믿을 수 없는 여정을 되돌아보며
오늘은 30일간의 DevOps 학습 연속 마지막 날입니다! 강렬하고 보람차며 믿을 수 없을 만큼 교육적인 달이었습니다. 이 여정을 시작했을 때 저는 기뻤지만 DevOps에 대한 지식과 전문 네트워크 모두에서 얼마나 성장할 수 있을지 확신이 없었습니다. 이제 이 마지막 글을 쓰면서 이 경험이 제 모든 기대를 뛰어넘었다고 자랑스럽게 말할 수 있습니다.
이번 여정에 저를 따라와주신 모든 분들께 감사드립니다! 제가 이 연속극을 시작했을 때 제 네트워크에는 약 250개의 연결이 있었습니다. 오늘은 연결수 10,000명으로 이번 블로그 시리즈를 마치겠습니다! 여러분의 지원, 피드백, 참여는 정말 압도적이었습니다. 여러분 한 분 한 분에게 진심으로 감사드립니다.
지난 30일간 배운 내용
이 30일은 단지 읽고, 배우고, 쓰는 것에만 국한되지 않았습니다. 그들은 DevOps의 핵심 요소에 대한 지식을 실제로 적용하고 실무 경험을 쌓는 것에 관한 것이었습니다. 제가 습득한 필수 기술을 요약하면 다음과 같습니다.
버전 제어 및 Git: 소스 코드 관리를 위한 버전 제어 시스템의 협업 측면을 마스터합니다.
Docker를 통한 컨테이너화: Docker에 대한 전문 지식을 얻고 최신 애플리케이션 개발에서 컨테이너화의 중요한 역할을 이해합니다.
CI/CD를 통한 자동화: 지속적인 통합 및 지속적인 배포 파이프라인을 구현하여 워크플로를 자동화합니다.
클라우드 인프라(AWS): EC2, S3, RDS 및 Lambda와 같은 AWS 서비스에 대해 자세히 알아보고 확장 가능하고 내결함성이 있는 인프라를 설계하는 방법을 배웁니다.
서버리스 아키텍처: AWS Lambda를 통해 서버리스의 성능을 알아보고 이를 통해 서버 관리보다 코드에 집중할 수 있는 방법을 알아보세요.
모니터링 및 보안: CloudWatch 및 IAM과 같은 도구를 사용하여 인프라를 안전하게 보호하고 항상 모니터링합니다.
내 친구들과 지지자들에게 감사드립니다
10,000명의 친구에게: 여러분은 제가 이 30일간의 도전을 완수할 수 있도록 끈기 있게 이끄는 원동력이었습니다. 여러분의 댓글, 메시지, 좋아요 등을 통해 여러분의 지원은 매우 귀중했습니다. 저는 소수의 추종자로 이 블로그를 시작했지만 이제는 기술과 학습에 대한 동일한 열정을 공유하는 글로벌 전문가 커뮤니티에 연결되어 있다고 느낍니다.
앞으로
이 30일 연속은 끝났지만 DevOps 여정은 이제 막 시작되었습니다. 앞으로의 계획은 다음과 같습니다.
계속해서 실제 DevOps 프로젝트를 구축하고 내 경험을 여러분 모두와 공유하세요.
Kubernetes 및 고급 CI/CD 파이프라인에 대해 자세히 알아보세요.
클라우드 및 DevOps 기술의 최신 동향과 개발에 대한 최신 정보를 받아보세요.
이것은 끝이 아니라 새로운 시작입니다. DevOps 공간에서 향후 프로젝트, 학습 내용 및 통찰력에 대해 계속 게시할 예정이며 이 환상적인 커뮤니티와 함께 계속 성장하기를 바랍니다.
마지막 감사 인사
멘토부터 동료, 그리고 내 게시물을 읽고 공유한 모든 사람에 이르기까지 이를 가능하게 해준 모든 사람에게 특별한 감사를 드립니다. 우리의 전문적인 여정에서 계속해서 서로를 지원하고 계속 학습합시다!
나와 소통하세요
이것은 작별 인사가 아닙니다. 다음 장의 시작일 뿐입니다! 아직 연결되지 않았다면 문제를 해결해 보겠습니다. LinkedIn에서 저에게 연락하셔서 대화를 계속해 보세요.
이 여정에 참여해주셔서 감사합니다. DevOps에서 더 많은 모험을 만나보세요!
위 내용은 Day 내 DevOps 학습 여정의 마지막 날의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

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inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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