> 作者｜Sumeet Ninawe > 翻译｜Seal软件 > 链接｜https://spacelift.io/blog/terraform-environments 通常我们使用 Terraform 将我们的基础设施定义为代码，然后用 Terraform CLI 在我们选择的云平台中创建制定的基
AI 时代，DevOps 与 AI 共价结合。AI 由业务需求驱动，提高软件质量，而 DevOps 则从整体提升系统功能。DevOps 团队可以使用 AI 来进行测试、开发、监控、增强和系统发布。AI 能够有效地增强 DevOps 驱动流程，从开发人员的业务实用性和支持的角度来看，评估 AI 在 D
开发人员与 DevOps 不断增加的认知负担被认为是软件工程中最大的问题之一。随着越来越多的工具、框架和方法可以选择，以及“You build it, you run it”的 DevOps 思想的发展，我们可以看到为了提供面向客户的产品和服务，认知负担也随之大幅增加。 在今天的文章中，我们将初步了
平台工程是为软件开发人员创建高效生态系统的过程，帮助他们自主执行软件开发生命周期的端到端操作。平台工程旨在减少开发人员的整体认知负荷并消除流程中的瓶颈，让开发团队的体验更佳。平台工程工具通过改善开发人员体验来支持开发人员。通过消除瓶颈并减少日常摩擦来帮助开发人员完成工作，这意味着开发人员最终可以用更
经过近3个月的研发，Seal AppManager v0.2 已正式发布。 Seal AppManager 是一款基于平台工程理念的应用统一部署管理平台，于今年4月首次推出。在上一版本中，我们已经释出**集成 ChatGPT 简化服务模板代码生成、云成本可视化、动态环境管理**等功能，通过降低基础设
在理想的 IaC 世界中，我们所有的基础设施实现和更新都是通过将更新的代码推送到 GitHub 来编写和实现的，这将触发 Jenkins 或 Circle-Ci 中的 CI/CD 流水线，并且这些更改会反映在我们常用的公有云中。但现实并没有这么顺利，原因可能有很多，例如： - 公司仍处于云自动化的初
> **作者简介** > > 陈灿，数澈软件Seal 后端研发工程师，曾在腾讯负责敏捷研发体系建设以及 DevOps 解决方案的敏捷实践。在敏捷研发和产品效能提升有着丰富的经验，致力于构建一站式研发友好的平台工程解决方案。现在是 Seal 平台工程团队核心研发人员。 平台工程（Platform En
短短六个月内关于人工智能的话题与炒作激增，究竟发生了什么事情才能引发如此大的冲击？这是否值得我们高度关注？未来我们又可以期待 AI 带来怎样的影响？今天我将和大家一同探索这几个问题的答案。
Meta Llama 2 旨在与 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google Bard 等其他著名语言模型对标，但又具有独特优势。在本文中，我们将聊聊 Llama 2 是什么、它的优势是什么、是如何开发的、以及如何开始上手使用。
随着对 AI 的需求不断增长，为 AI 模型提供信息的能力也变得同样重要。这就是提示工程（Prompt Engineering）的用武之地，通过给 AI 模型提供正确的“提示”来满足业务需求。在本文中，我们将一同探讨提示工程的概念、基本要素，以及提示工程面临的挑战与未来趋势。
本文将为您介绍人工智能（AI）如何通过分析日志和指标来预测潜在的系统故障或性能下降，从而实现主动维护和问题解决。
ChatGPT是一个由 OpenAI训练的大型语言模型，本文将向您展示如何使用 ChatGPT 帮助开发人员完成从编码到文档和测试等各种任务。
DevOps和 GitOps 之间的关系是什么? 哪种方法更适合你的企业采用?
本文将为您推荐帮助用户在 DevOps和 Kubernetes 中从容浏览终端的优秀工具。
应用管理平台 Walrus 开源，构建软件交付新范式。
应用管理平台 Walrus 已正式开源，本文将介绍如何上手安装 Walrus 以及如何借助 Walrus 进行应用部署。
Llama 2 是 Meta 的下一代开源大语言模型。它是一系列经过预训练和微调的模型，参数范围从 70 亿到 700 亿个。Meta Llama 2 可免费用于研究和商业用途并且提供了一系列具有不同大小和功能的模型，因此一经发布备受关注。在[之前的文章](https://www.cnblogs.c
内部开发者平台（或 IDP）是使开发团队能够更快、更轻松、更一致地交付应用程序的基础设施。Kubernetes 本身是一个功能强大的平台，但它引入了太多复杂性和功能，因此不能简单地将其作为 IDP 交给开发团队。若要期望他们能取得成功，非常重要的一点是要设置一些防护措施，使他们能够有效地使用 K8s
本文将重点介绍 Stack Overflow 发布的2023年度开发人员调查报告中的几项重要发现，即重要编程语言和工具偏好、人工智能在开发工作流程中的应用以及这些趋势对 DevOps 领域可能意味着什么。
从DORA指标出发，一起探索 DevOps 实践与业务成果之间的预测联系。
