目前在国外，互联网巨头如Google、Facebook、Amazon、LinkedIn、Netflix、Airbnb，传统软件公司如Adobe、IBM、Microsoft、SAP等，亦或是网络业务非核心企业如苹果、沃尔玛、索尼影视娱乐、星巴克等都在采用DevOps或提供相关支持产品。
那么DevOps究竟是怎样一回事？在Puppet、RightScale分别DevOps出版的调查报告基础上，整理本文，以期为读者理清思路。
另外，中国正在开展了一份自己的调查问卷，由南京大学发起，欢迎大家投票参与。
DevOps一词的来自于Developmen

著名的Netflix智能推荐百万美金大奖赛使用是数据集.因为竞赛关闭,Netflix官网上已无法下载.Netflixprovidedatrainingdatasetof100,480,507ratingsthat480,189usersgaveto17,770movies.Eachtrainingratingisaquadrupletoftheform.TheuserandmoviefieldsareintegerIDs,whilegradesarefrom1to5(integral)stars.[3]Thequalifyingdatasetcontainsover2,817,131tripletsoftheform,withgradesknownonlytothejury.Aparticipatingteam'salgorithmmustpredictgradesontheentirequalifyingset,buttheyareonlyinformedofthescoreforhalfofthedata,thequizsetof1,408,342ratings.Theotherhalfisthetestsetof1,408,789,andperformanceonthisisusedbythejurytodeterminepotentialprizewinners.Onlythejudgesknowwhichratingsareinthequizset,andwhichareinthetestset—thisarrangementisintendedtomakeitdifficulttohillclimbonthetestset.Submittedpredictionsarescoredagainstthetruegradesintermsofrootmeansquarederror(RMSE),andthegoalistoreducethiserrorasmuchaspossible.Notethatwhiletheactualgradesareintegersintherange1to5,submittedpredictionsneednotbe.Netflixalsoidentifiedaprobesubsetof1,408,395ratingswithinthetrainingdataset.Theprobe,quiz,andtestdatasetswerechosentohavesimilarstatisticalproperties.Insummary,thedatausedintheNetflixPrizelooksasfollows:Trainingset(99,072,112ratingsnotincludingtheprobeset,100,480,507includingtheprobeset)Probeset(1,408,395ratings)Qualifyingset(2,817,131ratings)consistingof:Testset(1,408,789ratings),usedtodeterminewinnersQuizset(1,408,342ratings),usedtocalculateleaderboardscoresForeachmovie,titleandyearofreleaseareprovidedinaseparatedataset.Noinformationatallisprovidedaboutusers.Inordertoprotecttheprivacyofcustomers,"someoftheratingdataforsomecustomersinthetrainingandqualifyin

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利用Netflix所打造的组件及各类大家熟知的工具，我们完全可以顺利应对由微服务以及分布式计算所带来的技术挑战。
在过去一年当中，微服务已经成为软件架构领域一个炙手可热的新名词，而且我们也能轻松举出由其带来的诸多比较优势。
然而，我们必须清醒意识到的是，一旦开始遵照微服务思路而对现有架构体系进行拆分，就意味着我们将不可避免地进入分布式系统领域。
在之前的文章中我们曾经探讨过分布式计算的八大认识误区*，由此可见此类系统本身充满着风险，而且一旦犯下这八种错误中的任何一种、我们都将面对灾难性的后果。
在我个人看来，如果要将这些误区总结成一句观点，那就是：对于一套分布式系统来说，任何关于一致性或者可靠性的表达

:movie_camera:Notflix:movie_camera:||:laptop_computer:项目Notflix是一个ReactJS网站，旨在通过alura的“ImersãoReact”活动中进行研究。
单击预览已部署的演示！！:fire::fire::fire::exclamation_mark:去做编辑和删除功能，我承认本人很懒-现在已经完成了！:check_mark:视频卡悬停了-完成！:check_mark:将无聊的警报替换为一件好事-完成！:check_mark:播放视频的漂亮模态-完成！:check_mark::wrench:技术领域该项目是使用以下技术开发的：:question_mark:如何使用要克隆并运行此应用程序，您需要从您的命令行：安装简单#Clonethisrepository$gitclonehttps://git

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。