Ваша оценкаЗа последнее десятилетие технологии сильно изменились. Данные стали хитом, облака — вездесущими, и всем организациям понадобилась автоматизация. В ходе таких преобразований Python оказался одним из самых популярных языков программирования. Это практическое руководство научит вас использовать Python для повседневных задач администрирования Linux с помощью наиболее удобных утилит DevOps, включая Docker, Kubernetes и Terraform.
Жанры
Рейтинг LiveLib
4,0
3 оценки
- 533%
- 433%
- 333%
- 20%
- 10%
Ваша оценкаПрочитали 3Хотят прочитать 4
Рецензии
bru_sia8 мая 2025Нет более важной и благородной задачи, чем автоматизация.
Читать далееОтзыв предназначен для специалистов, а также интересующихся темой разработки и поставки ПО, и едва ли окажется информативным для стороннего читателя. В силу специфики книги предполагаю, что случайных людей здесь будет мало, в связи с чем не вижу проблемы в узконаправленности мыслей, высказываемых в приведённом ниже тексте.
Я ожидала от книги немного другого, но то, что я получила в итоге превзошло самые смелые ожидания и оказалось куда полезнее, чем я рассчитывала.
Вопреки названию и тому, что "Python" в нём находится на первом месте, а "DevOps" на втором, книга вовсе не ограничивается исключительно применимостью упомянутого языка для использования в задачах DevOps, но излагает общие принципы и подходы разработки и эксплуатации (такие как непрерывные интеграция, доставка и развёртывание, управление инфраструкторой из кода, взаимодействие с облачными сервисами и разворачивание собственной облачной среды в соотвествии с требованиями и инструкциями), подчёркивает важность мониторинга и алёртинга, а также логирования и автоматизации большинства рутинных процессов, включая обновления).
Непосредственно python и разработке посвящено, наверное, около трети книги. На этом этапе авторы рассказывают (притом довольно подробно. Предположу, что для первого знакомства с приводимыми инструментами текста книги будет достаточно) об базовых библиотеках python, способных существенно ускорить как разработку, так и дальнейшие шаги по управлению инфраструктурой, ускорением времени работы и упрощением использования реализованных вами прикладных утилит.
Эта книга создана, чтобы помочь вам делать вашу работу.
В дальнейшем же фокус смещается на непосредственно доставку, упаковку и развёртывание реализованного функционала в качестве сервиса, контейнера, управление инфраструктурой, работу с облачными сервисами и Serverless-решения. Формально упакованный программы продукт по-прежнему реализован на python, но основное внимание теперь уделено эксплуатации готового решения.
В связи с чем подробно, доступным языком, с примерами как успешных кейсов, так и возможными проблемами и их отладкой, рассмотрены все основные инструменты для оркестрации, мониторинга, управления инфраструктурой, развёртывания и тонкой настройки на всех этапах поставки и управления жизненными циклом ПО.
Отдельным плюсом также можно выделить рассмотрение MLO (допускается также ModelOps, MLOps) как отдельной области, в последние годы выделяющейся из DevOps в самостоятельное направление, которое наследует большинство из подходов оригинального направления, но, работая с моделями машинного обучения, имеет потому дополнительную специфику, требует некоторых дополнительных умений и квалификации как в ML, так и в DevOps.
Кроме того, нельзя не отметить лёгкость изложения и доступность информации, презентуемой книгой, а также приятный, добрый и приходящийся как никогда к месту тонкий юмор авторов, сопровождающий читателя на протяжении всего повествования и делающий чтение подобным доверительной неформальной беседы с квалифицированными душевным коллегой, который с нескрываемым удовольствием делится с вами собственными случаями из практики, как хорошими, так и плохими решениями, и рассуждает о том, как можно было бы предотвратить последние и чаще принимать первые.
Единственный супергерой - вы сами.
9 понравилось134
