По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Кто такой DevOps-инженер, чем он занимается в мире IT-разработки и как им стать
В этой статье мы познакомим вас с популярной профессией DevOps-инженера и расскажем, что он делает, как им стать, где искать работу и – самое главное – сколько можно зарабатывать. В отличие от некоторых модных карьерных направлений, которые появляются и исчезают, DevOps — это область, которая была и будет востребованной. Согласно прогнозам, к концу 2023 года рынок DevOps вырастет до невероятных $10.3 млрд, так что получение должности DevOps-инженера — это ваш первый шаг к долгосрочной карьере.
Если вам нужна работа, сочетающая технологии и творческий подход, то должность DevOps-инженера — это для вас! В этой статье расскажем, как стартовать в этой сфере и что о ней следует знать.
Кто такой DevOps-инженер
Это специалист, на чьих плечах лежит ответственность за совершенствование и автоматизацию процессов разработки и эксплуатации программного обеспечения. Проще говоря, это методология, объединяющая разработку (Dev) и эксплуатацию (Ops) в разработке программного обеспечения с акцентом на скорость и качество. Задача DevOps-инженера состоит в том, чтобы наладить коммуникацию и сотрудничество между этими двумя направлениями.
Что делает DevOps-инженер
DevOps-инженер отвечает за создание инструментов, улучшающих процессы разработки, повышение производительности, надежности и безопасности программных продуктов. Ключевые области занятости devops-инженера включают в себя:
автоматизацию развертывания и масштабирования систем,
управление инфраструктурой как кодом (IaC),
непрерывную поставку и интеграцию (CI/CD),
мониторинг и логирование,
управление конфигурацией и изменениями,
работу с облачными платформами и микросервисной архитектурой.
Где работать DevOps-инженеру
DevOps-инженеры востребованы в различных сферах и отраслях. Они могут работать как в крупных корпорациях, так и в стартапах, где процессы разработки носят более гибкий и динамичный характер. DevOps-подход активно внедряется в современных IT-компаниях, разработчиками облачных решений, а также в корпоративных IT-отделах.
Профессионал в этой области может работать как в операционных подразделениях, так и в команде разработки ПО.
Необходимые навыки для DevOps-инженера
Помните, что DevOps — это не просто набор инструментов или название должности. Это группа скиллов, в которой особое внимание уделяется командной работе, коммуникации и автоматизации. Рассказываем подробнее о каждом из них:
навыки программирования: специалист должен обладать опытом в программировании на языках, таких как Python, Ruby, Go, Java, Rust, C и C++. Проще говоря, он должен уметь писать код, который автоматизирует процессы разработки и операционной работы.
Навыки работы с системами контроля версий: DevOps-инженер должен знать, как работать с системами контроля версий, такими как Git. Он также отвечает за управление конфигурацией серверов и инфраструктуры.
Навыки работы с облачными технологиями: специалист должен уметь работать с AWS, Azure или Google Cloud. Он должен уметь настраивать инфраструктуру в облаке и управлять ресурсами.
Навыки автоматизации: DevOps-инженеру требуется автоматизировать процессы разработки и операционной работы. Он должен знать, как настроить CI/CD-пайплайны, тестирование и деплоймент.
Навыки мониторинга и логирования. DevOps-инженер должен уметь анализировать логи и метрики, чтобы быстро реагировать на проблемы.
Навыки коммуникации. Специалист должен уметь общаться с разработчиками, тестировщиками и операторами. Он должен быть готов к сотрудничеству, давать понятные ТЗ и уметь объяснять сложные технические вопросы простым языком.
В рамках DevOps вы будете участвовать во всем цикле разработки ПО — от планирования до внедрения. Как правило, работа в качестве DevOps начинается с должности начального уровня, например, релиз-менеджера или младшего инженера. По мере накопления опыта внедрения инструментов и процессов, можно вырасти: и стать DevOps-инженером, архитектором или системным инженером.
Чтобы построить карьеру в качестве DevOps, вам потребуется техническое образование в области информатики или информационных технологий, а также понимание Linux, веб-разработки и Java. Поскольку DevOps охватывает весь жизненный цикл программного обеспечения, вместо того чтобы сосредоточиться на одной области, инженеры DevOps работают над оптимизацией каждого этапа процесса. Это означает, что они будут решать множество задач в день, попутно находя точки роста для продукта.
Плюсы и минусы профессии DevOps-инженера
Поскольку 86% организаций считают необходимым быстро разрабатывать новое программное обеспечение, вклад DevOps в компанию очень большой. Давайте рассмотрим, какие плюсы у этой работы есть для вас как для сотрудника:
Высокий спрос на рынке труда: инженеры востребованы во многих компаниях, в том числе и зарубежных. Именно поэтому DevOps стала такой популярной методологией разработки во всем мире.
Высокая зарплата: DevOps-инженеры могут получать от 70 до 600 тысяч рублей — доход всегда растет вместе с умениями и опытом.
Большой выбор инструментов: DevOps-инженеры могут использовать широкий спектр инструментов для автоматизации и управления процессами.
Быстрый рост в карьере: при условии постоянного обучения и оттачивания технических скиллов DevOps-инженер может продвигаться по карьерной лестнице, не сидя годами на одной зарплате.
К тому же, эта роль предполагает работу с другими техническими специалистами, фреймворками, языками программирования, так что вы получите глубокое понимание экосистемы DevOps — и это тоже поможет росту в долгосрочной перспективе.
Минусы:
Высокие требования к знаниям и навыкам. DevOps-инженеру необходимо постоянно обучаться и развиваться, чтобы оставаться востребованным.
Большая ответственность. DevOps-инженер отвечает за автоматизацию процессов разработки и операционной работы, что может повлечь за собой серьезные последствия в случае ошибки или сбоя..
Необходимость быстрого реагирования. Специалист должен быть готов к быстрому реагированию на изменения в проекте или системе, чтобы ничего не «рухнуло».
Высокая конкуренция. Чтобы получить работу DevOps-инженером, понадобится подтвердить свои технические навыки и софт-скиллы. Поможет и обучение в техническом вузе или на профильных курсах.
Овертаймы или необходимость работать ночью. В некоторых случаях DevOps-инженер может столкнуться с тем, что ему придется выходить в ночные смены, чтобы обеспечить бесперебойную работу системы, либо задерживаться на работе. Такие моменты можно обсудить с руководством и договориться о дополнительной оплате.
DevOps-инженер: зарплата и вакансии
Зарплата DevOps-инженера в России может значительно варьироваться в зависимости от опыта работы, компании, региона и других факторов. По данным HeadHunter, средняя зарплата DevOps-инженера в России составляет около 130 000 — 150 000 рублей в месяц. В Москве и Санкт-Петербурге зарплаты могут быть выше и составлять от 150 000 до 200 000 рублей в месяц.
Учитывайте, что зарплата может зависеть от уровня опыта и квалификации. Новички в этой области могут начинать с зарплаты 70 000 — 80 000 рублей в месяц, тогда как опытные DevOps-инженеры могут зарабатывать более 250 000 рублей в месяц.
Как стать DevOps-инженером с нуля
Будущее профессии DevOps-инженера выглядит блестящим. Возможно, после прочтения статьи вам показалось, что нужно обладать огромным количеством навыков для обучения этой профессии. Но это не так: начать карьеру DevOps-инженера с нуля можно и даже нужно! Важно выбирать учебные программы, которые охватывают не только основы DevOps, но и практику применения современных инструментов автоматизации, управления конфигурацией и работы с облачными платформами.
У нас есть курс «DevOps-инженер с нуля», где вы научитесь использовать инструменты и методы DevOps для автоматизации тестирования, сборки и развертывания кода, управления инфраструктурой и ускорения процесса доставки продуктов в продакшн.
Что в итоге
У IT-компаний, которые наращивают скорость и эффективность DevOps, сочетая его с другими технологиями, есть потенциал стать лидерами — как в плане технологий, так и в плане доверия клиентов.
DevOps-инженер способен повысить качество выпускаемого ПО, улучшить его безопасность и наладить отношения с пользователями. Карьерные возможности, высокие зарплаты и постоянно растущий рынок труда делают профессию привлекательной для тех, кто стремится растить свои навыки в IT.
Помните, что единственный способ продвинуться в любой карьере — постоянно быть в курсе последних тенденций и технологий в этой области. Это не только поможет вам быть в курсе новостей сферы, но и поможет получить лучшую работу и зарплату.
В данной главе рассматриваются вопросы технической диагностики системы автоматического мониторинга ВОЛС, необходимость в которой возникает из-за сложности этой системы.
Техническое диагностирование - процесс определения технического состояния изделия с определенной точностью. Цель технического диагностирования это поддержание достаточного уровня надежности.
При наступлении отказа диагностирование предполагает обнаружение факта отказа и его локализацию. Система технического диагностирования (СТД) - совокупность средств, осуществляющих измерение количественных значений параметров (диагностических параметров ДП), анализ и обработку результатов измерений по установленным алгоритмам. Техническим средством диагностирования являются автоматические измерительные системы, рассмотренные в главе 2. Одним из основных методов решения задач диагностирования является моделирование объекта технического диагностирования и выделение взаимосвязей в этих моделях. Модель объекта - это формализованная сущность, характеризующая определенные свойства реального объекта в удобной и желательно для инженера в наглядной форме.
Существуют аналитические модели, в которых модель строится на основе уравнений, связывающих различные параметры; графоаналитические, основанные на представлении диаграмм (в частности направленных графов) прохождения сигналов; информационные модели представляют собой информационные описания в терминах энтропия, информация и т.п.
Чаще всего используемым в практических целях и наиболее наглядным являются функционально-логические модели, которые реализуются различными способами, определяемыми особенностью функциональной схемы диагностируемого изделия.
В настоящей работе применяется диагностирование, основанное на функционально-логическом моделировании и реализуемое инженерным способом. В соответствии с решаемой задачей выбирается та или иная "функция предпочтения". В данном случае решается задача поиска неисправности, для которой выбирается W4 функция предпочтения о которой ниже.
Разработка алгоритма диагностирования
Считаем, что объект диагностирования задан следующей функциональной схемой (рисунок 1).
После построения функциональной модели необходимо определить множество возможных состояний объекта, который диагностируется. Общее число состояний при N функциональных элементов при двоичных исходах проверок (1 исправно, 0 неисправно) равно при диагностировании системы 2N - 1. Предполагается, что одновременное появление двух независимых отказов маловероятно, поэтому число сочетаний из N элементов по одному, равно N. Число всех возможных различных состояний аппаратуры, которая диагностируется, одновременно с учетом отказов одного функционального - сводятся в таблицу состояний (матрицу исправностей, матрицу неисправностей и т. п.), которая используется при разработке программы (алгоритма) поиска неисправностей.
Матрица состояний строится по следующим правилам:
S0 - строка, соответствующая работоспособному состоянию;
Sj - строка, соответствующая состоянию в котором оказался j-тый элемент модели.
Например, состояние S4 = 0 означает событие, при котором отказал 4-ый четвертый элемент модели; S2 = 0- второй и т.п.). Этому событию соответствует недопустимое значение сигнала Zi, и тогда на пересечении пишется 0. Если любой другой i - й элемент также недопустимое значение Zi, то на пересечении j ой строки и Zi - ого столбца таким же образом записывается "0"; при этом, если значение параметра будет находиться в допуске, то на пересечении пишется "1". Считается, что значения всех внешних входных сигналов xi всегда будут находиться в пределах допуска, а линии связи между элементами абсолютно надежны. Если есть сомнение в надежности линии, то её принимают за функциональный элемент.
Транспонируем матрицу (таблица 1). Так как мы осуществляем построение алгоритма поиска неисправности, то первую строку S0, означающее исправное состояние исключаем. Последний столбец функция предпочтения W4, которую установили из следующих соображений.
Так как матрица заполнена нулями и единицами, то равенство некоторого ij элемента соответствует тому, отказ i-го элемента влияет на j-ый выходной параметр j-го элемента, если контролировать выходной параметр Zj можно определить, в каком именно состоянии находится i-ый элемент. Следовательно, чем больше "0" в строке Zj матрицы, тем более большое количество информации может нести этот параметр о состоянии объекта, который находится под контролем. Для этого в качестве предпочтительной функции решении данной задачи контроля работоспособности необходимо принимать функцию вида:
Где ;
- означает количество нулей в I-ой строке матрицы.
Если для объекта контроля известны вероятности состояний P(Zi):
Также заданы C(Zi) стоимости контроля параметров:
Так как строится алгоритм нахождения неисправности, то функция предпочтения будет:
где суммы означают количество нулей и единиц соответственно в I-той строке транспонированной матрицы состояний. Значения W4(Zi) для каждой строки приведены в последнем столбце транспонированной матрицы (таблица 3.2).
Последовательность решения следующая:
1) Выбираем ту строку, в которой функция предпочтения W4(Zi) минимальна, так как эта строка несет максимальное количество информации, разбивая все возможные состояния объекта на две равные части.
2) Минимально значение для 6,7,13 и 14 строк, т.е. по этому критерию они равнозначны. Для контроля выбираем строку 7. Итог контроля по этому параметру W4(Zi) разбивает матрицу на равные части W4(Z7) - первое разложение:
2.1) Эти состояния не влияют на данный выходной параметр функционального элемента;
2.2) Значения параметра не в допуске, что говорит о неисправности объекта.
3) Дальше аналогично анализируются обе получившиеся части (3-е, 4-е и последующие разложения (как показано на рисунке 6).
4) Процедура продолжается, пока множество N=14 возможных состояний объекта диагностирования не будут разделены на отдельные состояния.
Чтобы упорядочить для дальнейшего осколки введём следующее обозначение для каждого конкретного осколка:
Где m - номер разбиения;
"H" - принимает значение 1 или 0 в зависимости от состояния строки матрицы;
n - номер осколка, считая, что осколки всегда располагаются, начиная с "1".
Например, обозначение 3«0»6 значит, что это осколок при третьем разбиении для значения "0". (впрочем, "1" всегда соответствуют нечетные значения "n", а «0» - четные)
Ниже представлены результаты анализа для принятой конкретной функциональной модели на рисунке 3.
Первое разбиение по строке Z7, имеющая W7 = 0
z7, имеющая W7 = 0
В таблице 3.3. представлена матрица (осколок) после первого разбиения для результатов проверки «1», т.е. при введенных обозначениях: 1«1»1. Для второго разбиения взята строка Z11, имеющая меньшее значение функции предпочтения W4 = 1
В таблице 3.4 представлена таблица после первого разбиения с «0»,, т.е. 1«0»,1.
Дальше "заливкой" показаны строчки, выбранные для следующих разбиений.
Для первого разбиения матрицы взята строка Z11, функция предпочтения которой W4 = 1.
S8
S9
S10
S11
S12
S13
S14
W4
z8
0
1
1
1
1
1
1
5
z9
1
0
1
1
1
1
1
5
z10
1
1
0
1
1
1
1
5
z11
1
1
0
0
0
1
1
1
z12
1
1
0
0
0
1
1
1
z13
1
1
0
0
0
0
1
1
z14
1
1
0
0
0
1
0
1
Таблица 3. - 1«1»1
S1
S2
S3
S4
S5
S6
S7
W4
z1
0
1
1
1
1
1
1
5
z2
0
0
0
1
1
1
1
1
z3
1
1
0
1
1
1
1
1
z4
1
1
0
0
0
1
1
1
z5
1
1
0
0
0
1
1
3
z6
1
1
0
0
0
0
1
7
z7
1
1
0
0
0
1
0
7
Таблица 4. - 1«0»1
Матрица после второго разбиения при «1». Для 3-го разбиения взята строка Z13
Результаты третьего разбиения:
Результаты четвертого разбиения:
По результатам разбиений получаем номера ФБ для контроля:
результат третьего разбиения:
3«0»2→13;
3«1»4→11 и 12;
3«0»4→10;
3 «1»5→6 и 7;
3«0»6→5;
3 «1»7→4.
Результат четвертого разбиения:
4«0»2 → 9.
Результат пятого разбиения:
5«1»1 → 8;
5«0» →14;
5«1»15 → 2 и 3;
5«0»16 →1.
По полученным в результате анализа матрицы состояний номерам контролируемых ФБ для определения неисправного блока строим алгоритм контроля.
Алгоритм контроля
Рисунок 2. Как видно из алгоритма, максимальное количество элементарных проверок для нахождения неисправного ФБ равно 5 (в данном случае ФБ 8 и 14)
Заключение
1.На основе функционально-логической модели и инженерного способа разработан оптимальный алгоритм диагностирования гипотетической систем, которая моделирует систему автоматического контроля и мониторинга.
2. Проведен расчет и в результате получен алгоритм. Для принятой модели максимальное число элементарных испытаний равно 5.
Весь шум сосредоточен вокруг больших данных. И молодые, и опытные компании вовсю изучают новый подход к решению проблем с помощью «больших данных».
Но что такое эти большие данные? И как можно воспользоваться растущим спросом на знания и технологии, касающиеся больших данных?
Данные – это информация. Большие данные – это много информации. Ключевыми различиями между просто данными и большими данными заключается в объеме, скорости и многообразии. Как правило, большие данные – это более подробная информация с большим количеством отдельных компонентов, которые собираются за более короткий период времени. Источники больших данных часто являются новыми, но могут охватывать и более старые потоки данных.
В наше время мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде. Эти данные содержат ценную информацию, которую мы можем использовать для улучшения различных систем и процессов. Специалисты по обработке данных, аналитики и инженеры собирают и анализируют данные для того, чтобы сделать обоснованные и полезные выводы.
Далее мы более подробно рассмотрим большие данные, а также технологии, которые лежат в их основе, проблемы их использования и многое другое.
Примеры больших данных
Как мы уже говорили ранее, большие данные содержат ценную информацию. Результаты анализа этих данных помогают компаниям лучше обслуживать своих клиентов и зарабатывать больше денег.
Именно из-за этого большие данные часто используют в маркетинге. Многие из наших действий в Интернете отслеживаются, от нашей активности в социальных сетях до наших покупательских привычек. Маркетологи используют эти данные для таргетированной рекламы, продвижения товаров и услуг, соответствующих вашим интересам.
Большие данные также используются в сфере здравоохранения. Вспомните хотя бы все эти устройства, которые мы сегодня используем, от Apple Watch до Fitbits. Эти устройства способны отслеживать частоту сердечных сокращений, дыхание, режим сна и многое другое – и даже предупреждать вас о любых изменениях, которые вас интересуют. Кроме того, врачи могут использовать данные с этих устройств для создания более полных профилей здоровья и для предоставления лучшего лечения для своих пациентов.
Примеры больших данных можно найти в транспортной и автомобильной отраслях. Беспилотные автомобили и грузовики используют данные о погоде и дорожных условиях, информацию о транспортных средствах и пешеходах и многое другое для повышения безопасности и эффективности.
Как вы можете видеть, большие данные обладают огромным потенциалом, способным улучшить наше общество. Но прежде чем использовать большие данные, их необходимо обработать.
Обработка больших данных
Так как большие данные очень обширны и детальны, их необходимо обработать, прежде чем анализировать для получения информации. Процесс обработки включает в себя сбор и сравнение данных их нескольких источников, их очистку от ошибок или дубликатов и многое другое.
После того, как большие данные будут обработаны, специалисты по обработке данных просматривают их в поисках любых значимых закономерностей. Очень часто этот процесс основан на машинном обучении. Затем используются методы визуализации данных, чтобы упростить понимание результатов анализа. Также немаловажную роль в анализе данных играет статистика, так как помогает понять взаимосвязь между данными и вероятными результатами.
Языки программирования больших данных
За инструментами, которые специалисты по обработке данных используют для сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных, стоит несколько языков программирования. Каждый из языков имеет свои собственные преимущества. Вот некоторые из наиболее популярных языков программирования, используемых для больших данных:
Python
Python - простой язык для изучения и один из самых популярных языков, используемых в науке о данных. Поэтому существует множество библиотек Python, которые предназначены для обработки, анализа и визуализации данных. Эти библиотеки существенно упрощают работу с большими данными.
Python также можно использовать для статистического анализа, и он широко используется в машинном обучении – это два важнейших компонента науки о данных.
Java
Java является не менее полезным языком для больших данных. Некоторые из популярных инструментов для работы с большими данными написаны именно на Java. Они являются свободными, гибкими и бесплатными, что делает Java очень привлекательным для всех, кто работает с большими данными.
JavaScript
JavaScript – это один из основных языков программирования для веб-разработки. Он позволяет делать веб-сайты интерактивными и динамичными, а не статичными.
Преимущества JavaScript делают его полезным для представления и визуализации данных в Интернете. JavaScript часто используется для обмена большими данными и упрощения их понимания.
C/C++
С и С++ - невероятно полезные языки программирования. И хотя С был изобретен в начале 1970-х, а С++ - в середине 1980-х, программисты со знанием С и С++ по-прежнему пользуются большим спросом. И на это есть веская причина.
Когда речь идет о скорости, то С++ часто оказывается лучшим вариантом. Одно из ключевых преимуществ языков программирования С – это быстрая обработка больших объемов данных. Когда необходимо получать информацию быстро в некоторых случаях, то С++ может оказать лучшим выбором.
R
Неотъемлемой частью получения достоверных и полезных выводов является статистический анализ больших данных. R отлично справляется со статистическим анализом и визуализацией. R является предпочтительным вариантом для анализа данных, когда необходимо применить сложную статистику.
SQL
SQL используется для доступа к информации, которая хранится в базах данных. Язык был разработан для оперирования с большими базами данных со связями между различными переменными из разных наборов данных. Часто SQL используется для простого доступа к большим объемам хранимых данных.
Проблемы, связанные с большими данными
С большими данными приходят большие проблемы. Входящие данные, которые необходимо проанализировать, могут оказаться структурированными, неструктурированными или чем-то средним между тем и тем.
Структурированные данные четко определены, например, день рождения или количество проданных товаров в день. И их намного проще обрабатывать и интерпретировать.
Неструктурированные данные сложно понять, и они нуждаются в дополнительной интерпретации, чтобы стать полезными. Хорошим примером неструктурированных данных обычно является текст электронного письма или твита.
Одна из проблем больших данных заключается лишь в том, что просто необходимо осмыслить огромный объем доступной информации. Именно алгоритмы для понимания ключевого смысла текста являются основной частью извлечения информации из больших данных.
Также серьезными проблемами является конфиденциальность и безопасность. Часто кажется, что мы слышим о краже личной информации от тысяч людей еженедельно. Большие данные требуют новых инструментов и методов для обеспечения безопасности информации. Потеря контроля над информацией может нанести ущерб репутации компании, а также может привести к различным юридическим и финансовым последствиям.
Огромной проблемой также можно считать хранение и обработку данных. При наличии больших объемов данных, которые быстро меняются, требуется быстрый доступ и интерпретация. Часто для этой цели используют облачное хранилище, но оно может создавать дополнительные проблемы со скоростью, стоимостью и доступностью.
Узнайте больше о больших данных
Возможностей в области больших данных очень много, и спрос на специалистов по обработке данных, вероятно, будет только расти, так как онлайн-мир продолжает производить все больше информации.
Если вас заинтересовала работа с большими данными, то первый шаг – это научиться работать с некоторыми языками программирования из списка выше.