 下一个热点？总体架构-高层视图 DexMesh控制面 处理，通过tcp_proxy filter将TCP请求发往 Passthroughfilter，以达到bypass TCP流量的目的。产品化增强-TCP Service的处理-Istio 1.3中的改进 Istio 1.3改进：提供了HTTP Inspector，并且可以支持按照协议对filterchain进行 Match 可在一个TCP请求没有对应的TCP服务，并且端口和HTTP服务没有冲突的情况下， TCP请求会被缺省发送到原始目的地。 在Istio中集成Kafka调用跟踪上游开源社区参与情况 所有通用的故障修复、性能优化和新特性都提交PR合入了上游社区。包括： • Consul Registry性能和资源占用优化 • 多网络平面支持 在产品化过程中对Istio的改进会持续向社区进行贡献！Service Mesh中文社区 https://www.servicemesher.com 个人博客 https://zhaohuabing.com https://medium