


Jour Le dernier jour de mon parcours d'apprentissage DevOps
Réflexion sur un voyage incroyable
Aujourd'hui marque le dernier jour de ma séquence d'apprentissage DevOps de 30 jours ! Ce fut un mois intense, enrichissant et incroyablement éducatif. Lorsque j'ai commencé ce voyage, j'étais enthousiasmé, mais je ne savais pas non plus dans quelle mesure j'allais grandir à la fois dans mes connaissances du DevOps et dans mon réseau professionnel. Maintenant, au moment où j'écris ce dernier article, je peux dire avec fierté que cette expérience a dépassé toutes mes attentes.
Merci à tous ceux qui m'ont suivi dans ce voyage ! Lorsque j'ai commencé cette séquence, j'avais environ 250 connexions sur mon réseau. Aujourd’hui, je termine cette série de blogs avec 10 000 connexions ! Votre soutien, vos commentaires et votre engagement ont été formidables, et j'apprécie vraiment chacun d'entre vous.
Ce que j'ai appris au cours des 30 derniers jours
Ces 30 jours n’étaient pas seulement consacrés à la lecture, à l’apprentissage et à l’écriture. Il s’agissait de mettre les connaissances en pratique et d’acquérir une expérience pratique dans les piliers clés du DevOps. Voici un récapitulatif des compétences essentielles que j'ai acquises :
Contrôle de version & Git : Maîtriser les aspects collaboratifs des systèmes de contrôle de version pour la gestion du code source.
Conteneurisation avec Docker : acquérir une expertise sur Docker et comprendre le rôle essentiel de la conteneurisation dans le développement d'applications modernes.
Automatisation avec CI/CD : mise en œuvre de pipelines d'intégration continue et de déploiement continu pour automatiser les flux de travail.
Infrastructure cloud (AWS) : immersion approfondie dans les services AWS tels que EC2, S3, RDS et Lambda, et apprentissage de la conception d'une infrastructure évolutive et tolérante aux pannes.
Architecture sans serveur : découvrir la puissance du sans serveur avec AWS Lambda et comment il vous permet de vous concentrer sur le code plutôt que sur la gestion des serveurs.
Surveillance et sécurité : utiliser des outils tels que CloudWatch et IAM pour garantir que l'infrastructure est sécurisée et surveillée à tout moment.
Merci à mes amis et supporters
À mes 10 000 amis : vous avez été le moteur de ma persévérance à relever ce défi de 30 jours. Que ce soit à travers vos commentaires, messages ou likes, votre soutien a été inestimable. J'ai commencé ce blog avec un petit nombre d'abonnés, mais je me sens désormais connecté à une communauté mondiale de professionnels qui partagent la même passion pour la technologie et l'apprentissage.
Regard vers l'avenir
Même si cette séquence de 30 jours est peut-être terminée, mon parcours DevOps ne fait que commencer. À l’avenir, je prévois de :
Continuez à construire des projets DevOps réels et partagez mes expériences avec vous tous.
Plongez plus profondément dans Kubernetes et les pipelines CI/CD avancés.
Restez à jour avec les dernières tendances et développements en matière de technologies cloud et DevOps.
Ce n'est pas la fin, mais un nouveau départ. Je continuerai à publier sur mes projets, apprentissages et idées à venir dans l'espace DevOps, et j'espère continuer à grandir aux côtés de cette fantastique communauté.
Un dernier mot de remerciement
Un merci spécial à tous ceux qui ont rendu cela possible, de mes mentors à mes collègues et à chaque personne qui a lu et partagé mes messages. Continuons à nous soutenir dans nos parcours professionnels et continuons à apprendre !
Connectez-vous avec moi
Ce n’est pas un au revoir, juste le début du prochain chapitre ! Si nous ne sommes pas déjà connectés, réparons ce problème. Contactez-moi sur LinkedIn et poursuivons cette conversation.
Merci de faire partie de ce voyage, et à bientôt pour de nombreuses autres aventures dans DevOps !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
