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今天跟大家分享的是关于Python的基础知识第一部分， 文末获取网盘链接 1.计算机语言 2.运行Python 3.Python语言特点 4.基本规则 5.变量赋值 点击链接获取完整文档哦 链接： https://pan.baidu.com/s/1W_f96j1q_yTBAAF-mSUDCQ 提取码：2zd9 ※部分文章来源于网络，如有侵权请联系删除；更多文章和资料|点击后方文字直达 ↓↓↓ 100GPython自学资料包 阿里云K8s实战手册 [阿里云CDN排坑指南] CDN ECS运维指南 DevOps实践手册 Hadoop大数据实战手册 Knative云原生应用开发指南 OSS 运维实战手册 云原生架构白皮书 Zabbix企业级分布式监控系统源码文档 10G大厂面试题戳领 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4601114/blog/4696445

转载本文需注明出处：微信公众号EAWorld，违者必究。 引言： 随着敏捷软件研发过程的引入，敏捷测试也开始成为研发团队的重点关注对象。在行业内，有些企业正在做敏捷测试的尝试，有些也取得了不错的效果。 随着普元研发管理体系（iPALM）的不断演进，敏捷的开发过程加速了产品的市场响应。 在普元DevOps平台的助力下，开始把质量构建进产品而不是在生产出来之后再进行测试。 在软件产品部整体团队的群策群力下，敏捷的软件测试模式在研发过程中运行非常成功，测试团队也积累了一些宝贵的经验，很高兴有机会拿出来与大家一起分享。 目录： 1.对敏捷软件测试的理解 2.敏捷软件测试的核心价值 3.敏捷软件测试的经验分享 4.总结 1.对敏捷软件测试的理解 敏捷测试的定义 Wikipedia对敏捷测试的定义： Agile testing is a software testing practice that follows the principles of agile software development. 1 译文：敏捷测试是一种遵循敏捷软件开发原则的软件测试实践。 这是通过一种敏捷的做事方法，可以让团队协作更紧密、工作效率更高，确保以可持续的速度频繁地交付客户所期望的业务价值。 敏捷测试与传统测试的区别 传统模式是把软件开发分为软件需求、软件开发（设计&编码）、软件测试、软件发布等阶段

PreEnviroment: CentOS release 6.5 、Linux3.10.5-3.el6.x86_64 环境搭建 step1:下载解压安装包 #wget https://dl.google.com/go/go1.14.2.linux-amd64.tar.gz #tar -zxvf go1.14.2.linux-amd64.tar.gz step2:配置环境变量 #vim /etc/profile export GO_HOME=/usr/local/src/devops/go export PATH=$GO_HOME/bin:…… 保存退出 环境生效 source /etc/profile step3:验证 # go version 环境配置成功 或 查看go的环境配置信息 # go env 【参考网站】 https://golang.org/doc/install 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/guiguketang/blog/4270638

持续集成、持续交付和持续部署 持续集成 Continuous Integration：持续集成，简称CI，是软件开发周期的一种实践，把代码仓库（Gitlab或者Github）、构建工具（如Jenkins）和测试工具（SonarQube）集成在一起，频繁的将代码合并到主干然后自动进行构建和测试。简单来说持续集成就是一个监控版本控制系统中代码变化的工具，当发生变化是可以自动编译和测试以及执行后续自定义动作。 其实这里最关键的是自动化测试，这个是最难的，因为测试涉及内容很多。 持续交付 Continuous Delivery：持续交付，简称CD，是在CI的基础进行了扩展，在CI环节完成了软件构建和测试工作并形成了新的版本，那么接下来就要进行交付，而这里的交付并不是交付到生产环境，而是类生产环境（STAGING），我们可以理解为灰度环境或者预发环境，进而接受部分真实流量的测试。如果没有问题的话则通过手动的方式部署到生产环境。如下图所示： 持续部署 Continuous Deployment：持续部署，简称CD，它是在持续交付的基础上打通最后一公里的工作，就是把手动部署到生产环境的方式升级为自动部署。看下图和上图在最后部署到生产环境中的区别。 总结 持续集成、持续交付和持续部署其目的是减少代码改动到投入生产的所需时间，提早发现风险、减少QA的测试时长、减少运维的人工干预

本文由 网易云 发布。 作者：刘超，网易云解决方案架构师 一、持续集成对于微服务的意义：拆之前要先解决合的问题 在很多微服务化的文章中，很少会把持续集成放在第一篇，因为大多数的文章都会将如何拆的问题，例如拆的粒度，拆的时机，拆的方式。 为什么需要拆呢？因为这是人类处理问题的本质方式：将一个大的复杂问题，变成很多个小问题解决。 所以当一个系统复杂到一定程度，当维护一个系统的人数多到一定程度，解决问题的难度和沟通成本大大提高，因而需要拆成很多个工程，拆成很多个团队，分而治之。 然而当每个子团队将子问题解决了，整个系统的问题就解决了么？你可以想象你将一辆整车拆成零件，然后再组装起来的过程，你就可以想象拆虽然不容易，合则更难，需要各种标准，各种流水线，才能将零件组装称为车。 我们先来回顾一下拆的过程。 最初的应用大多数是一个单体应用： 单体应用 一个Java后端，后面跟一个数据库，基本上就搞定了。 随着系统复杂度的增加，首先Java程序需要做的是纵向的拆分。 纵向拆分 首先最外面是一个负载均衡，接着是接入的Nginx，做不同服务的路由。 不同的服务拆成独立的进程，独立部署，每个服务使用自己的数据库和缓存，解决数据库和缓存的单点瓶颈。 数据库使用一主多从的模式，进行读写分离，主要针对读多写少的场景。 为了承载更多的请求，设置缓存层，将数据缓存到Memcached或者Redis中，增加命中率。

编者按 2019 年 8 月 14 日，Flux，一款 Kubernetes GitOps operator 宣布加入 CNCF sandbox。 “未来的运维是自动化的。云原生期望持续交付应用程序。手动工具和 CI 脚本是不够的。我们需要 GitOps、Kubernetes 和 Flux。CNCF 正式这样的新一代软件的家园。” ——Alexis Richardson，Weaveworks 本文对 GitOps 理念进行了深入的理解和详细的介绍，并使用 Weaveworks 开源的 GitOps 工具 Flux 通过 Git 管理 Kubernetes 集群。 什么是GitOps? GitOps, 这已经并不是一个新鲜的概念了。2018年5月初在丹麦举行的哥本哈根KubeCon大会上，Weaveworks公司的演讲将GitOps与Istio Service Mesh进行了集成，如果说以前Docker Swarm与Kubernetes竞争之时Docker公司提出了Docker Native，CNCF基于Kubernetes提出了自己的Cloud Native，毫不夸张的说，Weaveworks公司开源的Weave Flux也可以说是GitOps的‘Native’了。而在2019年8月20日，Flux项目也最终成功加入了CNCF Sandbox，成为了CNCF Sandbox中的一员

今天跟大家分享的是阿里内部资料，帮助大家开启云原生时代Serverless之门， 文末下拉获取网盘链接 一、快速入门 1.初识 Knative: 跨平台的 Serverless 编排框架 2.在阿里云上一键安装 Knative 3.手动安装 Knative 4.Serving Hello World 5.Eventing Hello World 6.Tekton Hello World 二、Serving 进阶 1.自动扩缩容 - Autoscaler 2.Serving 健康检查机制分析 3.流量灰度和版本管理 4.服务路由管理 5.WebSocket 和 gRPC 服务 6.Serving Client 介绍 三、Eventing 进阶 1.定义无处不在的事件 -CloudEvent 2.关于 Broker/Trigger 事件模型 3.事件注册机制 - Registry 4.Sequeue 解析 5.Parallel 解析 四、云原生开发实战 1.日志和监控告警 2.调用链管理 3.使用 GitHub 事件源 4.基于 Kafka 实现消息推送 5.基于 MNS 与 OSS 实现人脸图片识别 6.基于 APIGateway 打造生产级别的 Knative 服务 7.三步走！基于 Knative Serverless 技术实现一个短网址服务 8.基于 Knative

​微软Power BI新鲜出炉的3月更新版又和大家见面啦！本月官方更新的重点功能主要有： 发布新的按钮操作，表的多列排序，折线图的双轴，搜索过滤器窗格，更新分解树 等等！而且本月还将发布 增强的数据集元数据功能的预览 ，这将是XMLA读/写，管理Power BI数据集以及将Analysis Services工作负载迁移到Power BI的基础。 话不多说，一起来看下微软Power BI 3月都有哪些最新功能吧~ Power BI产品3月功能更新摘要 官方提醒 在深入了解此版本的细节之前，请注意，下个月，即2020年4月，新的过滤器窗格将自动在Power BI Desktop和Power BI Service中的所有用户的所有报告中上线。这也意味着旧的过滤器窗格将不再可用。因此，如果你还没有升级任何报告，微软强烈建议你在本月进行升级，以便你可以在4月自动升级报告之前对任何格式进行调整或自定义。 报告 新的按钮动作类型 本月，Power BI中按钮添加了两种新的动作类型： ● 页导航 ● 钻取（预览） 页导航 以前，当你要创建一个导航到另一个页面的按钮时，必须首先为目标页面保存一个书签，然后必须创建一个带有书签操作的按钮，该按钮引用你保存的书签。为了减少创建导航体验所需的步骤数，在此版本中，添加了内置页面导航操作。通过此新操作，你可以快速构建完整的导航体验，而无需完全保存或管理任何书签

IT服务连续性简介 实施IT服务连续性管理的目标是确保发生灾难时，IT服务的可用性(可用性介绍，参见“ DevOps运维系列：可用性管理 ”)和性能保持在足够的水平。其实连续性管理就是目前的灾备管理(IT方）。 定义：灾难 （ITIL 4） 对组织造成重大损失或重大损失的突发性意外事件。要将事件归类为灾难，该事件必须符合组织预定义的某些业务影响标准。 现在很多企业都在做连续性管理，尤其是金融行业，包括银行、证券、保险、消金等等。企业首先要应对监管的要求。无论国际还是国内的标准组织和监控机构，针对连续性，都出台了一系列的管理规范，见下（只是一部分）： 国际标准 ISO 22301:2012业务连续性管理 国家标准 GB/T30146-2013 公共安全业务连续性管理体系要求 国家标准 GB/T20988-2007 信息安全技术信息系统灾难恢复规范 行业标准 保险业信息系统灾难恢复管理指引（保监发[2008]20号） 行业标准 银行业重要信息系统突发事件应急管理规范 行业标准 JR/T 0044—2008 银行业信息系统灾难恢复管理规范 其次，确保服务连续性变得越来越重要和困难。尤其在数字化转型的背景下，很多企业的业务都严重依赖于IT系统，使得IT服务连续性的作用也越来越大。严重的服务中断可能会给企业带来灾难性的影响。 在ITIL 2中，服务连续性管理流程是服务交付其中的一个流程

QCon广州2019|全球软件开发大会 会议时间：2019-05-25 08:00至 2019-05-28 18:00结束 会议地点： 广州 广州万富希尔顿酒店 中国广州市白云区云城东路515-517号 主办单位：北京极客邦科技有限公司 InfoQ 会议详情： https://www.huodongjia.com/event-1985921773.html 演讲专题： 1.微服务实战 本专题挑选具有代表性的微服务落地案例，结合实际业务中的经验，讨论微服务实践中可能遇到的问题、对应的解决方案，并探讨下一代微服务体系的发展方向。 2.高可用架构 高可用HA（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。本专题将分享大规模互联网系统的架构设计和实现案例，从不同角度讨论如何做到互联网架构的高可用、可扩展。 3.大规模基础设施演进之路 互联网从IPv4到IPv6的演进升级是大势所趋，这就需要更强、更快、更稳定的基础设施来支持。本专题将聚焦业界高手们最近在该方面取得的创新，以及在升级改造历程中遇到的技术难点和思考。 4.DevOps最佳实践 专家预测，DevOps即将成为主流，其流行程度将在2019年达到顶峰。本专题将重点分享DevOps的最佳实践经验。 5.人工智能驱动业务实践 本专题将结合业务场景，重点介绍一些大型使用者的实际落地案例和场景化的细节分析