Search results
DevOps w praktyce. Wdrażanie narzędzi Terraform, Azure DevOps, Kubernetes i Jenkins. Wydanie II
Mikael Krief
DevOps jest doskonałym rozwiązaniem dla każdej organizacji, która musi zwiększyć przepływ pracy technicznej przy zachowaniu odpowiedniej jakości i niezawodności. Pozwala też na uzyskanie trwałości projektów i wzorową współpracę programistów z zespołem operacyjnym. Wiele organizacji decyduje się na wdrożenie praktyk DevOps. Pomyślne przeprowadzenie tego procesu wymaga przygotowań, w ich ramach zaś kluczowe znaczenie ma wybór odpowiednich do potrzeb wzorców i narzędzi. To drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie książki poświęconej wdrażaniu najlepszych praktyk DevOps przy użyciu nowoczesnych narzędzi. Przedstawiono w niej informacje o kulturze DevOps, opisano różne narzędzia i techniki stosowane do jej wdrażania, takie jak IaC, potoki Git i CI/CD, a także automatyzację testów i analizę kodu. Sporo miejsca poświęcono konteneryzacji aplikacji za pomocą Dockera i platformy Kubernetes. Znajdziemy tutaj również kwestię skracania przestojów podczas wdrażania oprogramowania i omówienie możliwości stosowania praktyk DevOps w projektach open source. Warto zwrócić uwagę na ostatni rozdział, w którym pokazano zasady wdrażania niektórych praktyk DevOps w całym cyklu życia projektów. Najciekawsze zagadnienia: infrastruktura jako kod (IaC) udostępnianie i konfigurowanie infrastruktury chmurowej tworzenie lokalnego środowiska programistycznego i konteneryzowanie aplikacji zastosowanie DevSecOps do testowania zgodności i zabezpieczania infrastruktury potoki DevOps CI/CD i zielononiebieskie praktyki wdrażania praktyki DevOps dla projektów open source Potrzebujesz efektywności? Praktykuj DevOps i wygrywaj na rynku!
Inżynieria danych w praktyce. Kluczowe koncepcje i najlepsze technologie
Joe Reis, Matt Housley
Ze względu na gwałtowny rozwój inżynierii danych, jaki nastąpił w ciągu ostatniej dekady, wielu inżynierów oprogramowania, badaczy i analityków danych zaczęło odczuwać potrzebę kompleksowego spojrzenia na tę praktykę. Dzięki tej praktycznej książce zawierającej opis najlepszych technologii dostępnych w ramach frameworka cyklu życia inżynierii danych, dowiesz się, jak planować i budować systemy, które mają zaspokoić potrzeby Twojej organizacji i klientów. Autorzy, Joe Reis i Matt Housley, przeprowadzą Cię przez cykl życia inżynierii danych i pokażą, jak połączyć różne technologie chmurowe, aby spełnić potrzeby konsumentów danych w dolnej części strumienia przetwarzania. Dzięki lekturze tej książki dowiesz się, jak zastosować koncepcje generowania, pozyskiwania, orkiestracji, przekształcania, przechowywania i zarządzania danymi - kluczowe w każdym środowisku danych, niezależnie od wykorzystywanej technologii. Dzięki książce: Uzyskasz zwięzły przegląd całego środowiska inżynierii danych. Nauczysz się oceniać problemy inżynierii danych i stosować kompleksowe frameworki najlepszych praktyk. Dowiesz się jak przebić się przez szum marketingowy i wybrać odpowiednie technologie, architekturę danych i procesy? Nauczysz się wykorzystywać cykl życia inżynierii danych do zaprojektowania i zbudowania solidnej architektury. Poznasz mechanizmy zarządzania danymi i bezpieczeństwa w całym cyklu życia inżynierii danych. "Świat danych ewoluuje już od jakiegoś czasu. Najpierw byli projektanci. Następnie administratorzy baz danych. Potem CIO. Następnie architekci danych. Ta książka sygnalizuje kolejny krok w ewolucji i dojrzałości branży. Jest to lektura obowiązkowa dla każdego, kto uczciwie podchodzi do swojego zawodu i kariery". Bill Inmon, twórca hurtowni danych "Inżynieria danych w praktyce" to świetne wprowadzenie do branży przenoszenia, przetwarzania i obsługi danych. Gorąco polecam ją każdemu, kto chce być na bieżąco z inżynierią danych lub analizą oraz wszystkim osobom zajmującym się danymi, którzy chcą uzupełnić luki w swojej wiedzy". Jordan Tigani, założyciel i dyrektor generalny firmy MotherDuck oraz inżynier-założyciel i współtwórca firmy BigQuery
Imran Ahmad
Wiedza o algorytmach jest niezbędna przy rozwiązywaniu problemów programistycznych i prowadzeniu złożonych obliczeń. Każdy programista powinien dobrze znać algorytmy, musi też umieć je zaprojektować, modyfikować i stosować. Niezależnie od tego, czy zajmujesz się uczeniem maszynowym, kwestiami bezpieczeństwa, czy inżynierią danych, rzetelne zrozumienie algorytmów jest Ci bardzo potrzebne. Dzięki tej książce nauczysz się stosować algorytmy w praktycznych sytuacjach i zrozumiesz mechanizmy ich działania. Liczne przykłady pozwolą Ci się zapoznać z kilkoma sposobami ich projektowania i implementacji. Następnie poznasz algorytm określania pozycji stron w wynikach wyszukiwarek internetowych, związane z nimi grafy i algorytmy uczenia maszynowego, a także logikę. Zaznajomisz się ponadto z nowoczesnymi modelami sekwencyjnymi i ich wariantami, jak również algorytmami, metodykami i architekturami implementacji dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT. W ostatniej części tego przewodnika znajdziesz opis technik przetwarzania równoległego, przydatnego w zadaniach wymagających dużej mocy obliczeniowej. W książce między innymi: projektowanie algorytmów przeznaczonych do złożonych zadań sieci neuronowe i techniki uczenia głębokiego struktury danych i algorytmy dostępne w bibliotekach Pythona algorytm grafowy służący do wykrywania oszustw za pomocą analizy sieciowej najnowocześniejsze algorytmy przetwarzania języka naturalnego tworzenie systemu rekomendacji filmów sekwencyjne modele uczenia maszynowego i nowoczesne modele LLM Algorytmy: klucz do sukcesu w programowaniu!