《结合 DataOps、MLOps 和 DevOps：利用流程优化和自动化方面的专家实践超越分析和软件开发(Combining DataOps, MLOps and DevOps: Outperform Analytics and Software Development with Expert Practices on Process Optimization and Automation)》

加速软件、数据和机器学习的交付 ；

本书的主要特点：
● 每一章都协调了 DevOps、数据工程和优化的机器学习文化。
● 为读者提供敏捷技能，以不断重新确定生产积压工作的优先级。
● 容器化、Docker、Kubernetes、DataOps 和 MLOps 都结合在一起。
对本书的内容说明：
本书指导读者如何使用 DevOps、DataOps 和 MLOps 等最佳实践来操作系统、软件应用程序和业务信息的创建。
从软件单元打包代码及其依赖项到自动化软件开发生命周期和部署，本书提供了一个学习路线图，从基础知识开始，逐步发展到高级主题。本书教你如何使用DevOps、Docker、Kubernetes、数据工程和机器学习大规模创建合作、亲和力和工具的文化。微服务设计、设置和维护集群、处理数据管道以及使用机器学习自动执行操作都是对您的职业生涯有所帮助的主题。当你使用书中描述的每种xOps方法时，你会注意到你对系统开发的理解发生了明显的转变。
在整本书中，您将看到软件开发的每个阶段如何通过最新的技术和最有效的项目管理方法进行现代化改造。
通过本书您将学到什么：

● 了解容器中的打包代码及其所有依赖项。
● 利用 DevOps 实现软件开发的每个阶段的自动化。
● 了解如何创建专注于特定问题的微服务。
● 利用 Kubernetes 在各种设置中容器化应用程序。
● 使用 DataOps，您可以协调人员、流程和技术。
本书适用的读者对象：
本书面向具有软件开发先验知识的软件工程团队、数据专业人员、IT 运营和应用程序开发团队。