Strumenti DevOps
Che cos'è Azure DevOps?
azure DevOps è una piattaforma creata da Microsoft, che include diversi servizi che consentono di gestire molte delle attività DevOps.
Alcuni strumenti offerti da Azure DevOps ospitati nel cloud includono:
- azure Boards: organizza la pianificazione agile in base al rilevamento, alla visualizzazione e alla creazione di report degli elementi di lavoro.
- azure Repos: archivia il codice in repository pubblici e privati.
- Azure Pipelines: combina l'integrazione continua (CI) e il recapito continuo (CD) creando e testando automaticamente i progetti di codice.
Oltre a questi tre, Azure DevOps offre più strumenti per aiutare le organizzazioni nel percorso DevOps. Azure DevOps è progettato come piattaforma, il che significa che si sceglie quali strumenti si vuole usare. Non è necessario usare tutto ciò che Azure DevOps deve offrire.
Molti degli strumenti di Azure DevOps funzionano con un'ampia gamma di linguaggi e sono multipiattaforma. Durante l'esplorazione della pertinenza dei principi e degli strumenti DevOps per i progetti di Machine Learning, ci concentreremo sull'uso di Python e Linux man mano che vengono usati più di frequente.
Che cos'è GitHub?
GitHub è una piattaforma di sviluppo open source di proprietà di Microsoft, che include diversi strumenti DevOps, ad esempio:
- Problemi: tiene traccia degli elementi di lavoro, dei commenti e dei bug.
- Repository: archivia repository di codici pubblici e privati.
- Actions: consente la creazione di flussi di lavoro di automazione.
GitHub e Git vengono spesso usati insieme, ma non sono uguali. Git è incentrato sul controllo del codice sorgente ed è possibile accedervi da vari strumenti. GitHub è un provider di hosting di codice specifico che offre il sistema Git tramite un'interfaccia grafica basata sul Web e combina repository Git con altri strumenti DevOps.
Che cos'è Git?
Git è un sistema di controllo del codice sorgente distribuito. Anche se esistono altri sistemi di controllo del codice sorgente, Git è il sistema più diffuso attualmente disponibile e ampiamente usato sia per i framework open source che per i progetti di Machine Learning.
L'idea essenziale con Git consiste nel distribuire il controllo del codice sorgente, vale a dire che ogni membro del team lavora sulla propria copia del repository completo.
Per lavorare contemporaneamente su un progetto, Git offre lo sviluppo basato su trunk con funzionalità di diramazione. Creando rami per il progetto di codice, è possibile modificare il codice senza toccare la copia principale del progetto. Dopo aver completato le modifiche apportate al codice, è possibile unirlo alla copia principale, ad esempio tramite una richiesta pull.
Consiglio
Altre informazioni sui sistemi di controllo del codice sorgente con Microsoft Learn