Python для DevOps. Учитесь беспощадно
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 7
Оплачивая «Python для DevOps. Учитесь беспощадно», вы можете быть уверены, что данное изделие из каталога «E-бизнес» вы получите через 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.
Python для DevOps. Научитесь безжалостно эффективной автоматизации
Автор: Ноа Гифт, Кеннеди Берман, Альфредо Деза, Григ Георгиу
Издатель: Helion
Год издания: 2020
Перевод: Радослав Мерик
ISBN: 978-83 -283-6830-9
Формат: 168x237
Переплет: мягкий
Страниц: 464
Книга новая
Цена обложки книги: 89,00 злотых > Акционную цену можно найти на сайте наш аукцион!
Последнее десятилетие изменило лицо ИТ. Большие данные стали иметь решающее значение, а облака и автоматизация распространились повсюду, где речь идет об эффективности. Инженеры должны использовать преимущества систем Linux в повседневной практике, чтобы обеспечить соответствующий уровень автоматизации своих задач. Python идеально подходит для этих целей. Этот язык получает все большее признание благодаря своей универсальности, а также эффективности, переносимости и безопасности кода. Поэтому для администрирования Linux-систем стоит использовать Python вместе с такими инструментами DevOps, как Docker, Kubernetes и Terraform.
Благодаря этой книге вы научитесь с этим справляться. Он включает в себя краткое введение в Python и автоматизацию обработки текста и обслуживания файловой системы, а также написание собственных инструментов командной строки. Также были представлены полезные инструменты Linux, системы управления пакетами и системы для сборки, мониторинга и автоматического тестирования кода. Эти вопросы будут представлять особый интерес для специалистов DevOps. Кроме того, он содержит базовую информацию об облачных вычислениях, сервисах IaC и системах Kubernetes. Обсуждаются принципы машинного обучения и обработки данных с точки зрения DevOps. Она также предоставляет полное руководство по созданию, развертыванию и эксплуатации модели машинного обучения с использованием Flask, sklearn, Docker и Kubernetes.
В этой книге:
- Введение в Python
- автоматическая обработка текста и автоматизация файловых операций
- автоматизация с использованием проверенных инструментов Linux
- облако, инфраструктура как код, Kubernetes и бессерверный режим
- машинное обучение и инжиниринг данных с точки зрения DevOps
- создание и внедрение проекта машинного обучения