PYTHON DLA DEVOPS. NAUCZ SIĘ BEZLITOŚNIE SKUTECZNEJ AUTOMATYZACJI
NOAH GIFT, KENNEDY BEHRMAN, ALFREDO DEZA, GRIG GHEORGHIU
Wydawnictwo: HELION
Cena: 89.00 zł
70.31 zł brutto
- Paczkomaty InPost 14.99 zł brutto
- Poczta Polska - odbiór w punkcie 9.99 zł brutto
- Poczta Polska - przedpłata 15.99 zł brutto
- Poczta Polska - pobranie 19.99 zł brutto
- Kurier DHL - przedpłata 18.99 zł brutto
- Kurier DHL - pobranie 21.99 zł brutto
- Odbiór osobisty - UWAGA - uprzejmie prosimy poczekać na informację z księgarni o możliwości odbioru zamówienia - 0.00 zł brutto
Opis
ISBN: 978-83-283-6830-9
462 stron
format: B5
oprawa: miękka
Rok wydania: 2021
Ostatnia dekada zmieniła oblicze IT. Kluczowego znaczenia nabrały big data, a chmura i automatyzacja rozpowszechniły się wszędzie tam, gdzie mowa o efektywności. Inżynierowie muszą wykorzystywać zalety systemów linuksowych w codziennej praktyce, aby zapewnić należyty poziom automatyzacji swoich zadań. Do tych celów świetnie nadaje się Python. Język ten zdobywa coraz większe uznanie z uwagi na jego wszechstronność, jak również wydajność, przenaszalność i bezpieczeństwo kodu. Warto więc wykorzystywać Pythona do administrowania systemami Linux wraz z takimi narzędziami DevOps jak Docker, Kubernetes i Terraform.
Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń. Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy zarządzania pakietami oraz systemy budowania, monitorowania i automatycznego testowania kodu. Zagadnienia te szczególnie zainteresują specjalistów DevOps. Ponadto zawarto tu podstawowe informacje o chmurze obliczeniowej, usługach IaC i systemach Kubernetes. Omówiono zasady uczenia maszynowego i inżynierii danych z perspektywy DevOps. Przedstawiono także kompletny przewodnik po procesach budowania, wdrażania oraz operacyjnego wykorzystywania modelu uczenia maszynowego z użyciem systemów Flask, sklearn, Docker i Kubernetes.
SPIS TREŚCI
Przedmowa
Rozdział 1. Podstawy Pythona dla DevOps
Rozdział 2. Automatyzacja zadań dotyczących plików i systemu plików
Rozdział 3. Praca w wierszu polecenia
Rozdział 4. Przydatne narzędzia systemu Linux
Rozdział 5. Zarządzanie pakietami
Rozdział 6. Continuous Integration i Continuous Deployment
Rozdział 7. Monitorowanie i logowanie
Rozdział 8. Pytest dla DevOps
Rozdział 9. Chmura obliczeniowa
Rozdział 10. Infrastruktura jako kod
Rozdział 11. Technologie kontenerowe: Docker i Docker Compose
Rozdział 12. Orkiestracja kontenerów: Kubernetes
Rozdział 13. Technologie bezserwerowe
Rozdział 14. MLOps i inżynieria uczenia maszynowego
Rozdział 15. Inżynieria danych
Rozdział 16. Historie wojenne DevOps i wywiady
Kod wydawnictwa: 978-83-283-6830-9
Ten produkt nie ma jeszcze opinii
Twoja opinia
aby wystawić opinię.