说明DevOps，数据科学家必要把握这些

为什么数据科学家必要相识DevOps

那么，在浩瀚的工程和软件手艺中，数据科学家应该进修哪一种呢?我的钱花在DevOps上了。

DevOps是development和operations的合成词，于2009年在比利时的一次集会会议上正式降生。这次集会会议的召开是为了应对科技公司在汗青上经验过深刻分歧的两个方面之间的求助相关。软件开拓职员必要快速动作并常常举办试验，而运维团队则优先思量处事的不变性和可用性(这些人让处事器天天都在运行)。他们的方针不只是对立，并且是竞争。

这听起来很像本日的数据科学。数据科学家通过尝试缔造代价：数据建模、组合和转换的新要领。与此同时，雇佣数据科学家的组织受到不变的鼓励。

这种分另外效果是深远的：在最新的Anaconda数据科学状态”陈诉中，“不到一半(48%)的受访者以为他们可以证明数据科学对他们的组织的影响”。据预计，绝大大都由数据科学家建设的模子最终都被束之高阁。我们还没有强盛的实践来在建设模子的团队和陈设模子的团队之间转达模子。数据科学家和实现他们事变的开拓职员和工程师拥有完全差异的器材、束缚前提和手艺集。

DevOps的呈现就是为了办理软件中的这种僵局，就像开拓职员vs运维一样。它取得了庞大的乐成：很多团队已经从每几个月陈设一次新代码成长到一天陈设屡次。既然我们已经有了呆板进修和操纵，那么此刻就该思量MLOps了——来自DevOps的用于数据科学的原则。

引入一连集成

DevOps既是一种哲学，也是一套实践，包罗：

自动化你所能做到的统统

快速得到对新设法的反馈

镌汰事变流程中的手工交代

在一个典范的数据科学项目中，我们可以看到一些应用：

自动化你所能做到的统统。自动化部门一再和可猜测的数据处理赏罚、模子实习和模子测试。

快速得到对新设法的反馈。当你的数据、代码或软件情形产生变革时，当即在相同出产的情形(即具有预期在出产中具有的依靠相关和束缚的呆板)中举办测试。

镌汰事变流程中的手工交代。为数据科学家探求机遇，尽也许多地测试他们本身的模子。不要比及有开拓职员时才查察模子在相同出产情形中的举动。

实现这些方针的尺度DevOps要领是一种称为一连集成(CI)的要领。

要点是，当你变动项目标源代码时(凡是通过Git提交注册变动)，你的软件将被自动构建和测试。每个举措城市激发反馈。CI凡是与Git-flow一路行使，Git-flow是一种开拓架构，个中的新特征构建在Git分支上。当一个特征分支通过自动化测试时，它就成为了一个候选分支，可以归并到主分支中。

（编辑：湖南网）

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