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DevOps编程开发是目前大多数软件开发程序员都在学习的一个编程开发技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，DevOps编程开发应用方法分享。
无服务器架构
目前，所有主要的云计算提供商都提供无服务器选项或功能即服务(FaaS)。这些服务可使DevOps团队进一步加快部署速度，提高可扩展性，并改善用户体验。同时，团队可以减少或消除基础设施维护和成本。
许多持续集成(CI)/持续交付(CD)管道已经利用了这些服务，并且数量只会增加。特别是由于工具服务(例如GitLab和Knative)的支持越来越多。
云原生管道
持续采用微服务和容器支持了这一增长。当DevOps团队将工具和服务转换到云平台时，通常是通过容器或其他云原生技术来完成的。因此，随着新的管道工具的开发，自然会优先考虑云原生工具，并利用基础设施即代码(IaC)模型。
支持云原生的另一个因素是越来越关注容器注册表服务的使用。通过注册表，DevOps团队可以存储容器映像存储库以及关联的索引、API路径和访问控制策略。这样可以更安全地管理容器映像，并促进团队之间更轻松、更可靠的共享。注册管理机构可以帮助消除由于人们日益关注容器安全性而造成的障碍。
多云和混合云部署
DevOps团队可以利用多云系统来确保产品真正不受供应商影响，并测试跨系统的兼容性。然而，开发更强大的监控和可见性工具的需求也可能对团队构成挑战。
还有一种可能的解决方案是开发标准化的监视管道。这些管道可以聚合并自动执行大部分监视过程，从而无需零碎的解决方案。
服务网格
服务网格的使用开始增加，并且正在影响现有容器部署的效率和性能。云计算开发的障碍之一是对微服务的安全性和可管理性的担忧。服务网格可以通过在部署中提供更大的弹性、可见性和访问控制来大程度地减少这些问题。服务网格是监督服务之间通信的基础设施层。
数据操作
DataOps是数据行业和数据科学专业人员采用的DevOps原理。尽管它仍是一个新兴领域，但它具有极大地提高数据处理和分析效率的潜力。DataOps还为DevOps团队提供了将数据见解集成到开发实践和项目中的机会。
目前，数据行业面临着高错误率、缺乏自动化测试和部署时间慢的问题。DevOps的集成可以提供版本控制、标准化的监视和测量以及协作工具，以实现更快的发布。此外，许多数据和数据分析已经在云中进行。因此，DevOps的云原生工具和策略可以为业务增长提供机会。
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