阿里云devops平台 互联网产品云服务架构运维如何规划？
互联网产品云服务架构运维如何规划？
一个的很好的问题。云服务早就下一界IT技术创新的核心基础设施，利用现有云服务带来的弹性和分布式优势，持续赋能自动化运维。
关键词：DevOps，云原生
一，自动化布署CI/CD缓慢化集成主板和自动化部署，以前偶尔会在用Jenkins，配置Git代码递交时可以触发统合，然后把按照脚本可以触发自动出现部署。
在用云服务后，以阿里云为例，依靠相当丰富的DevOps运维工具，将代码托管、测试3、防御部署等步骤更加高效的串联站了起来。
二，AutoScaling自动升降集群化部署时，配置一定会的触发条件，满足时将自动出现提升或则施放服务器资源。比如当CPU使用率达到85%或是内存占用率至少85%时，依据配置好的服务器和数量，自动启动能触发。
三，云监控CloudMonitor主流云服务商都将监控功能集成显卡到了基础架构中，以阿里云为例，云监控需要提供了多种配置，多维度多维度监控头。
比如配置CPU使用率至85%时，手动触发动作，增加服务器实例，同样的邮箱通知运维人员。
四，Docker容器技术Docker将应用和依赖发我到一个可移植的镜像中，可以实现虚拟化，能增强快捷高效的交付应用。
重新搭建阿里云容器镜像服务什么GitDocker自动启动构建系统，特点资源群口词服务，利用不自动防御部署更新完，再次不需要单独部署程序维护Jenkins形成完整服务器。
五，云原生云原生是指从又开始设计什么应用时，就十分充分判断并且依靠云服务的特点，比如说弹性和分布式，也可以简单明白为：云原生微服务DevOps持续交付容器化。
在云原生应用系统里，运营、以维护和监控，几乎是自动化的。
我是工作多年的Web应用架构师，大批发布麻烦问下软件开发方面的文章，欢迎关注我，了解更大IT专业知识。
现在，使用Python的市场需求是什么？哪些方面使用的比较多呢？
我总觉得，这个问题太好，要能回答这个问题，必须几个方面。
技术层面
从python技术本身来看，先来看看排名，这是2020年3月份的排名
从排名中可以看出，目前python排名是第一名，可以说在技术领域，python是如此地火，也直接可以证明了python目前在领域应用上与未来发展上，前途不可限量。有一点要提再看看，python是最近几年才又开始火下来的，只不过在1999年的时候，阿里巴巴早又开始公司招聘python工程师，而且这门语言的最优秀。
需求层面
目前，python最主要的用途，肯定数据分析这一块。
网上现在有列个很多发展方向，我们一个一个来总结可行性
1、WEB开发web开发相对于python来说，并不是什么不能不能办得到，完全是现在web开发主流也是以Java偏于，加上现在微服务不流行，这点上可以算很没用处
2、桌面软件这点上不要说，现在招聘人才，你去看看吧桌面软件用python，而且少，需求做出决定了用途，没什么办法。
3、爬虫这点上，python完全是老大了，python虽然相当杰出的，有多最优秀呢，就是你说的爬虫就不可同于python。
4、云计算云计算对很多人来说都很高深，估计很多人都不会去外界到，不过python在这个方面却也很很厉害，很有名的云计算框架OpenStatck那就是区分python进行开发，如果不是有幸不需要去改底层，就要掌握这门技术。
5、人工智能目前，在业界中，有很多机器学习的算法，都是需要python进行开发，像sklearn框架，是区分python来做，也许有同学会说，我们用matlab来写算法，这个也是很不错的，不过在应用中，基本是以python重点，也算，在这个方面，python是老大。
6、运维方面现在的应用开发，能上云的尽可能上云，降低运维层面的人力的或资源的输出，像阿里云，腾讯云，不必须自己动手，见意上云。
7、金融分析曾经与朋友在一起搞过一个股票的金融数据分析，拿回了几十年的数据，做机器学习应利用预估，但是我们忽视了ZG股市的。。。哈！哈！哈！，什么，也可以算一次失败而告终。但是python在这方面虽然挺好的，有很多数据分析的模块然后可以使用，比较不错的。
8、科学计算在这个方面，我我还是也很我推荐matlab来做，python只不过也可以不的，不过通常分散在应用领域，matlab在科学计算方面，是有着不可撼动的地位。
归纳python在需求及应用领域上，通常应该分散在数据分析，机器学习方面，要怎么学习的话，我建议往这两个方面走，未来国家也在这个方面动员了巨大无比的人力物力，这是一个的很好的方向。
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