大数据与devops烹饪技巧（大数据在饮食方面的应用）

本文目录一览：

• 1、DevOps的设计实践
• 2、大数据与小数据的区别是什么?
• 3、2020年十大技术趋势
• 4、DevOps跟从前定义的运维工程师在具体工作职责上有什么本质的区别...
• 5、保护大数据安全的10个要点
• 6、别以为你是技术开发人员就可以不会大数据

DevOps的设计实践

在为期近4个月的DevOps实践中，我们主要做了三件事情， 部分项目Bamboo的集成、基础架构的建设、DevOps平台的开发。

选择切入点 通过谨慎地选择DevOps转型的切入点，我们在组织的某些领域内进行实验、学习并创造价值，但不会给整个组织带来不可逆的后果。

DevOps 的目标是缩短开发周期，增加部署频率，更可靠的发布。用户可通过完整的工具链，深度集成代码仓库、制品仓库、项目管理、自动化测试等类别中的主流工具，实现零成本迁移，快速实践 DevOps。

DevOps是IT服务管理的一种模式。过去的数十年间，IT运维发展经历了数个阶段。从早期的手工运维到标准化运维、自动化运维，到如今的DevOps、AIOps。

DevOps开发运维一体化的亮点包括以下几个方面：加速软件交付：DevOps使得软件开发和运维之间的合作更加紧密，从而可以更快地交付软件。这可以通过自动化、持续集成和持续交付等实践来实现。

大数据与小数据的区别是什么?

数据规模：大数据通常指海量结构化与非结构化数据的集合，而小数据通常指结构化数据。 分析方式：大数据分析是自下而上的知识发现和预测过程，而小数据分析通常采用统计学方法，分析方式是自上而下的。

大数据就是数据库，小数据是局部的，没有可比性、大数据：这个应该大家都比较熟悉，指的是各种途径产生、各种类型（结构化、非结构化），可以挖掘出商业价值的数据。

传统数据和大数据的区别 第计算机科学在大数据出现之前，非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论，需要建立模型来描述问题，同时，需要理顺逻辑，理解因果，设计精妙的算法来得出接近现实的结论。

怎样理解微数据、小数据、大数据？1所谓的微数据就是你自己的数据，如制造业普遍使用的ERP数据，如BOM数据，交易数据（Transactional Data），如收、发货的数据等等。

传统数据和大数据的区别表现在：数据规模不同、内容不同、处理方式不同。数据规模不同 传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。

2020年十大技术趋势

1、）Angular和React 现在我们正在进入核心技术。

2、以下列出了2020年以及之后将推动未来十年创新的十大新兴技术。 人工智能与机器学习 – AI和ML继续保持头把交椅。人工智能不仅统治着信息技术领域，而且渗透到我们的日常生活中。

3、Part II： IoT 2020十大进展 最大的物联网新势力：小米 2020年1月，来自中国的电子制造商小米宣布计划在未来5年内至少投资72亿美元用于5G和人工智能(AIoT)。

4、物联网包含一切：借助物联网，我们可以优化智能城市：它不算是技术趋势，而是开发方向。DevOps是一种确保开发和运营齐头并进的方法 了解区块链的工作原理，将非常有助于职业的发展。

5、月24日，百度研究院发布2020十大科技趋势预测，从2019年科技的蓬勃发展中提前展望2020。作为2019年度最受关注的科技热词之一，“AI”自然成为了焦点。百度研究院也对AI产业给出了几点关键预测。

6、趋势五：删除多余操作步骤，用车传统正被重新定义。这一趋势也是由特斯拉推动的，最早把Power按键取消的就是他，随后蔚来也跟随了这种趋势。

DevOps跟从前定义的运维工程师在具体工作职责上有什么本质的区别...

DevOps最显著的作用是提高了企业产品的交付质量、缩短开发周期、减少故障。而降本增效是每一个公司在数字化转型之后的很大的挑战，DevOps无疑直击痛点。

运维工程师是负责维护并且确保整个服务系统的高可用性，同时不断优化系统架构提升部署效率优化资源利用率提高整体的ROI运维工程师是一个统称，其中有很多分类包括桌面运维工程师网络运维工程师系统运维工程师基础运维。

生产工具为适配生产力发展的必然产物。为了提高IT行业的整体效率和质量，使得从手工运维时代，逐渐过度到脚本工具运维，在发展到平台数据运维，再到平台软件运维，在发展到智能自动化运维。

保护大数据安全的10个要点

、对话和合作原则：数据处理者应与其他数据处理者和个人建立合作伙伴关系，工作在一个透明和相互信任的环境中。

加强对数据的权限控制大数据通常是由多个数据源组成，之间相互关联并形成大量的分析和应用结果。因此，对大数据进行有效的权限控制是保护数据安全的关键。

数据加密：对于敏感数据，采用加密技术进行保护，包括数据传输过程中的加密和数据存储时的加密。这可以防止未经授权的访问者获取到敏感信息。

安全审计和监控：建立完善的安全审计机制和监控系统，对数据访问和使用进行监测和记录。及时发现异常活动和安全威胁，并采取相应的措施应对。

别以为你是技术开发人员就可以不会大数据

虽然开发人员掌握了开发流程，但为了扩展平台将会帮助理解Kafka。你不必手动完成所有的编码工作，将会有其他工具来消除连接性问题。 利用数据结构来简化流程。使用数据作为容器和微服务的一般资源。

对于技术人员转行大数据，最为普遍的是java人员的转行，毕竟拥有了java基础，转行会更快一点。

乐于学习 一般工程师通常只在需要某种技能的情况下才开始进行学习。优秀的工程师会对各种知识保持开放的学习状态。

建议就是如果决定要学Hadoop开发一定要坚持下去，不能半途而废。大数据人才现在确实很缺，我们公司就有2个空缺一直招不到人。八斗学院的课程设置还不错，公司的招聘要求里提到的技术他们都讲到了，挺适合学习转型的。