Python и DevOps. Ключ к автоматизации Linux

Рейтинг LiveLib

3,9

4 оценки

• 5
  25%
• 4
  50%
• 3
  25%
• 2
  0%
• 1
  0%

Ваша оценка

Отметить эмоции

Прочитали 4Хотят прочитать 5

Рецензии

• 

  bru_sia8 мая 2025 г.

  Нет более важной и благородной задачи, чем автоматизация.

  Отзыв 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.
  

  Читать далее

  8

  112

Цитаты

• 

  bru_sia8 мая 2025 г.

  Единственный супергерой - вы сами.
  

  2

  35
• 

  bru_sia8 мая 2025 г.

  Полагайтесь не на людей, а на автоматизацию!
  

  2

  20
• 

  bru_sia8 мая 2025 г.

  Эта глава демонстрирует, что нужно сделать еще очень много, прежде чем мы окажемся в сказочной стране, где нет серверов.
  

  2

  19

Подборки с этой книгой

• 

  Изучение python

  • windblow
  • 8 книг