DevOps 一词用于描述软件开发人员和 IT 运营部门如何协同工作。一种名为 MLOps 的新概念将 DevOps 与机器学习 (ML) 相结合，由于各种原因而备受关注。
DevOps 和 MLOps 都是涉及开发人员、运营和数据科学协作的软件开发策略。主要区别在于 DevOps 专注于应用程序开发，而 MLOps 专注于机器学习。
在 DevOps 中，
我们集成了 Web 应用和软件的编程、测试和部署。MLOps 旨在通过简化机器学习 DevOps 模型流程来做类似的事情。它将这个生命周期缝合在一起，以创建一个顺畅、高效的流程，减少障碍。我们将逐步探索 DevOps 与 MLOps 之间的差异。
什么是 DevOps？
什么是 DevOps？
在软件公司中，
有两个团队：开发和运营。开发团队创建新系统，而运营团队测试和实施产品。有时，运营团队会针对错误提供反馈，从而导致开发周期延迟。
DevOps 旨在通过协作打破开发和运营 澳大利亚数据 团队之间的障碍。这是一个流行的 IT 概念，涉及整个系统的软件开发、运营和管理。DevOps 不仅仅是一种工具或方法；它是一种提高运营灵活性的方法。它强调开发人员与手动和自动化系统之间的协作。
DevOps 如何工作？
DevOps 将开发和运营团队联合 数字营销的 4p：定义和相关性 起来，打破了他们之间的传统孤岛。过去，这两个团队各自为政，不得不投入大量时间和精力在会议和电子邮件上以随时了解最新情况。
采用 DevOps 可将重点从部门目标转移到组织目标，从而促进协作和主动性。借助自动化工具和更快的流程，团队可以紧密合作，快速发现和 1000个手机号码 解决问题。DevOps 优先考虑安全性，并自动化和监控从开发到生产的整个软件交付过程。
DevOps 有多种用途：
更快地推出新功能
通过高效的流程提高客户和开发人员的满意度
反馈循环促进更好的沟通
主要的 DevOps 原则包括：
自动化
自助服务
合作
迭代
持续改进
持续测试
有用的链接： DevOps 的未来：2023 年及以后的顶级 DevOps 趋势
