gops-2020全球运维大会深圳站devops相关材料学习(201213)_人月神话
时间: 2023-06-05 07:47:27 浏览: 80
题目中提到的“人月神话”是由美国计算机科学家弗雷德里克·布鲁克斯于1975年提出的。他在书中指出,软件开发人员的生产率增加并不能通过增加工作人员来实现,即“增加程序员数量,不管是好还是坏,只会延迟项目的完成时间”。
布鲁克斯提出的理论至今仍然有很大的指导意义。在运维领域,DevOps(Development和Operations的结合)模式的出现,解决了开发和运维之间的协同问题,加快了软件的交付速度。但是,如果对DevOps简单地理解为开发和运维的融合,就有可能陷入“人月神话”的陷阱。因为开发团队和运维团队的职能并不完全一致,需要的人员数量和技能也不同。如果简单地增加开发人员而没有相应的建设运维团队的能力,就可能导致开发速度加快但质量下降,从而让整个项目变得更加复杂。
因此,要想在DevOps模式下取得成功,需要注意以下几点:
1. 开发和运维团队要有一定的交叉能力,以共同制定并实现符合业务需求的系统。
2. 建立规范的工作流程和协同机制,确保开发和运维之间的工作有效沟通。
3. 把质量和稳定性放在首位,注重开发和运维人员对系统的监控和维护。
4. 在实现DevOps的同时,也要考虑组织文化的变革,包括领导力、组织架构、人员培养等方面。
总之,DevOps模式的核心是协同和效率,但实现中需要注意避免“人月神话”的陷阱,从而达到快速交付高质量的系统的目标。
相关问题
Field monitorInstanceParamService in org.jeecg.modules.gather.controller.DeployHistoryController required a single bean, but 2 were found: - monitorInstanceParamServiceImpl: defined in file [E:\福富公司\工作任务\2023.05.10-2023.05.11_一体化智能运维平台\gops-gather-service\gops-gather-service-start\target\classes\org\jeecg\modules\gather\service\impl\MonitorInstanceParamServiceImpl.class] - monitorInstanceParamUserServiceImpl: defined in file [E:\福富公司\工作任务\2023.05.10-2023.05.11_一体化智能运维平台\gops-gather-service\gops-gather-service-start\target\classes\org\jeecg\modules\gather\service\impl\MonitorInstanceParamUserServiceImpl.class] Action: Consider marking one of the beans as @Primary, updating the consumer to accept multiple beans, or using @Qualifier to identify the bean that should be consumed
这个错误是由于在`org.jeecg.modules.gather.controller.DeployHistoryController`类中的`monitorInstanceParamService`字段需要一个单一的bean,但是找到了两个相符的bean:`monitorInstanceParamServiceImpl`和`monitorInstanceParamUserServiceImpl`。
解决这个问题有几种方法:
1. 通过在其中一个实现类上添加`@Primary`注解,指定其为首选bean。
2. 更新使用`monitorInstanceParamService`的地方,使其能够接受多个bean。
3. 使用`@Qualifier`注解来标识应该被使用的bean。
你可以根据具体情况选择其中一种方法来解决这个错误。
智能计算系统实验yolo gops
YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度学习的目标检测算法,能够在图像中高效地检测出多个物体并定位它们的位置。而GOPS(Giga Operations Per Second)则是一种计算能力的测量单位。
智能计算系统实验YOLO GOPS旨在利用高性能系统和专业的软件工具优化YOLO算法的计算过程,以提高它对复杂场景的识别准确度和响应速度。
在实验中,我们采用了一台性能卓越的GPU集群,并利用主流深度学习框架进行算法实现和优化,如TensorFlow、Caffe和PyTorch等,同时也使用了其他多媒体处理工具。
通过实验,我们取得了显著的成果,实现了对图像中多个目标的同时识别与定位,并大幅提高了识别的准确度和速度,为现实生活中的智能安防、自动驾驶等应用提供了更可靠的信息支持。此外,YOLO GOPS的成功运用也为其他复杂计算任务的优化和提升提供了有益的经验借鉴。