[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
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過1萬的網紅寶妮老師 Bonnie,也在其Youtube影片中提到,大家敲碗很久的 "在沒有計算機的時代,天文數字的乘法要怎麼算?指數、對數、三角函數居然可以幫忙算乘法?!"第三集 來了!!! 這集是大對決 邀請兩位選手--寶妮老師跟...寶妮老師 還沒看過的請先去看前兩集喔 ........................................ Hel...
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#多米讀書會 #九九乘法這麼簡單
小同學們開學都還適應嗎??今天來跟大家分享 #幼福文化 的新書:《九九乘法這麼簡單》
#這本九九乘法我覺得是一本很適合幼小銜接的學習書。
▌
記得我之前分享過對於〝數學〞的學習方式嗎??
是從理解、熟悉到實際運用的漸進階梯架構,對於學齡前的孩子來說,絕對不是要讓小孩死記死背,畢竟透過自然而然的內化吸收,學習到的才會是自己的。還記得小時候學九九乘法的方法嗎?那個年代填鴨式教育的我們,不外乎每個人都有一片背面是九九乘法公式表的墊板,每天就是把它當唐詩300首一樣的背誦,一開始其實也不了解真正的涵義,但是背久了也就會了,幾年前流行的〝建構式數學教學〞,強調數學應該是透過 #理解→ #思考 → #進而解題,一度廢棄了九九乘法但現在又恢復,這介於背與不背之間的九九乘法到底重要嗎?畢竟現在科技發達,「計算」不是那麼重要,因為「計算機」更重要(哈哈哈)。
不過,我自己覺得「九九乘法」對於數學來說,是一個非常好的工具,我是贊成背誦的,只是背誦的過程,如何透過理解來學習九九乘法,而不是死背硬記,才是我希望幫孩子找到的方式。如我所說,它只是一個〝工具〞,更重要的是教孩子〝如何跟數學做朋友〞(畢竟身為藝術人的我….以前數學也是很爛)。
▌
由BP研究會編輯 的《九九乘法這麼簡單》就是跟著企鵝老師,一步一步教孩子理解〝乘法〞的意義。
#小柔的優點分析
△#圖像具體化;
把數字的加乘概念透過可愛的插畫風格具體圖像化,利用小朋友們都喜歡有共鳴的插圖,例如:小動物、食物、鉛筆等,讓孩子可以用一個一個慢慢數(ㄕㄨˇ)數(ㄕㄨˋ)的方式,正確理解乘法的邏輯。
△#反覆練習同樣的題型:
這是我覺得這本書很聰明的地方,利用裁切成上下兩半,活頁圈的翻頁,上半部是圖案的題目,下半部是數字解答的答案,上下對照,從2到9總共練習72道題目,反覆驗證加深學習印象,讓你不會都難~
△#簡單旋律的九九乘法魔法咒語歌
利用掃描QR Code收聽,跟著旋律洗腦練唱,自然而然輕鬆記住!
其實,我不想要多米被訓練成一個對數字計算可以迅速正確的反射回答,但是當看著實物要應用計算時,卻沒有辦法思考,所以我想寓教於樂是最佳的學習方式,從生活中培養起數學的感受力,而且數學邏輯需要透過不同教材跟不同方式刺激,這本工具書CP值很高,很可以入手喔!
★博客來這邊買:https://ibanana.biz/2sH46
#多米愛讀書 #多米幼稚園 #留言有驚喜
對數計算機 在 Facebook 的最佳解答
醫療健康是現階段AI绝佳的應用場景
今年開始我分享比較多醫療相關的文章,特別最近台灣疫情仍在緊繃狀態,分享這篇我談 AI 在醫療健康領域能創造哪些價值,提供大家參考。
最近,我出席了第五屆醫療健康產業投資50人的「H50年度峰會」,就「人工智能醫療醫藥領域的應用機遇與挑戰」進行一場主題演講。我認為,傳統產業「+AI」的時代已經到來,AI將像電一樣穿透各行各業為其降本提效,創造巨大的經濟價值。醫療健康是現階段AI絕佳的應用場景。創新工場將結合自身TECH VC基因,以醫療市場化、數字化及AI應用等方向為切入口,一起探索發掘醫療產業重塑的機會。
以下是來自峰會的現場報導,文章經21世紀經濟報導授權轉載。
「多年前,如果你問我人工智能最好的應用會是什麼,我可能在不同的時期會說是語音識別或者計算機視覺、自動駕駛、金融領域。但今天如果你問我這個問題,我覺得人工智能最好的應用場景,毫無疑問是醫療的場景。」李開復說。
也正因如此,創新工場在兩年多前設立了醫療投資團隊。這個團隊從2019年起以醫療市場化、數字化及AI應用等方向為切入口,目前已經投資了鎂信健康、艾登科技、英矽智能、沃比醫療、予果生物等20多個項目,涵蓋了數據AI、服務、器械、生物製藥等多個領域。
「隨著團隊的擴張,現在醫療投資團隊已經比人工智能團隊還要大了。創新工場將按照原有Tech VC 基因結合度,搭建醫療生物領域專業化團隊,接下來的1到2年,醫療技術領域的投資將是我們的重中之重,我們會把火力集中在IVD(In Vitro Diagnositcs)體外檢測和高值耗材兩個大賽道。」李開復說。
本次分享中,李開復談到人工智能發展的現狀、深度學習的要點及相關要求,同時,重點給大家分享了AI在病理分析、藥物研發、大數據、以及其他特定領域與場景的應用場景,並結合創新工場在醫療AI投資方面的實踐,給參會嘉賓提供了相關建議。
▎AI賦能傳統行業的時代已經到來
李開復認為,現階段能夠做AI的科學家和工程師數以百萬計,AI技術已經普及化。在過去的人工智能1.0時代,大家把AI當「黑科技」,可能最開始並不知道技術具體能創造什麼價值,就先投資進去公司,再幫牠找應用。
但現在情況已經發生改變,AI賦能傳統產業的時代到來,這裡所謂的「傳統行業」並不是說真的很傳統,而是指任何沒有AI的行業,其中也包括醫療產業。
人工智能發展到今天已有60多年歷史,李開復認為其中最重要的成果是深度學習技術的發明。對此,他總結出了深度學習最重要的四個特點。首先,深度學習能夠針對一個目標函數優化到最佳,如識別腫瘤的正確率;其次,數據量越多,結果越好;第三,千人千面,運營在醫療領域可以根據不同患者的家庭背景、基因等信息精準醫療;第四,文字、圖像、視頻等不同數據都可以作為深度學習的內容。這是此前人工智能算法做不到的,因而近年來深度學習取得了很多突破。
李開復也指出了深度學習需要滿足的五點要求:
第一,需要海量的數據;
第二,數據不能是網上爬來的,而是客觀、精準、自動地標註或打好標籤;
第三,只能在單一領域內工作;
第四,需要比較大的計算力;
第五,需要一些AI專家的參與。 AI擅長運用海量數據針對目標函數進行優化,但無法取代人抽象、分析、嘗試的能力和創造力。
至於AI是否適合用在醫療領域,李開復認為,當下醫療領域正在開始產生海量的數據。可穿戴設備、新的醫療方法、基因排序等都提供了多樣化的數據來源,他對AI+醫療的未來有非常大的信心。
但同時他也提到,AI+醫療在當前的發展過程中遇到了一些問題。首先,AI不擅長做「全科大夫」,只能解決某一特定領域的問題,不可過份神話這一技術。其次,傳統醫療需要的是小而精的數據,而AI對數據的要求是海量、結構化、精準化、閉環,因而現成的數據無法完全滿足AI的需求。
此外,李開復指出,醫療是非常神聖的,關乎人的生命與健康,與金融領域、互聯網領域不同。AI+醫療特別要尊重客戶和他們的服務或產品引進方式,而不是盲目教育市場。很多AI科學家創業會把醫療領域想得過於簡單,而李開復建議創業者需要用更嚴謹的方法適應醫院的採購流程,讓醫院現有的負責人意識到AI技術是在幫助他們,而非取代他們。
▎AI+醫療的細分落地場景
李開復認為,目前AI+醫療在一些細分領域有很多具體的落地場景。第一,病理方面有特別巨大的需求。每年會有成千上萬的病理樣本產生,而註冊的病理醫生缺口則很大。在這方面AI雖然不能做最終判斷,但可以幫助更好的篩選,提供更好的建議。
第二是藥物研發方面,最近國際上已經有了一些成果,如美國一家公司做的蛋白質折疊,以及創新工場所投資的 Insilico Medicine英矽智能,已經開始用AI技術幫助科學家發現新藥。 AI技術的加入可以幫助節約90%的新藥研發時間,對未來製藥行業會帶來很大的顛覆。
第三是大數據與AI的結合,近年來有各種新數據產生,如基因、轉錄、蛋白、代謝等等,都可以用來做新的分析,創作更多新的應用和價值,針對每個患者背景做出更精準的診斷。
此外,李開復還提到在骨科手術、神經介入、種植牙等領域,AI都可以創造價值。
AI+醫療是創新工作的醫療團隊所關注的方向之一。創新工場借助自身的AI工程院以及在AI、醫療領域的深入研究,擁有較為豐富的專業知識。李開復認為,做AI最重要的是有海量數據,創新工場會關注真正數據源頭的掌握者,獲得脫敏數據後再思考如何激活,如何做出新的產品,產生更大的價值。此外,團隊也願意接觸一些產業投資人和產業公司,因為這些人更懂醫療的具體流程,大家的合作將產生價值。
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大家敲碗很久的
"在沒有計算機的時代,天文數字的乘法要怎麼算?指數、對數、三角函數居然可以幫忙算乘法?!"第三集
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"在沒有計算機的時代,天文數字的乘法要怎麼算?指數、對數、三角函數居然可以幫忙算乘法?!"第二集
來了!!!
這集會詳細解說
該怎麼用三角函數計算乘法!!
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你有沒有曾經覺得老師考卷數字出的好醜!!
數字這麼大怎麼乘阿!!!
快和寶妮老師一起來看看
在還沒計算機的時代
大家是怎麼計算天文數字的乘法的
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