Category Archives: Khoa Học Máy Tính

Làm thế nào để trở thành kỹ sư AWS DevOps?

Sự gia tăng nhu cầu của DevOps , cũng như AWS , là một hiện tượng rõ ràng trong thời gian gần đây. Do đó, cơ hội nghề nghiệp cho Kỹ sư AWS DevOps rất hứa hẹn. Sự phổ biến của chứng chỉ AWS như là công cụ quan trọng để thiết lập sự nghiệp sung mãn trên bối cảnh đám mây AWS là không thể nghi ngờ.

Nhiều tên tuổi nổi tiếng trong thế giới điện toán đám mây đang cạnh tranh với AWS ngay bây giờ. Các cơ hội đa dạng xuất hiện mỗi ngày trong bối cảnh DevOps cho thấy rõ ràng sự cần thiết phải đảm nhận các vai trò công việc Kỹ sư DevOps. Tuy nhiên, việc thiếu sự hướng dẫn thường có xu hướng tạo ra những khó khăn nổi bật cho các ứng viên có nguyện vọng. 

Nếu bạn muốn trở thành Kỹ sư DevOps được Chứng nhận AWS, thì cuộc thảo luận này là nguồn thông tin phù hợp. Bài viết này sẽ nêu ra các chi tiết chính như lý do để trở thành kỹ sư DevOps trên AWS và các chi tiết cơ bản về kỹ thuật AWS DevOps. Tuy nhiên, điểm mấu chốt của cuộc thảo luận sẽ chủ yếu nhấn mạnh các kỹ năng cơ bản và kỹ năng cụ thể cho vai trò cho vai trò Kỹ sư AWS DevOps.

Điểm nổi bật tiếp theo của bài viết sẽ là thông tin về chứng chỉ cần thiết để trở thành chuyên gia AWS DevOps. Sau đó, bài viết sẽ đi sâu vào các khía cạnh quan trọng của mô tả công việc của vai trò kỹ sư AWS DevOps đồng thời làm sáng tỏ vai trò và trách nhiệm quan trọng của họ. Cuối cùng, cuộc thảo luận sẽ trình bày thông tin ngắn gọn về mức lương ước tính cho các chuyên gia DevOps trên đám mây AWS. 

Nếu bạn có nhu cầu học khoá học AWS DevOps thì đăng ký mua khoá học tại đây:

Tại sao tôi nên trở thành kỹ sư AWS DevOps?

Trước khi xem lại cách trở thành Kỹ sư AWS DevOps, điều quan trọng là phải biết tại sao! DevOps là một cách tiếp cận đã được chứng minh cho các doanh nghiệp hiện đại để tăng tốc vòng đời phát triển và rút ngắn thời gian giao hàng. Mục tiêu của DevOps nhằm cải thiện sự hợp tác giữa nhóm phát triển và hoạt động CNTT. Kết quả là doanh nghiệp có thể đảm bảo chức năng tối ưu trong một ứng dụng hoặc phần mềm.

Các tính năng cơ bản trong văn hóa DevOps là lý do chính để không ngừng gia tăng việc áp dụng DevOps trong vài năm qua. Ví dụ: tỷ lệ chấp nhận DevOps trên toàn thế giới là 66% vào năm 2016 và vào năm 2017, tỷ lệ chấp nhận đạt 74%. Bây giờ, chúng ta hãy đi đến vấn đề của bài viết, tức là tại sao tôi nên trở thành Kỹ sư AWS DevOps. 

Khi mới bắt đầu, bạn có thể xem thị phần AWS hiện đang có, trong số các dịch vụ đám mây công cộng khác. Với gần 47%, AWS là công ty dẫn đầu thị trường và cũng mang lại nhiều cơ hội việc làm. 

Các tổ chức dần nhận ra tầm quan trọng của DevOps. Do đó, họ cần các chuyên gia AWS DevOps có tay nghề cao để cung cấp sự thúc đẩy cần thiết cho năng suất của họ. 

Các lựa chọn về các vai trò công việc đa dạng trong bối cảnh DevOps mang đến những cơ hội thay đổi và đầy hứa hẹn để phát triển nghề nghiệp lâu dài. Các chuyên gia được chứng nhận DevOps có thể đảm nhận các vai trò khác nhau, chẳng hạn như tư vấn DevOps, kiến ​​trúc sư cơ sở hạ tầng và kiến ​​trúc sư tự động hóa. Vì vậy, không nhất thiết bạn phải trở thành Kỹ sư AWS DevOps sau khi có chứng chỉ. Khoảng 42% các công ty bao gồm các kỹ năng DevOps trong danh mục tuyển dụng của họ, do đó ngụ ý nhiều vai trò công việc tiềm năng cho các chuyên gia có kỹ năng DevOps. 

Kỹ sư DevOps là ai?

Một trong những yêu cầu quan trọng nhất để hiểu cách trở thành kỹ sư AWS DevOps là hiểu ai là kỹ sư DevOps. Kỹ sư DevOps là một chuyên gia có trách nhiệm quản lý cơ sở hạ tầng CNTT theo yêu cầu của mã phần mềm được hỗ trợ. Kỹ sư DevOps cũng chịu trách nhiệm cung cấp tài nguyên và đề xuất mô hình triển khai phù hợp.

Ngoài ra, kỹ sư DevOps cũng xem xét việc xác nhận và giám sát hiệu suất. Các kỹ sư DevOps cũng phải kết nối các thành phần mã hóa khác nhau với các bộ công cụ và thư viện phát triển phần mềm. Công việc của một chuyên gia AWS DevOps cũng sẽ liên quan đến việc tích hợp các thành phần khác nhau của quản lý dữ liệu SQL hoặc các công cụ nhắn tin để chạy các bản phát hành phần mềm với cơ sở hạ tầng sản xuất và hệ điều hành. 

Kỹ năng cơ bản cho kỹ sư AWS DevOps

Đề cương các kỹ năng cơ bản cho kỹ sư DevOps được AWS chứng nhận là một phần của mọi hướng dẫn đáng tin cậy để trở thành Kỹ sư DevOps của AWS. Các kỹ năng cơ bản là yêu cầu bắt buộc đối với mọi chuyên gia DevOps để giải quyết vai trò và trách nhiệm nghề nghiệp của họ. 

Ít nhất có kinh nghiệm phát triển mã bằng một ngôn ngữ lập trình cấp cao.

Kỹ năng tạo cơ sở hạ tầng tự động hóa cao.

Có kinh nghiệm quản trị hệ điều hành.

Kiến thức chuyên sâu về các quy trình và phương pháp luận cho các nhiệm vụ phát triển và hoạt động hiện đại.

Kỹ năng dành riêng cho vai trò dành cho Kỹ sư AWS Cloud DevOps

Ngoài các kỹ năng cơ bản, một kỹ sư AWS DevOps cũng phải nắm vững các kỹ năng dành riêng cho vai trò. Các kỹ năng dành riêng cho vai trò đặc biệt lý tưởng để đáp ứng các yêu cầu ở các vai trò khác nhau đối với các kỹ sư AWS DevOps. Dưới đây là một số kỹ năng cụ thể cho từng vai trò mà bạn nên tập trung cho công việc của kỹ sư DevOps trên AWS.

Tính linh hoạt là yêu cầu hàng đầu đối với các chuyên gia AWS DevOps. Các chuyên gia DevOps trên AWS phải có kỹ năng làm việc linh hoạt đầy hứa hẹn và khả năng thích ứng với những thay đổi trong mã. 

Lý thuyết, khái niệm phân phối liên tục và các ứng dụng trong thế giới thực của chúng cũng là một tập hợp các kỹ năng cụ thể cho vai trò khác dành cho các chuyên gia AWS DevOps. Về cơ bản, ứng viên phải sử dụng thành thạo AWS CodeDeploy, AWS CodePipeline và AWS CodeBuild. Ứng viên phải có kiến ​​thức chuyên môn về các công cụ và hệ thống phân phối liên tục như GitHub, Travis, Jenkins và những người khác.

Các ứng viên tham vọng cho vai trò Kỹ sư AWS DevOps cũng phải có hơn hai năm kinh nghiệm trong việc cung cấp, vận hành và quản lý môi trường AWS.

Kiến thức về các công cụ khả năng quan sát để giám sát hiệu suất ứng dụng như Amazon CloudWatch, Amazon SNS và AWS X-Ray.

Các kỹ sư của AWS DevOps cũng nên sử dụng thành thạo Cơ sở hạ tầng làm công cụ Mã như CloudFormation, Bộ phát triển đám mây AWS và Terraform. 

Kiến thức chuyên sâu về các công cụ quản lý cấu hình như Ansible, Puppet và Chef cũng là một kỹ năng bắt buộc theo vai trò cụ thể.

Có chuyên môn trong việc sử dụng các công cụ liên quan đến vùng chứa như Dicker Engine, Kubernetes và Docker Swarm.

Nên có kinh nghiệm làm việc và khắc phục sự cố với các hệ điều hành như Ubuntu, Windows, CentOS và Amazon Linux. Ngoài ra, các kỹ sư DevOps phải có khả năng đầy hứa hẹn trong việc sử dụng phần mềm trung gian phổ biến như bộ cân bằng tải, máy chủ web và môi trường ứng dụng. 

Quen thuộc với cron, Sự kiện CloudWatch, AWS Lambda và SNS để đảm bảo tự động hóa.

Kỹ năng mềm để hợp tác và giao tiếp là bắt buộc đối với vai trò này. Kỹ năng mềm là điều cần thiết để giải quyết các mục tiêu cơ bản của phong trào DevOps, tức là giao tiếp giữa tất cả người lao động. 

Chứng nhận cần thiết cho vai trò kỹ sư AWS DevOps

Với thông tin về các chi tiết cơ bản liên quan đến các kỹ sư AWS DevOps và các kỹ năng cần thiết, con đường phía trước có thể rõ ràng ngay bây giờ! Tuy nhiên, cũng cần phản ánh tầm quan trọng của chứng chỉ AWS đối với việc trở thành kỹ sư DevOps. Các cá nhân có nguyện vọng có thể tìm thấy một lựa chọn chính xác trong các chứng chỉ AWS để đạt được ước mơ trở thành kỹ sư DevOps. Bạn có thể hoàn thành bài kiểm tra chứng chỉ AWS Certified DevOps Engineer Professional để thiết lập con đường sự nghiệp AWS DevOps Engineer thành công. 

Kỹ sư DevOps được chứng nhận AWS – Chuyên nghiệp

Chứng chỉ chuyên nghiệp của AWS DevOps Engineers là một lựa chọn lý tưởng cho những cá nhân mong muốn đảm nhận vai trò kỹ sư DevOps. Các ứng cử viên cho kỳ thi phải có ít nhất hai năm kinh nghiệm thực tế trở lên trong việc cung cấp, vận hành và quản lý môi trường AWS. Điều kiện tiên quyết cho kỳ thi tập trung vào các kỹ năng cơ bản cần thiết để trở thành chuyên gia AWS DevOps.

Ví dụ: kinh nghiệm quản trị hệ điều hành, xây dựng cơ sở hạ tầng tự động hóa cao và phát triển mã bằng ngôn ngữ lập trình cấp cao. Kỳ thi lấy chứng chỉ chuyên nghiệp AWS DevOps Engineer bao gồm hình thức trắc nghiệm và nhiều câu trả lời. Các ứng cử viên cho kỳ thi phải đến dự kỳ thi tại một trung tâm khảo thí mà họ lựa chọn. Tổng thời lượng của bài thi là 180 phút. Tổng phí đăng ký cho kỳ thi là $ 300 USD. Kỳ thi chứng chỉ trên AWS có sẵn bằng tiếng Hàn, tiếng Anh, tiếng Trung giản thể và tiếng Nhật.

Kỳ thi kiểm tra các khả năng sau của thí sinh:

Triển khai và quản lý các hệ thống và phương pháp phân phối liên tục trên AWS.

Thực hiện và tự động hóa các quy trình kiểm soát an ninh, xác minh tuân thủ và quản trị.

Định nghĩa và triển khai các hệ thống giám sát, ghi nhật ký và số liệu trên AWS. 

Triển khai các hệ thống trên AWS với tính khả dụng cao hơn, khả năng tự phục hồi và khả năng mở rộng. 

Thiết kế, quản lý và bảo trì các công cụ để tự động hóa các quy trình hoạt động. 

Mô tả công việc của Kỹ sư AWS DevOps

Tầm quan trọng của mô tả công việc của một kỹ sư AWS DevOps là hiển nhiên rõ ràng đối với các ứng viên đầy tham vọng. Bản mô tả công việc giúp ứng viên tìm hiểu về các vai trò và trách nhiệm thiết yếu khác nhau của họ. Các trách nhiệm cơ bản của kỹ sư AWS DevOps bao gồm những điều sau đây.

Triển khai, tự động hóa, bảo trì và quản lý hệ thống sản xuất.

Đảm bảo mức độ sẵn sàng cao hơn, khả năng mở rộng và hiệu suất của mã ứng dụng và cơ sở hạ tầng.

Tạo các chiến lược khác nhau để đảm bảo quy trình tuân thủ các nguyên tắc của DevOps.

Các vai trò và trách nhiệm sau đây của các kỹ sư AWS DevOps lấy các trách nhiệm nêu trên làm nền tảng của họ. 

Triển khai, tự động hóa, bảo trì và quản lý các hệ thống sản xuất dựa trên đám mây AWS.

Xây dựng, phát hành và quản lý cấu hình cho hệ thống sản xuất AWS.

Đề xuất cải tiến quy trình và sửa đổi kiến ​​trúc.

Xem xét các tùy chọn công nghệ mới cũng như các sản phẩm của nhà cung cấp.

Kiểm tra nghiệm thu trước khi sản xuất để xác minh chất lượng của sản phẩm và dịch vụ.

Cung cấp sự đảm bảo về bảo mật hệ thống quan trọng bằng cách tận dụng các giải pháp tốt nhất trong lớp cho bảo mật đám mây.

Khắc phục sự cố hệ thống và giải quyết vấn đề trên các nền tảng và miền ứng dụng khác nhau.

Thiết kế, quản lý và bảo trì các công cụ để tự động hóa nhiều quy trình kinh doanh.

Định nghĩa và triển khai hệ thống đo lường và giám sát trên nền tảng AWS.

Cung cấp cập nhật trạng thái cho các bên liên quan và giải quyết các vấn đề khi xác định.

Thiết kế quy trình làm việc tùy chỉnh, tài liệu phản hồi và chạy sách và truyền đạt chúng cho các bên liên quan.

Làm việc độc lập cũng như phối hợp với các nhóm phát triển và vận hành và các bên liên quan khác trong dự án.

Giải quyết nhu cầu của các dự án đặc biệt trong khi cung cấp đại diện cho bộ phận tương ứng của họ.

Thiết kế và phát triển tự động hóa để hỗ trợ quá trình tích hợp liên tục và phân phối liên tục.

Làm việc với các nhà lãnh đạo cấp cao về các dự án phức tạp, cấp doanh nghiệp là một khía cạnh quan trọng trong định hướng chiến lược chung của công ty.

Hỗ trợ các kiến ​​trúc sư đám mây cho cơ sở vận hành và các dịch vụ di chuyển để đảm bảo tính khả dụng và cung cấp các dịch vụ điện toán đám mây theo yêu cầu kinh doanh và kỹ thuật của khách hàng. 

Mức lương của kỹ sư AWS DevOps

Rõ ràng là hiện nay nhu cầu về công việc của Kỹ sư AWS DevOps là rất cao. Tuy nhiên, điều đó đã đủ để nghĩ đến việc bắt đầu sự nghiệp trong AWS DevOps? Có lẽ một ước tính về mức lương trung bình hàng năm của kỹ sư DevOps trên nền tảng AWS có thể giải tỏa lo lắng của bạn!

Mức lương trung bình hàng năm của kỹ sư AWS DevOps trên AWS là $124.190. Con số lương ước tính là của Hoa Kỳ.

Kết Luận

Nếu bạn đang cố gắng trở thành Kỹ sư AWS DevOps, thì bài viết này có thể đã cung cấp thông tin đầy hứa hẹn cho bạn! Bây giờ, bạn nên thực hiện bước tiếp theo sau khi tìm hiểu tất cả thông tin trong cuộc thảo luận này. Phương pháp hay nhất được đề xuất sẽ là học qua các kỹ năng cơ bản cần thiết cho kỹ sư DevOps và có được kiến ​​thức chuyên môn. Sau đó, bạn có thể có kinh nghiệm thực tế trong việc quản lý các dịch vụ AWS và công cụ khác nhau liên quan đến DevOps.

Mua Khoá học Jenkins Continuous Integration, Tìm hiểu về Jenkins

Dự định học Jenkins để nâng cao sự nghiệp DevOps của bạn? Nếu vậy, phần giới thiệu Jenkins này là dành cho bạn, sẽ giúp bạn làm quen với Jenkins như một công cụ tích hợp liên tục.

Rõ ràng là nhu cầu ngày càng tăng về tự động hóa trong hầu hết các lĩnh vực. Quan trọng nhất, tác động của tự động hóa trong ngành phát triển ứng dụng là rất đặc biệt. Các tổ chức cần các nhóm nội bộ có năng lực để cung cấp các chương trình, tiện ích và ứng dụng hiệu quả cao.

Do đó, các chuyên gia DevOps hiện là lựa chọn tốt nhất để phát triển phần mềm và chuyên môn về các công cụ DevOps phổ biến như Jenkins giúp cải thiện độ tin cậy trong sơ yếu lý lịch của họ. Cuộc thảo luận sau đây sẽ giới thiệu Jenkins và những hiểu biết chi tiết về kiến ​​trúc và việc sử dụng các đường ống của nó.

Hơn nữa, cuộc thảo luận sau đây cũng sẽ phản ánh việc sử dụng Jenkins để tích hợp liên tục. Mục tiêu chính của cuộc thảo luận sau đây là cung cấp các chi tiết cơ bản về Jenkins để giúp bạn hiểu tầm quan trọng của nó trong tình huống hiện tại. Mục tiêu của các công cụ DevOps là phát triển và phân phối nhanh hơn các ứng dụng tùy chỉnh, chất lượng cao. Vào cuối cuộc thảo luận này, bạn sẽ có thể biết chính xác việc thành thạo Jenkins có thể giúp bạn thúc đẩy sự nghiệp của mình như một nhà phát triển hoặc kỹ sư tự động hóa thử nghiệm như thế nào.

Nếu bạn có nhu cầu học Jenkins Continuous Integration thì mua khoá học ở đây:

Mọi nhà phát triển đều biết cảm giác khó chịu như thế nào khi đoạn mã mà họ đã làm việc trong nhiều giờ đột nhiên bị hỏng. Dành nhiều thời gian hơn để tìm hiểu lý do tại sao nó không hoạt động thậm chí còn khó chịu hơn. Đây là nơi tích hợp liên tục và Jenkins xuất hiện. Tích hợp liên tục là quá trình tự động hóa các quy trình nhất định như mã thử nghiệm và Jenkins là một máy chủ tự động hóa có thể giúp các nhà phát triển làm điều đó và hơn thế nữa. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách Jenkins có thể đơn giản hóa cuộc sống của bạn với tư cách là một nhà phát triển.

Jenkins là gì?

Jenkins là một công cụ tích hợp liên tục mã nguồn mở được viết bằng Java cùng với các plugin để tạo điều kiện tích hợp liên tục. Nó sử dụng các plugin để xây dựng và thử nghiệm mã dự án liên tục cùng với việc cung cấp các tùy chọn dễ dàng cho các nhà phát triển để thực hiện các sửa đổi. Bạn có thể tìm thấy hai bản phát hành khác nhau của Jenkins, chẳng hạn như Phiên bản cộng đồng và Jenkins Enterprise.

Phiên bản Cộng đồng của Jenkins là mã nguồn mở và hoàn toàn miễn phí. Thông tin về Jenkins có thể dễ dàng tìm thấy thông qua tài liệu Jenkins vì nó là một công cụ mã nguồn mở. Hơn nữa, các tổ chức có lợi khi tăng tốc độ của quá trình phát triển phần mềm của họ bằng cách thực hiện tự động hóa. Jenkins cung cấp tích hợp các quy trình khác nhau trong vòng đời phát triển, chẳng hạn như xây dựng, tài liệu, thử nghiệm, dàn dựng, đóng gói, triển khai và các quy trình khác.

Các plugin trong Jenkins giúp tích hợp các giai đoạn DevOps khác nhau. Phần giới thiệu Jenkins cũng cho thấy một số ưu điểm khác của Jenkins, chẳng hạn như cài đặt dễ dàng và đơn giản. Ngoài ra, Jenkins được viết bằng Java, và do đó, nó trở nên di động với tất cả các nền tảng chính.

Kiến trúc của Jenkins

Mối quan tâm quan trọng tiếp theo trong phần giới thiệu Jenkins đề cập đến kiến ​​trúc của nó. Vì Jenkins được sử dụng để tích hợp liên tục nên nó được cài đặt làm máy chủ. Tuy nhiên, mô hình máy chủ độc lập không hoạt động đối với Jenkins vì nó không thể đáp ứng các yêu cầu nhất định. Ví dụ: một máy chủ Jenkins không thể cung cấp các môi trường khác nhau để kiểm tra các bản dựng của bạn.

Hơn nữa, một máy chủ Jenkins duy nhất không thể xử lý toàn bộ tải trong trường hợp thường xuyên xây dựng các dự án lớn hơn. Do đó, Jenkins tuân theo một kiến ​​trúc phân tán. Kiến trúc Master-Slave trong Jenkins giúp quản lý hiệu quả các bản dựng phân tán. Giao tiếp giữa nút Master và nút Slave xảy ra thông qua giao thức TCP / IP. Hãy để chúng tôi suy ngẫm thêm về các chi tiết của các thành phần trong kiến ​​trúc của Jenkins.

Jenkins Master và Jenkins Slave

Jenkins Master là máy chủ chính của Jenkins. Nó chịu trách nhiệm lên lịch cho các công việc xây dựng và gửi các bản dựng đến các nô lệ để thực thi thực tế. Jenkins Master cũng giám sát nô lệ bằng cách đưa họ trực tuyến hoặc ngoại tuyến tùy theo yêu cầu. Nó cũng có thể giúp ghi lại và trình bày kết quả xây dựng. Hơn nữa, cá thể Master cũng có thể giúp thực hiện trực tiếp các công việc xây dựng.

Yếu tố quan trọng tiếp theo trong kiến ​​trúc Jenkins là Jenkins Slave. Nó là một tệp thực thi Java chạy trên một máy từ xa nghe các yêu cầu từ Jenkins Master Instance. Người dùng có thể chạy nô lệ trên nhiều hệ điều hành khác và họ thực thi các công việc xây dựng do Master gửi. Jenkins cho phép cấu hình một dự án để luôn chạy trên một máy Slave cụ thể hoặc một loại máy Slave cụ thể.

Hoạt động của kiến ​​trúc Jenkins cũng có thể cung cấp thêm thông tin rõ ràng trong phần giới thiệu Jenkins này. Hãy giả sử một ví dụ về việc sử dụng Jenkins trong các môi trường khác nhau như Windows, Ubuntu, Mac và các môi trường khác. Jenkins cung cấp nhiều Slaves để cung cấp các môi trường thử nghiệm khác nhau cho các bản dựng trong các hệ điều hành khác nhau. Nó cũng kiểm tra kho lưu trữ Git thường xuyên để xác định bất kỳ sửa đổi nào trong mã nguồn. Jenkins Master có thể yêu cầu các Slave khác nhau để thực hiện báo cáo thử nghiệm trong môi trường thử nghiệm duy nhất và tạo báo cáo thử nghiệm.

Jenkins Pipelines

Vai trò của Jenkins trong DevOps chủ yếu là do khái niệm pipeline như mã sau đó Jenkins. Jenkins pipeline thực sự đề cập đến tập hợp các plugin giúp triển khai và tích hợp các pipeline phân phối liên tục trong Jenkins. Trên thực tế, quy trình phân phối liên tục là một quy trình tự động để lấy phần mềm từ kiểm soát phiên bản đến người dùng và khách hàng.

Jenkins Pipeline giúp truy cập các công cụ để lập mô hình pipeline phân phối dưới dạng mã được viết thành tệp văn bản được gọi là Jenkinsfile. Jenkinsfile được kiểm tra trong kho lưu trữ kiểm soát nguồn của một dự án. Việc sử dụng Jenkinsfile và các lợi ích của nó là những bổ sung chính trong hầu hết các hướng dẫn của Jenkins. Jenkinsfile tạo ra một quy trình xây dựng pipeline tự động cho tất cả các yêu cầu kéo và các nhánh cùng với việc cung cấp một dấu vết kiểm tra cho pipeline.

Ngoài ra, người dùng cũng có thể xem lại nguồn sự thật duy nhất và nhiều thành viên của dự án có thể chỉnh sửa nó. Sau đó, Jenkinsfile cũng cung cấp một bản đánh giá hoặc lặp lại mã trên đường dẫn một cách hiệu quả. Một khía cạnh quan trọng khác mà bạn nên biết về Jenkinsfile từ phần giới thiệu Jenkins này là việc xác định pipeline trong Jenkinsfile là phương pháp hay nhất được khuyến nghị.

Sử dụng Jenkins trong tích hợp liên tục

Khía cạnh quan trọng tiếp theo trong hướng dẫn Jenkins là cách nó giúp tích hợp liên tục. Để hiểu những lợi ích của Jenkins một cách hoàn hảo, điều quan trọng là phải hiểu sự tích hợp liên tục với Jenkins. Ví dụ: giả sử một tình huống trong đó bạn đã xây dựng và triển khai mã nguồn hoàn chỉnh của một ứng dụng trên máy chủ thử nghiệm. Tuy nhiên, có thể có nhiều vấn đề cơ bản trong tình huống này mà bạn chưa thể nhìn thấy được.

Hãy để chúng tôi xác định thêm các vấn đề trong phần giới thiệu Jenkins để hiểu cách Jenkins là lựa chọn tốt nhất để tích hợp liên tục.

  • Các nhà phát triển phải đợi trong thời gian lâu hơn vì cần phải phát triển toàn bộ mã nguồn trước khi thử nghiệm.
  • Quá trình kiểm tra có thể dẫn đến việc xác định nhiều lỗi. Việc tìm ra các lỗi là rất khó đối với các nhà phát triển vì cần phải kiểm tra toàn bộ mã nguồn của ứng dụng.
  • Phản hồi liên tục về các khía cạnh khác của quá trình phát triển, chẳng hạn như các vấn đề về kiến ​​trúc, các bản cập nhật phát hành tệp bị thiếu hoặc các lỗi xây dựng dẫn đến chất lượng phần mềm giảm sút.
  • Bản chất thủ công của quy trình làm chậm quá trình phân phối phần mềm cùng với khả năng thất bại cao hơn.

Do đó, các nhà phát triển cần một hệ thống để các nhà phát triển liên tục kích hoạt quá trình xây dựng và kiểm tra cho mọi sửa đổi trong mã nguồn.

Tích hợp liên tục với Jenkins giúp bạn đạt được một hệ thống như vậy và giải quyết các vấn đề này để phát triển. Phản ánh kỹ hơn về việc sử dụng Jenkins để tích hợp liên tục cũng có thể giúp bạn tìm ra câu trả lời cho nhiều câu hỏi phỏng vấn Jenkins phổ biến.

Jenkins Trợ giúp như thế nào trong Tích hợp Liên tục?

Khi nhà phát triển cam kết mã với kho mã nguồn, máy chủ Jenkins thường xuyên kiểm tra kho lưu trữ để tìm bất kỳ thay đổi nào. Máy chủ Jenkins phát hiện các thay đổi trong kho mã nguồn ngay sau khi một cam kết xảy ra và sau đó kéo các thay đổi để bắt đầu chuẩn bị cho một bản dựng mới. Trong trường hợp bản dựng bị lỗi, nhóm liên quan sẽ nhận được thông báo. Trong trường hợp bản dựng thành công, Jenkins triển khai bản dựng trong máy chủ thử nghiệm.

Jenkins tạo phản hồi sau khi thử nghiệm và cung cấp thông báo về kết quả xây dựng và thử nghiệm cho các nhà phát triển. Sau đó, Jenkins tiếp tục kiểm tra kho lưu trữ mã nguồn để tìm bất kỳ thay đổi nào có thể xảy ra trong mã nguồn. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách Jenkins xác định lại những thiếu sót của vòng đời phát triển phần mềm thông thường, hãy lưu ý những điểm sau.

Trước khi giới thiệu Jenkins trong phát triển phần mềm, các nhà phát triển phải xây dựng toàn bộ mã nguồn trước khi thử nghiệm. Các nhà phát triển đã gặp nhiều khó khăn trong việc tìm và giải quyết các lỗi, do đó làm chậm quá trình phân phối. Tuy nhiên, sau Jenkins, mọi sửa đổi trong mã nguồn đều được xây dựng và thử nghiệm mà không tập trung vào toàn bộ mã nguồn. Các nhà phát triển không phải chờ đợi kết quả kiểm tra của mọi cam kết nữa vì họ có thể nhận được kết quả trong quá trình chạy. Người dùng phải cam kết thay đổi mã nguồn chỉ với Jenkins so với các quy trình thủ công trong SDLC thông thường.

Sẵn sàng để tìm hiểu thêm về Jenkins?

Bây giờ, bạn có thể tiếp tục đào tạo và cấp chứng chỉ chính thức tại Jenkins sau khi đọc phần giới thiệu Jenkins này. Bạn cũng có thể đã tìm thấy một số câu hỏi phỏng vấn Jenkins thú vị trong quá trình thảo luận ở trên. Các chức năng của Jenkins trong việc tích hợp liên tục và các lợi thế khác nhau của nó đối với các nhà phát triển và kỹ sư tự động hóa thử nghiệm thiết lập nhu cầu của nó trong thị trường việc làm hiện có trong ngành công nghệ.

Các chuyên gia phát triển phần mềm có thể làm giàu thêm cơ hội lâu dài cho sự nghiệp của họ bằng cách nâng cao kỹ năng của họ trong Jenkins. Trên một lưu ý kết luận, bạn có thể thấy rõ rằng Jenkins hỗ trợ một loạt các plugin có thể giúp nó giải quyết việc tự động hóa các giai đoạn khác nhau của vòng đời phát triển. Vì vậy, nếu bạn muốn củng cố triển vọng nghề nghiệp của mình, hãy tìm hiểu thêm về Jenkins và đặt mục tiêu trở thành Kỹ sư Jenkins được Chứng nhận.

Danh Sách 10 công cụ Machine Learning hàng đầu

Học máy đã trở thành một trong những ngành kỹ thuật nổi bật trong thời gian gần đây. Nó ảnh hưởng đến những cách khác nhau mà chúng ta sử dụng công nghệ ngày nay, và thú vị là chúng ta thậm chí còn không biết về nó. Do đó, các công cụ học máy đã trở thành tâm điểm chú ý trong thời gian gần đây vì chúng đóng vai trò là công cụ giúp người dùng điều hướng học máy một cách dễ dàng.

Học máy chủ yếu nhằm mục đích giới thiệu trí thông minh trong máy móc hoặc phát triển khả năng học hỏi trong máy móc. Khi chúng ta đang từng bước hướng tới một tương lai với sự thống trị ghê gớm của công nghệ trong hầu hết mọi khía cạnh của cuộc sống, thì việc học máy không còn bao lâu nữa sẽ trở thành một nhu cầu thiết yếu.

Chúng là những công cụ quan trọng có thể hỗ trợ người dùng thử các biến thể mới với dữ liệu và đào tạo các mô hình học máy của họ. Ngoài ra, các công cụ ML cũng hữu ích để khám phá các phương pháp mới cùng với việc hỗ trợ việc tạo ra các thuật toán cá nhân của bạn. Cuộc thảo luận sau đây nhằm mục đích vẽ một minh họa về các công cụ học máy hàng đầu hiện có. Nếu bạn có nhu cầu học các khoá học về Machine learning hãy mua tại đây:

Khái niệm cơ bản về Học máy

Trước khi chúng ta chuyển sang danh sách các công cụ học máy, chúng ta hãy suy nghĩ về những điều cơ bản của học máy. Học máy là quá trình đào tạo máy móc làm việc theo các hướng dẫn cụ thể. Quá trình này liên quan đến việc tạo ra các thuật toán học máy có thể cho phép hệ thống phản hồi các lệnh cụ thể trong các tình huống khác nhau.

Phản hồi của thuật toán ML phụ thuộc vào việc đánh giá liên tục dữ liệu và hành động dựa trên các quyết định được đưa ra trên cơ sở hiểu biết sâu sắc về dữ liệu. Có rất nhiều ví dụ về công nghệ học máy ở khu vực lân cận mà bạn có thể không biết. Ví dụ: Netflix cung cấp cho bạn các đề xuất đáng tin cậy về các chương trình và phim dựa trên lịch sử xem của bạn.

Học máy đóng một vai trò quan trọng ở đây trong việc thu thập dữ liệu về lịch sử xem của người dùng và chọn dữ liệu phù hợp với sở thích của người dùng. Ví dụ đáng chú ý thứ hai về học máy là Facebook. Bạn đã bao giờ để ý cách Facebook nhận ra người khác trong một bức ảnh bạn đã tải lên gần đây và gợi ý bạn là bạn chung? Máy học sử dụng dữ liệu liên quan đến ảnh có sẵn của người dùng và dữ liệu trong danh sách bạn bè của họ để đưa ra các dự đoán đáng tin cậy.

Các loại máy học

Một mối quan tâm quan trọng khác cần giải quyết trước khi bạn phản ánh về các công cụ học máy tốt nhất là các loại học máy. Ba loại học máy phổ biến bao gồm học có giám sát, không giám sát và học tăng cường. Bạn cần có hiểu biết cơ bản về các biến thể học máy này để dự đoán hiệu quả của các công cụ học máy khác nhau. Trong trường hợp học máy được giám sát, dữ liệu của quá khứ có thể giúp đưa ra dự đoán.

Ví dụ, trong trường hợp này, sẽ là lọc các email spam. Các thuật toán ML xác định xem một email cụ thể có phải là thư rác hay không. Mặt khác, học máy không giám sát liên quan đến việc khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu. Ví dụ về Facebook, như đã thảo luận trước đó, nằm trong danh mục máy học không có giám sát. Máy học tăng cường được điều chỉnh đặc biệt để nâng cao hiệu quả của các thuật toán ML.

10 công cụ Machine Learning hàng đầu

Bây giờ, chúng ta hãy chuyển sang chương trình nghị sự chính của cuộc thảo luận này, tức là danh sách các công cụ học máy đã hứa trước đó trong cuộc thảo luận. Mặc dù không có xếp hạng cụ thể cho thứ tự các công cụ sau đây được trình bày ở đây, bạn có thể tìm thấy các chức năng đa dạng trong mỗi công cụ.

1. Scikit-Learn

Scikit-Learn là một trong những cái tên phổ biến trong số các công cụ học máy dành cho người mới bắt đầu. Có sẵn dưới dạng gói máy học mã nguồn mở, nền tảng thống nhất của Scikit-Learn có thể giải quyết các mục đích khác nhau. Người dùng có thể truy cập các tính năng phân cụm, phân loại, tiền xử lý, giảm kích thước và hồi quy với Scikit-Learn.

Nền tảng của Scikit-Learn dựa trên ba thư viện Python quan trọng, chẳng hạn như SciPy, NumPy và Matplotlib. Các chức năng chính của Scikit-Learn thể hiện rõ trong việc khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu. Ngoài ra, nó cũng có thể cung cấp hỗ trợ để thử nghiệm và đào tạo các mô hình ML của bạn.

2. Pytorch

Pytorch là một đề cập đáng chú ý khác trong số các công cụ học máy được sử dụng nhiều nhất do nền tảng của nó bằng Python. Nó là một khung học sâu với tốc độ sử dụng tốt hơn và linh hoạt hơn. Khả năng hiệu quả của Pytorch liên quan đến GPU là một trong những lý do nổi bật cho khả năng sử dụng tốt hơn của Pytorch.

Hiện tại, nó là một trong những công cụ học máy quan trọng và phù hợp nhất trên thị trường. Trọng tâm của Pytorch là các trường hợp sử dụng liên quan đến tính toán tensor và sự phát triển của mạng nơ-ron sâu. Sự đa dạng của các thuật toán tối ưu hóa và Mô-đun Autograd trong Pytorch làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng trong mạng thần kinh. Ngoài ra, Pytorch còn cung cấp tính năng đào tạo phân tán cũng như nhiều công cụ và thư viện khác.

3. Accord.Net

Nếu bạn đang tìm kiếm công cụ học máy phù hợp với các tác vụ xử lý hình ảnh và âm thanh thì Accord.Net có thể là lựa chọn lý tưởng. Nó là một khung công tác học máy tính toán với cơ sở là các thư viện học máy chứa các gói âm thanh và hình ảnh. Các gói này có thể hỗ trợ đào tạo các mô hình học máy cũng như trong việc phát triển các ứng dụng tương tác.

Một số ví dụ về các ứng dụng tương tác có thể bao gồm các ứng dụng âm thanh hoặc thị giác máy tính. Các ứng dụng của Accord.Net cũng thích hợp để tối ưu hóa số, đại số tuyến tính số, mạng nơron nhân tạo và thống kê. Hơn nữa, bạn cũng có thể truy cập các lợi ích của việc hỗ trợ thư viện trực quan hóa và vẽ đồ thị với Accord.Net.

4. Keras

Keras là một khung Python học sâu đóng vai trò là một API cho các mạng nơ-ron khác nhau. Nó cung cấp hỗ trợ đầy đủ để nghiên cứu nhanh hơn và đường cong học tập đơn giản hơn với nền tảng của nó trên Python. Keras tìm thấy một vị trí trong số các công cụ học máy hiện đại dựa trên khả năng của nó để tạo mẫu dễ dàng hơn và nhanh hơn.

Ngoài ra, nó cũng cung cấp hỗ trợ đáng tin cậy cho các mạng chập cùng với hỗ trợ cho các mạng lặp lại. Người dùng cũng có được cơ sở kết hợp hai mạng với Keras. Bạn cần CNTK, TensorFlow hoặc Theano để sử dụng Keras.

5. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML là một trong những phần giới thiệu đầy hứa hẹn trong số các công cụ học máy vì tất cả các lý do phù hợp. Trước hết, tên thương hiệu của Google khiến nó trở thành một lựa chọn hợp lý ngay từ đầu. Mục tiêu chính của Google Cloud AutoML là cải thiện khả năng tiếp cận của trí tuệ nhân tạo.

Nó cung cấp các mô hình được đào tạo trước khác nhau mà người dùng có thể tận dụng để tạo ra các dịch vụ khác nhau như nhận dạng giọng nói, nhận dạng văn bản và các dịch vụ khác. Một lý do nổi bật khác khiến Google Cloud AutoML ngày càng phổ biến là tính khả dụng của kiến ​​thức chuyên môn về ML và AI đáng tin cậy.

6. KNIME

Trong số tất cả các công cụ học máy tốt nhất, KNIME có một danh tiếng độc đáo của riêng nó. Nó là một công cụ hoàn hảo phục vụ mục đích của một nền tảng phân tích, tích hợp và báo cáo dữ liệu. KNIME dựa trên khái niệm tổng hợp dữ liệu và thể hiện rõ ràng trong việc kết hợp các thành phần khác nhau để khai thác dữ liệu và học máy trong KNIME.

Tính dễ sử dụng tốt hơn khiến nó trở thành một trong những công cụ học máy đáng tin cậy. Người dùng có thể hiểu các quy trình công việc khác nhau trong quá trình xử lý dữ liệu trước khi thực thi chúng, do đó mang lại tính minh bạch tốt hơn.

7. TensorFlow

TensorFlow cũng là một trong những đề cập đáng chú ý trong số các công cụ ML có liên quan trong thời điểm hiện tại. Nó là một khung công tác mã nguồn mở có khả năng giải quyết khối lượng công việc ML số và quy mô lớn. TensorFlow cung cấp sự kết hợp lý tưởng giữa máy học và mô hình mạng nơ-ron, do đó mở rộng phạm vi các trường hợp sử dụng để triển khai nó.

Giao diện thân thiện với người dùng và nhiều cách triển khai, chẳng hạn như thẻ script hoặc cài đặt thông qua NPM, cũng là những lý do quan trọng để nhấn mạnh TensorFlow như một công cụ học máy có thẩm quyền.

8.  Weka

Weka đã đạt được một vị trí trong số các công cụ học máy phổ biến được sử dụng ngày nay với các chức năng đa dạng của nó. Là phần mềm mã nguồn mở và dễ dàng truy cập với giao diện người dùng đồ họa, Weka có khả năng giải quyết các điểm khó khăn chính của người dùng bằng các công cụ ML.

Các trường hợp sử dụng chính của Weka là hiển nhiên trong các lĩnh vực nghiên cứu và giảng dạy. Weka có các chức năng đa dạng, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, phân loại, phân cụm, hồi quy và trực quan hóa. Nó có thể tìm thấy các ứng dụng phù hợp nhất trong việc cung cấp các khóa đào tạo trực tuyến.

9.  Google Colab

Google Colab là một sáng kiến ​​ML đầy hứa hẹn khác của Google nhằm đưa Học máy lên Google Cloud Platform . Đây là một dịch vụ đám mây hỗ trợ Python, giúp xây dựng các ứng dụng ML bằng cách tận dụng các thư viện của các công cụ học máy khác như TensorFlow, Pytorch và Keras.

Google Colab có thể cung cấp một sự thúc đẩy rất cần thiết cho nghiên cứu máy học. Tuy nhiên, chức năng chính và đáng chú ý nhất của nó phù hợp với việc hỗ trợ giáo dục máy học.

10. Azure Machine Learning Studio

Azure machine learning studio do Microsoft ra mắt chắc chắn là một bổ sung nổi bật cho danh sách các công cụ ML này. Azure ML studio là sản phẩm của Microsoft với cơ sở dịch vụ máy học. Nó cung cấp một cách tiếp cận rất linh hoạt để phát triển kết nối giữa các bộ dữ liệu và mô-đun.

Hơn nữa, Azure cũng cung cấp các chức năng AI cho người dùng cùng với Azure ML Studio. Khả năng tương thích của Azure ML Studio và giao diện người dùng đơn giản cũng như hấp dẫn của nó khiến nó trở thành một lựa chọn đáng tin cậy.

Bạn đã sẵn sàng chọn một công cụ Machine Learning chưa?

Trên cơ sở danh sách được đề cập ở trên, bạn có thể đã rút ra một số ấn tượng về loại công cụ học máy bạn cần. Tuy nhiên, có rất nhiều công cụ học máy khác mà bạn vẫn chưa khám phá. Nền tảng công nghệ trong học máy đang được cải thiện hàng ngày với sự ra đời của các công cụ mới.

Do đó, điều quan trọng là phải phản ánh các tiêu chí thiết yếu để đảm bảo rằng bạn có thể chọn đúng công cụ học máy. Các tiêu chí bao gồm mức độ chuyên môn của bạn và các yêu cầu thuật toán trong trường hợp sử dụng của bạn. Đường cong học tập dễ dàng hơn với phần lớn các công cụ ML cũng là một lợi thế đáng kể cho người mới bắt đầu. Vì vậy, hãy bắt đầu ngay bây giờ để giành được quyền chỉ huy đối với công cụ học máy mà bạn đã chọn!  

Nếu bạn đang chuẩn bị xác thực kỹ năng học máy của mình với AWS, hãy bắt đầu chuẩn bị cho kỳ thi lấy chứng chỉ chuyên ngành học máy được AWS chứng nhận? Hãy thử tham gia khóa đào tạo Chuyên môn về Máy học AWS này để kiểm tra trình độ chuẩn bị của bạn và sẵn sàng hoàn toàn cho kỳ thi!