家庭实验室的 DevOps 实践经验
简介
今年夏天,我有机会通过 MLH Fellowship x Meta Production Engineering 项目学习 DevOps 技能。如果您想了解该计划,请查看我的 LinkedIn 帖子。
在参加该计划之前,我有一些使用 Digital Ocean Droplet(VPS)部署 Web 应用程序的经验。我正在和他们一起主持我的一些工作。然而,我在通过 Docker、GitHub Actions、代理服务器等各种技术高效部署应用程序方面缺乏扎实的基础。
在整个计划中,我获得了必要的生产工程技能,并有机会与 Meta 的许多生产工程师交谈。其中一个亮点是对一位生产工程师经理的模拟面试。我收到了有关我的技术和系统面试表现的详细反馈。反馈说我有一个不错的命令目录,对它们的功能有很高的了解,并且我将从更多 Unix 系统的实践经验中受益。我觉得在面试中阅读多本 Linux 书籍得到了回报,并且对获得作为生产工程师的实践经验更加感兴趣。
我的家庭实验室
我的一位导师在会议期间展示了他的物理服务器项目后,启发我探索家庭服务器设置。我意识到构建家庭服务器可能是获得实用 Linux 服务器经验的好方法。
经过一番研究,我决定购买一台迷你电脑(NucBox G3)并使用 CloudFlare 来托管我家庭网络中的网站。
到目前为止和未来
完全的:
- 在迷你电脑上安装Ubuntu服务器
- 设置网络并与 Cloudflare 集成
- 为我的 Flask 组合项目构建 CI/CD 管道
- 使用 cronjob 为 Kaggle 创建数据集
未来计划
- 通过增强设计和添加测试来改进 Flask 产品组合
- 尝试部署使用其他框架(例如 React 和 Next.js)构建的应用程序
结论
虽然我已经使用 Linux 大约 3 年了,但我意识到作为一名开发人员,要最大限度地提高生产力,还有很多东西需要学习。我确信我会通过时间和实践经验来提高我的 Linux 技能。
虽然我不确定自己将来会担任什么角色,但我确信即使我成为一名前端开发人员,DevOps 技能也将是无价的。
以上是家庭实验室的 DevOps 实践经验的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

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Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

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Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

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Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。
