家庭實驗室的 DevOps 實務經驗
簡介
今年夏天,我有機會透過 MLH Fellowship x Meta Production Engineering 專案學習 DevOps 技能。如果您想了解該計劃,請查看我的 LinkedIn 貼文。
在參加該計劃之前,我有一些使用 Digital Ocean Droplet(VPS)部署 Web 應用程式的經驗。我正在和他們一起主持我的一些工作。然而,我在透過 Docker、GitHub Actions、代理伺服器等各種技術高效部署應用程式方面缺乏紮實的基礎。
在整個計劃中,我獲得了必要的生產工程技能,並有機會與 Meta 的許多生產工程師交談。其中一個亮點是對一位生產工程師經理的模擬面試。我收到了有關我的技術和系統面試表現的詳細回饋。回饋說我有一個不錯的命令目錄,對它們的功能有很高的了解,並且我將從更多 Unix 系統的實踐經驗中受益。我覺得在面試中閱讀多本 Linux 書籍得到了回報,並且對獲得作為生產工程師的實務經驗更加感興趣。
我的家庭實驗室
我的一位導師在會議期間展示了他的實體伺服器專案後,啟發我探索家庭伺服器設定。我意識到建立家庭伺服器可能是獲得實用 Linux 伺服器經驗的好方法。
經過一番研究,我決定購買一台迷你電腦(NucBox G3)並使用 CloudFlare 來託管我家庭網路中的網站。
到目前為止和未來
完全的:
- 在迷你電腦上安裝Ubuntu伺服器
- 設定網路並與 Cloudflare 整合
- 為我的 Flask 組合專案建立 CI/CD 管道
- 使用 cronjob 為 Kaggle 建立資料集
未來計劃
- 透過增強設計和添加測試來改進 Flask 產品組合
- 嘗試部署使用其他框架(例如 React 和 Next.js)建立的應用程式
結論
雖然我已經使用 Linux 大約 3 年了,但我意識到作為一名開發人員,要最大限度地提高生產力,還有很多東西需要學習。我確信我會透過時間和實務經驗來提升我的 Linux 技能。
雖然我不確定自己將來會擔任什麼角色,但我確信即使我成為前端開發人員,DevOps 技能也將是無價的。
以上是家庭實驗室的 DevOps 實務經驗的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
