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外媒速遞:五項(xiàng)最佳實(shí)踐為你的DevOps之旅鋪平道路

原創(chuàng)
新聞
由于存在嚴(yán)重的模糊性,DevOps經(jīng)常令早期采用者感到摸不到頭腦——更遑論其突出的深度與廣度了。在面對(duì)DevOps轉(zhuǎn)型時(shí),人們普遍面對(duì)著“我該如何開(kāi)始?”以及“我該如何衡量成功程度?”等問(wèn)題。

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今天給大家推薦的內(nèi)容包括:五項(xiàng)***實(shí)踐為你的DevOps之旅鋪平道路、數(shù)據(jù)職能角色與星戰(zhàn)人物間的關(guān)聯(lián)、九大***JavaScript圖表生成庫(kù)概述和面向Power BI儀表板的九大R可視化機(jī)制等。

一、五項(xiàng)***實(shí)踐為你的DevOps之旅鋪平道路

原文標(biāo)題:5 best practices for getting started with DevOps

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由于存在嚴(yán)重的模糊性,DevOps經(jīng)常令早期采用者感到摸不到頭腦——更遑論其突出的深度與廣度了。在面對(duì)DevOps轉(zhuǎn)型時(shí),人們普遍面對(duì)著“我該如何開(kāi)始?”以及“我該如何衡量成功程度?”等問(wèn)題。在今天的文章中,我們將通過(guò)五項(xiàng)***實(shí)踐了解如何為這段旅程鋪平道路。

1. 衡量一切

2. 切實(shí)推進(jìn)流程

3. 對(duì)端到端工作流進(jìn)行可視化

4. 堅(jiān)持“持續(xù)”原則

5. Gherkin化

二、六類(lèi)數(shù)據(jù)職能角色趣解:與星戰(zhàn)人物相對(duì)應(yīng)

原文標(biāo)題:6 Types of Data Roles Explained Through Star Wars Characters

雖然大數(shù)據(jù)技術(shù)無(wú)法把我們帶向遙遠(yuǎn)的銀河深處,但根據(jù)大家實(shí)際角色的不同,你也掌握著自己可能尚未意識(shí)到的、如同太空歌劇中英雄人物一樣的技能。作為緊張工作中的一點(diǎn)小調(diào)劑,今天我們將輕松一下,看看數(shù)據(jù)職能角色與星戰(zhàn)人物間的關(guān)聯(lián)。

1. 盧克-天行者——商業(yè)分析師

2. 漢-索羅-數(shù)據(jù)工程師

3. 萊婭公證:數(shù)據(jù)與分析經(jīng)理

4. C-3PO:數(shù)據(jù)分析師

5. R2-D2:數(shù)據(jù)架構(gòu)師

6. 尤達(dá)大師:數(shù)據(jù)科學(xué)家

三、九大***JavaScript圖表生成庫(kù)概述

原文標(biāo)題:Top 9 JavaScript Charting Libraries

[[213215]]

數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成為當(dāng)前IT世界中非常關(guān)鍵的組成部分。不同網(wǎng)絡(luò)技術(shù)所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)需要通過(guò)這種方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取、清潔、處理與分析,從而真正提取數(shù)據(jù)的價(jià)值。而作為前端開(kāi)發(fā)者,構(gòu)建美觀的交互式頁(yè)面以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化自然成為一項(xiàng)重要技能。在今天的文章中,我們將著眼于此,了解九款最為強(qiáng)大的JavaScript可視化庫(kù)選項(xiàng)。

1. Echarts

2. Tau Charts

3. ChartJS

4. Chartist

5. C3

6. Highcharts

7. ReCharts

8. NVD3

9. Flot

四、面向Power BI儀表板的九大R可視化機(jī)制

原文標(biāo)題:9 R-Powered Visualizations for Power BI Dashboards

Power BI憑借著持續(xù)引入功能與插件,已經(jīng)成為一套可實(shí)現(xiàn)描述性、預(yù)測(cè)性與規(guī)范性分析的一站式平臺(tái)。而更值得一提的是,微軟Power BI團(tuán)隊(duì)還利用R語(yǔ)言打造出多款可視化插件。在今天的文章中,我們將對(duì)這九大可視化方案作出探討。

1. Association Rules

2. Spline Chart

3. Time Series Decomposition Chart

4. Funnel Plot

5. Clustering

6. Decision Tree

7. Correlation Plot

8. 離群值聚類(lèi)與分析

9. ARIMA

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責(zé)任編輯:趙寧寧 來(lái)源: 51CTO.com
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