Ostatnia dekada zmieniła oblicze IT. Kluczowego znaczenia nabrały big data, a chmura i automatyzacja rozpowszechniły się wszędzie tam, gdzie mowa o efektywności. Inżynierowie muszą wykorzystywać zalety systemów linuksowych w codziennej praktyce, aby zapewnić należyty poziom automatyzacji swoich zadań. Do tych celów świetnie nadaje się Python. Język ten zdobywa coraz większe uznanie z uwagi na jego wszechstronność, jak również wydajność, przenaszalność i bezpieczeństwo kodu. Warto więc wykorzystywać Pythona do administrowania systemami Linux wraz z takimi narzędziami DevOps jak Docker, Kubernetes i Terraform.
Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń. Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy zarządzania pakietami oraz systemy budowania, monitorowania i automatycznego testowania kodu. Zagadnienia te szczególnie zainteresują specjalistów DevOps. Ponadto zawarto tu podstawowe informacje o chmurze obliczeniowej, usługach IaC i systemach Kubernetes. Omówiono zasady uczenia maszynowego i inżynierii danych z perspektywy DevOps. Przedstawiono także kompletny przewodnik po procesach budowania, wdrażania oraz operacyjnego wykorzystywania modelu uczenia maszynowego z użyciem systemów Flask, sklearn, Docker i Kubernetes.
W tej książce:
- wprowadzenie do Pythona
- automatyczne przetwarzanie tekstu oraz automatyzacja operacji na plikach
- automatyzacja za pomocą sprawdzonych narzędzi linuksowych
- chmura, infrastruktura jako kod, Kubernetes i tryb bezserwerowy
- uczenie maszynowe i inżynieria danych z perspektywy DevOps
- tworzenie i operacjonalizacja projektu uczenia maszynowego
Python: tutaj ważna jest prawdziwa nowoczesność oprogramowania!
Szukasz więcej propozycji? Zobacz nasze tytuły z kategorii informatyka lub z serii O'Reilly
Jakie konkretne narzędzia ekosystemu DevOps są omawiane w książce "Python dla DevOps"?
Książka szczegółowo omawia integrację Pythona z narzędziami takimi jak Docker, Kubernetes oraz Terraform. Autorzy koncentrują się na praktycznym wykorzystaniu tych technologii w procesach automatyzacji infrastruktury i wdrażania aplikacji. Czytelnik uczy się tworzyć własne narzędzia wiersza poleceń oraz systemy monitorowania i testowania kodu. Wiedza ta pozwala na płynne przejście od prostych skryptów do zaawansowanego zarządzania chmurą i kontenerami.
Czy osoba początkująca w programowaniu poradzi sobie z tą lekturą?
Podręcznik wymaga podstawowej znajomości języka Python, choć zawiera krótkie wprowadzenie do jego składni. Treść szybko przechodzi do zaawansowanych zagadnień, takich jak automatyzacja systemów plików czy obsługa usług bezserwerowych. Osoby zupełnie nieznające programowania mogą poczuć się przytłoczone tempem wprowadzania technicznych koncepcji DevOps. Jest to idealna pozycja dla inżynierów, którzy chcą podnieść swoje kompetencje w kierunku profesjonalnej automatyzacji IT.
W jaki sposób podręcznik łączy Pythona z uczeniem maszynowym?
Publikacja przedstawia kompletny proces operacjonalizacji modeli uczenia maszynowego przy użyciu systemów Flask i sklearn. Autorzy wyjaśniają zasady inżynierii danych oraz budowania potoków wdrożeniowych z perspektywy specjalisty DevOps. Czytelnik dowiaduje się, jak wdrażać modele ML w środowiskach produkcyjnych z wykorzystaniem kontenerów Docker i orkiestracji Kubernetes. Takie podejście pozwala na efektywne zarządzanie cyklem życia sztucznej inteligencji w nowoczesnej infrastrukturze.
Jak ta publikacja pomaga w codziennej administracji systemami Linux?
Książka uczy automatyzacji przetwarzania tekstu oraz operacji na plikach bezpośrednio w środowisku linuksowym. Programiści i administratorzy zyskują umiejętność pisania skryptów zastępujących powtarzalne czynności wykonywane dotychczas ręcznie w terminalu. Treść obejmuje wykorzystanie Pythona do zarządzania pakietami oraz monitorowania wydajności systemów operacyjnych. Dzięki temu praca z Linuksem staje się bardziej przewidywalna, bezpieczna i skalowalna w dużych organizacjach.
Dla kogo ta książka nie będzie odpowiednim wyborem?
Ta pozycja nie jest przeznaczona dla osób szukających wyłącznie teoretycznego kursu programowania od podstaw. Publikacja skupia się na praktycznych aspektach inżynierii systemowej, pomijając szerokie omówienie bibliotek do tworzenia interfejsów graficznych czy gier. Czytelnicy zainteresowani wyłącznie czystym software engineeringiem bez kontekstu chmurowego mogą uznać wiele rozdziałów za zbyt specyficzne technicznie. To specjalistyczne kompendium dedykowane optymalizacji procesów IT i automatyzacji infrastruktury.
