טבלה מחזורית של DevOps: גיליון הצ'יט האולטימטיבי

DevOps הוא מונח די פופולרי בשוק של ימינו. כמעט כל הארגונים משתמשים במתודולוגיה זו על בסיס יומי למחזור חיים מוצלח ומועיל בפיתוח תוכנה. אבל, כידוע, זקוק לסוגים שונים של כלים כדי ליישם את מחזור החיים המלא שלו. במאמר זה על הטבלה המחזורית של DevOps, אדון בכלים המובילים שבהם תוכלו להשתמש, וגם להפריד אותם לחלקים שונים.

להבנתך הטובה יותר, חילקתי את הטבלה המחזורית לקטגוריות הבאות:

• • ניהול קוד מקור
  • אוטומציה של מסדי נתונים
  • שילוב מתמשך
  • בדיקה
  • ניהול תצורה
  • פְּרִיסָה
  • מיכלים
  • שחרר תזמור
  • ענן
  • פעולות בינה מלאכותית
  • ניתוח
  • ניטור
  • בִּטָחוֹן
  • שיתוף פעולה

טבלה מחזורית של DevOps

כפי שניתן לראות מהטבלה המחזורית של DevOps לעיל, יש לנו 14 קטגוריות בהן חילקתי כמה מהכלים הפופולאריים ביותר המשמשים בשוק של ימינו. במאמר זה, נדון בכל אחת מהקטגוריות הללו אחת אחת.

מבני נתונים ואלגוריתמים בהדרכת java

טבלה מחזורית של DevOps: ניהול קוד מקור

בזמן שאנחנו מתחילים לפתח יישום באמצעות מתודולוגיית DevOps , אחד השלבים הראשוניים הוא בניית קוד. מכיוון שלכל יישום יש קוד שפועל ברקע שלו ויש לעדכן אותו בהתאם לדרישה, חשוב מאוד לנהל את קוד המקור. ה ספק גרסאות כדי לציין איזה משתמש ביצע את השינויים באיזו שעה. הכלים הפופולריים ביותר בסעיף זה הם כדלקמן:

טבלה מחזורית של DevOps: אוטומציה של מסדי נתונים

מסדי נתונים ממלאים תפקיד בלתי נפרד בכל סוג של יישום. אבל כמעט ולא ניתן למפתחים לבצע משימות ניהוליות כמעט בתדירות גבוהה מאוד. לכן, אוטומציה של מסדי נתונים היא השימוש בתהליכים עצמיים ובלתי מטופלים למשימות ניהול שונות במסד הנתונים. בעזרת סוג כזה של אוטומציה, אתה יכול להפחית שגיאות בפריסות, לשפר את המהירות ולהגדיל את האמינות. מעטים מהכלים הפופולריים המשמשים למטרה זו הם כדלקמן:

שילוב מתמשך

הוא הלב של , שכן כל חברי הצוות משלבים את עבודתם בתדירות גבוהה למדי. כל שילוב ואינטגרציה מאומתים על ידי בנייה אוטומטית לזיהוי האינטגרציה שמתרחשת בהקדם האפשרי. כאן, אתה רק צריך לזכור שעליך לבחור בשיטה אמינה המשתלבת כדי להבטיח ששגיאות יימצאו הרבה יותר מוקדם . מעטים משרתי האינטגרציה הרציפים הפופולריים הם כדלקמן:

טבלה מחזורית של DevOps: בדיקה

לאחר בניית היישום שלך, השלב הבא הוא לבדוק אם הוא עובד בסדר או לא. ובכן, כאן בדיקות תוכנה ממלאות תפקיד חשוב. במהלך שלב זה, תוכל לבדוק אם יש באגים באפליקציה / בתוכנה שלך ולפתור אותם. אם נמצאו באגים כלשהם, התוכנה עוברת את מחזור חיי פיתוח התוכנה. יכול להיות ידני או אוטומטי, ויש לו גם רמות רבות כמו בדיקות יחידות, בדיקות אינטגרציה, בדיקות מערכת ו . ראה להלן כמה מהכלים הנפוצים ביותר:

טבלה מחזורית של DevOps: ניהול תצורה

ניהול תצורה הוא תהליך שבאמצעותו אתה יכול להתמודד עם השינויים בצורה שיטתית. תהליך זה מבטיח שמירה על תקינות הזמן הכללי, והמצב הנוכחי של המערכת נמצא במצב ידוע וטוב. הכלים המובילים המשמשים לניהול תצורה הם כדלקמן:

טבלה מחזורית של DevOps: פְּרִיסָה

לאחר שהבקשה שלך נבדקה והיא מוכנה להתגלגל לייצור, הוא השלב הבא שנכנס לתמונה. כאן, היישום נפרס בסביבת הייצור תוך שימוש בכלים שונים המבוססים על הארגון או על מבנה היישום. הכלים המובילים המשמשים לשלב הפריסה הם כדלקמן:

טבלה מחזורית של DevOps: מיכלים

מיכלים הם מושג חדש שהגיח בשוק של היום לבנות יישומים. מיכל לאפשר למשתמשים לבנות את היישום בעזרת , שבו כל החבילות והספריות הנדרשות לשירות ארוזות במיכל יחיד. מעט מהמכולות הפופולריות ביותר הקיימות בשוק כיום הן כדלקמן:

טבלה מחזורית של DevOps: שחרר תזמור

כפי שהשם מרמז, תזמור שחרור הוא דרך לבצע אוטומציה, תזמור וניהול של צינורות שחרור תוכנה מקצה לקצה. כלים אלה עוזרים לך להפוך את צינור ה- CI / CD שלך לאוטומטי וגם לאפשר לך לנצל את היתרון המלא של כלים ושיטות עבודה, שבהם היית משתמש בעת פיתוח התוכנה שלך. מעטות מתוכנות התזמור לשחרור הן כדלקמן:

c ++ עבור אל

טבלה מחזורית של DevOps: ענן

ענן הוא האמצעי לאחסון או גישה לנתונים שלך דרך האינטרנט ולא על הכונן הקשיח שלך. הכל בימינו מועבר לענן, פועל על הענן, נגיש מהענן או עשוי להיות מאוחסן בענן. ניתן לפרוס את היישום או התוכנה שאתה בונה בענן. יש הרבה ספקי ענן בשוק של היום, אך להלן כמה ספקי ענן פופולריים שאתה יכול לשקול להשתמש בהם.

טבלה מחזורית של DevOps: פעולות בינה מלאכותית

פעולות בינה מלאכותית או AIOps הוא מונח רחב עבור ניתוח נתונים גדולים , , וטכנולוגיות או מסגרות AI אחרות. זה משמש לניתוח הנתונים של יישום באמצעות מושגים שונים כגון Big Data ו- Machine Learning. מעטים מהכלים הפופולריים ביותר המשמשים כיום בשוק ה- AIOps הם כדלקמן:

טבלה מחזורית של DevOps: ניתוח

Analytics משמש לניתוח הנתונים שנתפסו על ידי יישום. מערכת כלים זו משמשת בעיקר לניתוח ויצירת דוחות תובנות. ישנם כלים רבים המשמשים לניתוח הנתונים, אך מעטים הכלים הפופולריים ביותר בתחום תעשיית DevOps . הם:

טבלה מחזורית של DevOps: ניטור

לאחר שמגדילים את היישום לייצור, חשוב מאוד לפקח על היישום ולוודא שהביצועים שלו טובים, זה לוקח פחות זמן לטעון, כל התכונות והפונקציות של האפליקציה פועלות כראוי, וגורמים אחרים כאלה. לכן, כדי לעקוב באופן רציף אחר היישומים תוכלו להשתמש בכלים להלן:

טבלה מחזורית של DevOps: בִּטָחוֹן

עם הגדלת המספר של , אבטחת היישום הוא אחד הגורמים החשובים ביותר. ישנן שיטות וטכנולוגיות שונות בהן תוכלו לאבטח את היישום שלכם מפני מתקפות מסוגים שונים. עם זאת, הכלים המובילים שבהם אתה יכול להשתמש כדי לאבטח את היישום שלך הם כדלקמן:

טבלה מחזורית של DevOps: שיתוף פעולה

שיתוף פעולה הוא דבר שחשוב מאוד לכל יישום ואפליקציה בשוק של ימינו. אין שימוש רב באפליקציה או בתוכנה אם משתמשים בה רק למטרה אחת. במקום זאת, אם התוכנה שלך שיתפה פעולה עם התוכנות האחרות הקיימות בשוק, היא מוכיחה שהיא מועילה לשתיהן. לכן, הכלים המובילים שבאמצעותם תוכלו לשתף פעולה עם התוכנה שלכם הם כדלקמן:

בכך אנו מגיעים לקצה הטבלה המחזורית של DevOps. אלו היו כמה כלים שחשבתי שהם חשובים למחזור החיים השלם של DevOps. אתה יכול לבחור כל כלי שתרצה בהתבסס על הדרישות שלך. מילת אזהרה, לכל שלב ושלב, בחרו בכלי, שישתלב בקלות עם הכלים האחרים ויתרום לכם במקסימום למחזור חיים מוצלח של פיתוח תוכנה.

אם אתה מוצא מאמר זה בנושא 'DevOps Periodic Period' רלוונטי, עיין ב מאת אדוריקה, חברת למידה מקוונת מהימנה עם רשת של יותר מ -450,000 לומדים מרוצים הפזורים ברחבי העולם. קורס אימון ההסמכה של Edureka DevOps עוזר ללומדים לרכוש מומחיות בתהליכי וכלים שונים של DevOps כגון Puppet, Jenkins, Docker, Nagios, Ansible ו- GIT לאוטומציה של שלבים מרובים ב- SDLC.