7月27日云栖精选夜读:AI时代,运维和测试岗位如何开启"第二春"?

简介: 面临一个个利好消息:devops、开发自运维、持续集成、开发自测试、自动化测试,机器人吃人的时代不远了。作为运维,作为测试,在成为瓶颈甚至障碍绊脚石之前,如何开启职业的“第二春”?

          面临一个个利好消息:devops、开发自运维、持续集成、开发自测试、自动化测试,机器人吃人的时代不远了。作为运维,作为测试,在成为瓶颈甚至障碍绊脚石之前,如何开启职业的“第二春”?



热点热

AI时代,运维和测试岗位如何开启"第二春"?

作者:rdc鼓励师   发表在:协同研发DRC

持续交付和质量红线牵手,RDC自动化测试和持续集成服务上线

作者:rdc鼓励师   发表在:协同研发DRC

从网络中间件到搜索,从移动开发到分布式计算平台,阿里高级专家李睿博谈自己的折腾路

作者:【沉淀】

知识整理

CyclicBarrier的使用

作者:java999

Python正则表达式精讲

作者:茶花盛开

HTTPS真的就是安全的象征吗?HTTPS检查工具带来的安全威胁

作者:祁同伟

MaxCompute原(ODPS)创建dual表

作者:隐林   发表在:阿里巴巴大数据 ——玩家社区

作者:隐林   发表在:阿里巴巴大数据 ——玩家社区

美文回顾

浅谈工业物联网的六个层次及四大关键元素

作者:就那点事
作者:citibank
作者:善思者变
作者: 善思者变
作者: 善思者变
作者:巴洛克上校
作者: 祁同伟


往期精选回






相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
28天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
微调工程师岗位可能并不存在,但使用 AI 编码工具已经成为刚需
阿里云通义灵码,作为智能编码助手,下载量超130万,引领国内AI编码工具市场。
115750 87
|
1月前
|
人工智能 JSON 运维
AI大模型运维开发探索第三篇:深入浅出运维智能体
大模型出现伊始,我们就在SREWorks开源社区征集相关的实验案例。玦离同学提供了面向大数据HDFS集群的智能体案例,非常好地完成了运维诊断的目标。于是基于这一系列的实验和探索。本文详细介绍智能体在运维诊断中的应用探索。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
提升软件测试效率:AI驱动的自动化测试策略
【2月更文挑战第30天】随着人工智能(AI)在软件开发周期中的日益普及,其在提高软件测试效率方面的潜力正受到越来越多的关注。本文探讨了如何通过集成AI技术来优化自动化测试流程,从而减少重复工作、提高错误检测率和加快反馈速度。我们将分析当前AI在自动化测试中的应用,并提出一系列策略以利用AI改进测试案例生成、执行和维护过程。
71 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
《未来智能运维:AI技术的应用与展望》
在当今数字化时代,智能运维正日益成为企业提升效率、降低成本的关键。本文将探讨人工智能技术在运维领域的应用现状与未来发展趋势,展望未来智能运维的发展前景。
58 1
|
1月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
探索AI在软件测试中的应用与挑战
【2月更文挑战第28天】 随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,其在软件测试领域的应用逐渐显现出巨大的潜力和价值。本文将深入探讨AI在软件测试中的具体应用,包括自动化测试、智能化缺陷检测、测试用例生成等方面,并分析其面临的挑战,如数据质量、模型泛化能力、技术融合等。通过对比分析和案例研究,旨在为软件测试领域提供新的视角和解决方案。
93 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
探索AI在软件测试中的应用和影响
【2月更文挑战第27天】 随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在软件测试领域的应用也日益广泛。本文将深入探讨AI在软件测试中的角色,包括其如何提高测试效率,减少错误,以及对未来软件测试行业的影响。我们将通过实例分析,阐述AI在自动化测试、性能测试、安全测试等方面的应用,并讨论其对软件测试工程师技能要求的影响。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索AI在软件测试中的应用与挑战
【2月更文挑战第25天】 随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,其在软件测试领域的应用逐渐深入。AI不仅改变了传统测试流程,提高了测试效率和质量,也引入了新的挑战。本文将详细探讨AI在软件测试中的具体应用,包括智能化测试用例生成、缺陷预测、自动化测试执行等,并分析当前面临的主要挑战,如数据质量、模型泛化能力和工具集成等问题。通过实例分析和研究展望,本文旨在为软件测试专业人士提供一个关于AI技术融合的全面视角。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索AI在软件测试中的应用和优势
【2月更文挑战第22天】 随着科技的不断发展,人工智能(AI)在各个领域的应用越来越广泛。本文主要探讨了AI在软件测试领域的应用及其带来的优势。文章首先介绍了AI技术的基本概念,然后详细分析了AI在软件测试中的具体应用,包括自动化测试、智能缺陷检测和预测等方面。最后,文章总结了AI在软件测试领域的优势,如提高测试效率、降低人力成本、提高测试质量等,并展望了AI在软件测试领域的未来发展趋势。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索AI在软件测试中的应用与挑战
【2月更文挑战第22天】 随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在软件测试领域的应用日益广泛。本文旨在深入剖析AI技术在软件测试中的具体应用,并探讨其面临的主要挑战。我们将从自动化测试脚本的生成、智能缺陷预测、测试用例优化等方面展开讨论,并分析AI在提高测试效率、降低成本以及提升软件质量保障方面的潜力。同时,我们也将关注数据隐私、算法偏见和可解释性等伦理问题,以及技术整合上的挑战。
|
19天前
|
运维 Linux Shell
linux运维常用命令
linux运维常用命令