Product info / Cechy produktu
|
Rodzaj (nośnik) / Item type
|
książka / book
|
|
Dział / Department
|
Książki i czasopisma / Books and periodicals
|
|
Autor / Author
|
Gift Noah
,
Behrman Kennedy
,
Deza Alfredo
,
Gheorghiu Grig
|
|
Tytuł / Title
|
Python dla DevOps
|
|
Podtytuł / Subtitle
|
Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji
|
|
Język / Language
|
polski
|
|
Wydawca / Publisher
|
Helion
|
|
Rok wydania / Year published
|
2020
|
|
Tytuł originału / Original title
|
Python for DevOps
|
|
|
|
|
Rodzaj oprawy / Cover type
|
Miękka
|
|
Wymiary / Size
|
17.0x24.0
|
|
Liczba stron / Pages
|
464
|
|
Ciężar / Weight
|
0,6750 kg
|
|
|
|
|
Wydano / Published on
|
02.12.2020
|
|
ISBN
|
9788328368309 (9788328368309)
|
|
EAN/UPC
|
9788328368309
|
|
Stan produktu / Condition
|
nowy / new - sprzedajemy wyłącznie nowe nieużywane produkty
|
|
Osoba Odpowiedzialna / Responsible Person
|
Osoba Odpowiedzialna / Responsible Person
|
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.
W tej książce:
wprowadzenie do Pythona
automatyczne przetwarzanie tekstu oraz automatyzacja operacji na plikach
automatyzacja za pomocą sprawdzonych narzędzi linuksowych
chmura, infrastruktura jako kod, Kubernetes i tryb bezserwerowy
uczenie maszynowe i inżynieria danych z perspektywy DevOps
tworzenie i operacjonalizacja projektu uczenia maszynowego
Python: tutaj ważna jest prawdziwa nowoczesność oprogramowania!
Książka Python dla DevOps
z wysyłką za granicę
Klienci, którzy kupili ten produkt nabyli również
Szybka wysyłka
