Nyochaa Prod, Atụmatụ mwepụta na ngwụcha ngwụcha ngwụcha AI Ọrụ

Uru:

Ịghọta atụmatụ ntọhapụ na-ebelata ihe egwu (acha anụnụ anụnụ-acha akwụkwọ ndụ, canary, ọkọlọtọ njirimara) na ịdọ aka ná ntị nkwenye ngwaahịa (nlele ahụike, ule anwụrụ ọkụ, nlekota mgbama ọla edo)
Ikike iji mejuputa omume nke ịkwadebe atụmatụ nkwụghachi azụ doro anya tupu ebunye ya na nyochaa ụzọ azụmahịa dị oke mkpa mgbe ebunyechara ya.
Ikike ijikọ akụkụ niile amụtara n'oge modul ahụ na njedebe njedebe AI na-akwado ọrụ na-arụ ọrụ ma tinye ụkpụrụ nke 'AI na-emepụta, ụmụ mmadụ na-enyocha na vouch maka' n'oge ọ bụla.

Modul a dum na-asọba n'otu ebe: nnyefe nchekwa nke koodu na akụrụngwa maka mmepụta (ebe obibi ndụ nke ezigbo ndị ahịa na-eji). Ugbu a, anyị nọ na njikọ dị oke egwu na nrụgide na agbụ: ịnweta mgbanwe na-adị ndụ ma chọpụta na ọ na-arụ ọrụ ebe ahụ. Njehie ebe a abụghị ihe nkịtị - ọ na-adakwasị ndị ahịa, ego ha nwetara, na aha ọma. Ọ bụ ya mere ndị otu tozuru oke na-aga na mmepụta ọ bụghị site na "olileanya" kama na usoro ntọhapụ a na-achịkwa na nkwenye usoro.

Na nkeji ikpeazụ a anyị na-ejikọta ihe abụọ: (1) ụzọ ntọhapụ nke na-ebelata ihe ize ndụ (canary, blue-green, feature flag) na ịdọ aka ná ntị nke prod nkwenye; (2) ka mpempe akwụkwọ ọ bụla anyị mụtara n'ime modul - CI/CD, IaC, akpa, nlekota oru, ihe merenụ, ọnụ ahịa, edemede, nchekwa - na-agbakọta n'otu ọrụ njedebe na njedebe AI. Ka anyị kwugharịa okwu mbụ ahụ otu oge ikpeazụ: AI na-emepụta ma na-eme ka usoro ihe dị elu na usoro ọ bụla; Mana ọ bụ gị bụ onye pịa bọtịnụ "Ana m ewere ndụ a" wee kwụọ ụgwọ maka nsonaazụ ya.

Hapụ atụmatụ ndị na-ebelata ihe egwu

Ịkwanye mgbanwe na ndị ọrụ niile n'otu oge bụ ụzọ kachasị ize ndụ. Ụzọ ndị tozuru etozu:

Nbunye na-acha anụnụ anụnụ-Green: A na-echekwa gburugburu abụọ yiri ya - "acha anụnụ anụnụ" (ndụ) na "acha ndụ ndụ" (ụdị ọhụrụ). A na-akwado ụdị ọhụrụ ahụ ma nwalee na akwụkwọ ndụ akwụkwọ ndụ, mgbe ahụ, a na-agbanye okporo ụzọ na mberede na akwụkwọ ndụ akwụkwọ ndụ. Ọ bụrụ na enwere nsogbu, okporo ụzọ na-alaghachi azụ na-acha anụnụ anụnụ ozugbo. Ndaghachi ngwa ngwa bụ nnukwu uru ya.
Canary Deployment: A na-ebu ụzọ wepụta ụdị ọhụrụ ahụ na obere pasent nke ndị ọrụ (dịka 5%); Ọ bụrụ na metrics dị mma, jiri nwayọọ nwayọọ na-abawanye ruo 100%. Esemokwu na-emetụta obere iberi nke onye ọrụ, ọ bụghị onye ọrụ niile.
Ọkọlọtọ atụmatụ: Ihe ọhụrụ a na-abanye na koodu mana ọkọlọtọ gbochiri ya; A na-emeghere ụfọdụ ndị ọrụ mgbe achọrọ ya. Enwere ihe dị iche n'etiti ntinye na "nhapụ"; Ọ bụrụ na enwere nsogbu, a na-agbanyụọ ọkọlọtọ n'ebugharịghị koodu ahụ.

NDỤMỌDỤ: Ụgbụ nchekwa kachasị ọsọ bụ ijikwaghachi azụ azụ tupu ebuga ọ bụla. "Ọ bụrụ na ihe adịghị mma, kedu ka m ga-esi laghachi na ụdị ochie na 60 sekọnd?" Ọ bụrụ na enweghị azịza doro anya maka ajụjụ a, ị gaghị adị njikere ime mbugharị ahụ.

Nnwale ngwaahịa: ọrụ anaghị akwụsị mgbe nbunye agwụ

Naanị n'ihi na ntinye anya na-adị ka "acha akwụkwọ ndụ akwụkwọ ndụ" apụtaghị na ọ na-arụ ọrụ. Nnwale usoro:

Nyocha ahụike: Ọrụ a ọ dị elu, /healthz na-aza?
Nnwale anwụrụ ọkụ: Ụzọ ndị ọrụ ole na ole kacha dị mkpa (nbanye, ịkwụ ụgwọ, ọchụchọ) na-arụ ọrụ n'ezie? Akpaaka na ngwa ngwa.
Lezienụ anya maka akara ọla edo: ọnụego njehie mgbe ebugachara, nkwụsị, okporo ụzọ ọ dị mma? (Akara anọ na nkeji 6.)
Jiri nwayọọ nwayọọ gbasaa: Lelee metrik na nzọụkwụ ọ bụla ka ị na-abawanye pasent Canary.
Window nleba anya: Nleba anya nke ọma maka oge (dịka 30 min) mgbe ebugachara; A naghị ahụ nsogbu ndị dị aghụghọ anya ozugbo.

Akpachara anya: AI nwere ike mepụta ndepụta nke ule anwụrụ ọkụ ma ọ bụ nkwenye, mana ọ bụ ọrụ gị ikpebi ụzọ ndị ọrụ dị “dị oke mkpa”. AI na-enye ndepụta n'ozuzu; Naanị ị maara na a ga-anwale usoro ịkwụ ụgwọ gị, ụzọ kacha enweta ego gị.

Ntụnyere atụmatụ wepụta

Atụmatụ

Isi uru

Ọnụ / mgbagwoju anya

kacha dabara adaba

Blue-Green

Nlọghachi ozugbo

Mpaghara abụọ = 2x akụrụngwa

Ọ bụrụ na iweghachite ngwa ngwa dị oke mkpa

canary

Na-amachi mmetụta na obere iberi

Achọrọ njikwa okporo ụzọ

Nnukwu ntọala onye ọrụ

Ọkọlọtọ atụmatụ

Na-ekewapụ ibuga na ntọhapụ

Ụgwọ njikwa ọkọlọtọ

Mepee nke nta nke nta / ezubere iche

Mmelite mpịakọta

Dị mfe, nwere omume enyi

jiri nwayọ nwayọ

Ọrụ dị mfe

Ngwugwu-na-ọgwụgwụ AI kwadoro usoro ọrụ

Ugbu a, ka anyị jikọta modul dum n'ime otu ntinye. Ka anyị kwuo na ị na-ebipụta microservice ọhụrụ. AI na-emepụta draft na nzọụkwụ ọ bụla; ị na-enyocha na usoro ọ bụla:

Koodu & akpa (Nkeji 4): AI na-ewepụta Dockerfile emebere, echekwara echekwabara; Ị nyochaa na-enweghị nzuzo na nha.
CI/CD (Unit 2): na-ede pipeline nnwale AI; Ị na-ebelata ikike ma lelee ntụnyere nzuzo.
Akụrụngwa (Unit 3): Kọwaa akụrụngwa achọrọ na AI Terraform; Ị na-agụ mmepụta atụmatụ ma achọghị ihichapụ na-atụghị anya ya.
Orchestration (Nkeji 5): AI na-emepụta Kubernetes egosipụta; ị na-enyocha oke akụrụngwa, nyocha na RBAC.
Nchekwa (Nkeji 10): na-ebute ụzọ nyocha nyocha AI; Ị buru ụzọ jide ndị na-erigbu.
Nleba anya (Nkeji 6): AI na-emepụta iwu mkpu na dashboard; Ị jiri data gị gara aga nwalee ọnụ ụzọ.
Mwepụta & nkwado (nkeji a): Na-akọwapụta ule anwụrụ ọkụ AI na atụmatụ nlọghachi; ịmalite canary, lelee metrik, pịa bọtịnụ.
Ọ bụrụ na ihe omume emee (Nkeji 7): AI na-emepụta echiche na ihe osise postmortem; Ị nyochaa ma mụta nkuzi.
Ọnụ (Nkebi 8): AI na-enyocha mkpofu nke ihe ọhụrụ; Ị na-eme mkpebi ziri ezi.

Na usoro ọ bụla, iwu nkịtị na-anọgide na-adịgide adịgide: AI na-emepụta ma na-eme ngwa ngwa, mmadụ na-enyocha na vouches. Nke a bụ isi nke modul.

Obere ikpe atọ

Ikpe 1 - canary kpọchiri ọdachi na 5%. Otu otu nyere ndị ọrụ 5% nwere canary ụdị ọhụrụ ahụ. Dashboard nke AI mepụtara gosipụtara ozugbo na ọnụego njehie ahụ gbagoro na 8% na ibe a. Ndị otu ahụ weghaara ya n'ebughị ibu ya na 100%; Okwu a metụtara naanị 5% nke ndị ọrụ, nke ahụ bụ maka nkeji ole na ole. Ọ bụrụ na enwere nnukwu mbugharị, ndị ahịa niile ga-emetụta.

Ikpe 2 - ule anwụrụ ọkụ jidere ụzọ efu. AI nyere setịpụ ule anwụrụ ọkụ, mana ọ nweghị “ụgwọ ịkwụ ụgwọ”. Injinia ahụ gbakwụnyere ya, ebe ọ maara na ihe kacha mkpa na-enweta ego bụ ịkwụ ụgwọ. Nnwale nlegharị anya ga-agbaji ozugbo na usoro ndenye ọpụpụ - igodo ndị ọzọ emebiela. Nnwapụta wetara mfu ego n'ime nkeji ole na ole.

Ikpe 3 - echekwabara nlọghachi azụ n'ime sekọnd 90. Otu ndị wụnyere-acha anụnụ anụnụ weghaara ụdị ọhụrụ ahụ na akwụkwọ ndụ akwụkwọ ndụ; Mgbe nkeji 2 gachara, igbu oge ahụ okpukpu abụọ. Ha tụgharịrị okporo ụzọ ahụ ka ọ bụrụ-acha anụnụ anụnụ n'ime sekọnd 90 site na nkwụghachi azụ ha kwadebere tupu oge eruo. Ha chọtara ihe kpatara ya (ajụjụ ngwa ngwa na ụdị ọhụrụ) ọ bụghị nrụgide, wee jiri nwayọọ. Ụzọ mweghachi dị njikere mere ka nkwụsịtụ ahụ fọrọ nke nta ka ọ bụrụ ihe a na-apụghị ịhụ anya.

Ndebiri anọ enwere ike iṅomi

1) Nhọrọ atụmatụ mwepụta:

M ga-arụ ọrụ ndị a: [SERVICE/CONTEXT: ọnụ ọgụgụ ndị ọrụ, nnabata nkwụsị, akụrụngwa]. Kedu nke ị na-akwado n'etiti blue-acha akwụkwọ ndụ akwụkwọ ndụ, canary na ọkọlọtọ ọkọlọtọ? Tulee uru, ọnụ ahịa yana ọsọ nlọghachi nke nke ọ bụla n'ọnọdụ a. Nye ntụnye, mana kwuo na m ga-eme mkpebi ikpeazụ.

2) Nlele anwụrụ ọkụ/ ndepụta nkwenye:

Mepụta ule anwụrụ ọkụ na ndepụta nkwenye maka [SERVICE] nke m ga-agba ọsọ mgbe ebugachara ya: nlele ahụike, ụzọ ndị ọrụ kacha dị oke mkpa, kedu metrik ka m ga-enyocha maka nkeji ole? Were ya na m ga-akara ụzọ azụmaahịa kachasị mkpa wee hapụ ubi ahụ ka ọ tọgbọ chakoo.

3) Atụmatụ nlọghachi azụ:

M na-eji [DEPLOY METHOD]. Dee m atụmatụ nkwụghachi azụ doro anya: nke iwu/nzọụkwụ m ga-atụgharịghachi na ụdị ochie, ogologo oge ole ka ọ na-ewe, kedu ihe ize ndụ dị na nlọghachi azụ n'onwe ya (dịka ọmụmaatụ, enweghị ike ịkwagharị nchekwa data), kedu ihe m ga-enyocha tupu m laghachi azụ?

4) Ndepụta ntọhapụ ruo ngwụcha:

Mepụta ndepụta nkwado ngwụcha na ngwụcha maka ntọhapụ na ọrụ ọhụrụ [SERVICE]: koodu/nchekwa onyonyo, pipeline, atụmatụ akụrụngwa, nleba anya na egwu, nyocha nchekwa, atụmatụ ntọhapụ, nlọghachi na nkwenye. Lelee ihe ọ bụla na ajụjụ a "Adị m njikere?" Tụgharịa ya ka ọ bụrụ ajụjụ.

Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike

Adịghị ike: "Kedu ka m ga-esi nweta nke a na prod?"

Nsonaazụ: enweghị ọnọdụ; AI na-edepụta usoro mbugharị izugbe, ọ naghị eleba anya nnabata ihe egwu gị, ọnụ ọgụgụ onye ọrụ na mkpa nlọghachi azụ.

Güçlü: "M ga-emepụta ọrụ ịkwụ ụgwọ na ndị ọrụ nde 10, nkwụsị m maka oge nkwụsịtụ dị ntakịrị. Ị na-akwado Canary ma ọ bụ Blue-Green, gịnị kpatara? Kedu ụzọ dị egwu m ga-anwale mgbe e depụtara ya, nke metrics ka m ga-enyocha maka nkeji ole, na gịnị ka atụmatụ 60-sekọnd ga-adị ka? M ga-eme mkpebi ikpeazụ. "

Ọdịiche: ngwa ngwa nke abụọ na-enye ọnụ ọgụgụ, ndidi na atụmanya nlọghachi; Ọ na-achọ atụmatụ + nkwenye + megharịa wee hapụ mkpebi ahụ n'aka mmadụ.

Mmejọ ndị nkịtị

Na-ebugharị na-enweghị atụmatụ nlọghachi azụ. Ọ bụrụ na ọ nweghị ụzọ ịlaghachi, ọrụ ọ bụla bụ ịgba chaa chaa.
Nkwanye nnukwu ihe. Inye ya onye ọrụ niile ozugbo na-ebuli ihe egwu dị elu.
Na-eche "green = arụ ọrụ". Ọrụ gafere nlele ahụike nwere ike imebi n'ụzọ dị oke egwu.
Na-eche na ị na-ahapụ ụzọ azụmahịa dị oke mkpa na AI. Ị ga-enwerịrị akara usoro dịka ịkwụ ụgwọ.
Ọ bụghị nlekota mgbe nkenye. Nsogbu aghụghọ adịghị apụta na nkeji mbụ; achọrọ windo nleba anya.
Mbugharị nchekwa data na-eche echiche bụ mgbanwe. Mgbanwe ụfọdụ anaghị alaghachi azụ; na-ahaziri iche iche.

Na nchịkọta

Ịga na prod bụ njikọ dị oke egwu na agbụ ahụ ma ọ bụghị site na "olileanya" kama na usoro a na-achịkwa:-acha anụnụ anụnụ-acha akwụkwọ ndụ na-enyeghachi ozugbo, na-amachi mmetụta canary na obere iberi, na-ekewapụta njirimara ọkọlọtọ na ntọhapụ. Akwụsịghị ọrụ ahụ ruo mgbe arụrụ ọrụ ahụ kwụsịrị; Nnwale nhazi usoro site na nlele ahụike, ule anwụrụ ọkụ na nlekota mgbama ọla edo dị mkpa. AI na-ewepụta ma na-eme ngwa ngwa na usoro ọ bụla n'ime modul dum - site na Dockerfile ruo pipeline, site na Terraform ruo iwu mkpu, site na postmortem ruo nyocha ọnụ ahịa. Mana onye tozuru etozu ga-anọgide na-enyocha usoro nke ọ bụla, na-atụgharị bọtịnụ aga ndụ wee kwụọ ụgwọ maka nsonaazụ ya. Nke a bụ iwu ọla edo nke DevOps na-akwado AI na njedebe.

Ọrụ ngwa

Họrọ ọrụ (ezigbo ma ọ bụ akụkọ ifo) iji bipụta ya. (1) Họrọ atụmatụ dabara na gburugburu gị na ndebiri “Nhọrọ atụmatụ mwepụta” wee dee ihe kpatara ya. (2) Nwee ndepụta nkwenye nke ejiri ndebiri “Nnwale anwụrụ ọkụ / ndenye nkwenye” wee tinye ụzọ azụmaahịa kacha mkpa n'onwe gị. (3) Kwadebe atụmatụ nkwụghachi nke sekọnd 60 yana ndebiri "Rollback" wee lelee ma ọ dị usoro ọ bụla agaghị agbanwe agbanwe na ya.

ndetu

[ ] M họọrọ atụmatụ ntọhapụ (canary/blue-green/flag) dabara na ọnọdụ m.
[] Enwere m atụmatụ nkwụghachi azụ doro anya na ngwa ngwa dị njikere tupu ebunye ya.
[ ] M gbakwunyere ụzọ azụmaahịa kacha mkpa (dịka ọmụmaatụ ịkwụ ụgwọ) na ule anwụrụ ọkụ m n'onwe m.
[] Post-deploy, M na-enyocha akara ngosi ọla edo site na windo nlele.
[] M hazikwara usoro ndị a na-apụghị ịgbagha agbagha (mbugharị database, wdg).
[] Achọpụtara m akara ngosi AI na usoro ọ bụla; Ekpebiri m ibi ndụ.

Ule modul

1. Kedu nke kachasị mma maka DevOps na AI na igwe ojii?

A) Ọgụgụ isi bụ onye inyeaka na ngwaọrụ nkwado mkpebi; Ndị mmadụ na-ahụ maka mkpebi siri ike na-emetụta ngwaahịa ✔
B) Ọgụgụ isi nwere ike mechaa mbugharị prod na ntụgharị nzuzo na-enweghị nkwado mmadụ
C) ọgụgụ isi artificial bara uru naanị maka ide akwụkwọ, ọ nweghị ihe jikọrọ ya na akụrụngwa
D) Audit adịghị mkpa n'ihi na ọgụgụ isi na-emepụta mgbe niile na-emepụta iwu ndị a pụrụ ịdabere na ya karịa onye injinia

Nkọwa: Ọ bụ ihe enyemaka na ngwa nkwado mkpebi na-eme ka ọrụ kpụ ọkụ n'ọnụ dị ka pipeline ọgụgụ isi, nhazi, edemede na ndekọ. Ọrụ maka mkpebi na-emetụta ọdịda, ego na nchekwa, dị ka mwepụta mmepụta, njikwa nzuzo na ngwa ikpeazụ, ka dị n'aka onye injinia tozuru etozu.

2. Kedu okwu kachasị mma maka ịdọ aka ná ntị nkwenye tupu emejuputa iwu DevOps ma ọ bụ nhazi nke ọgụgụ isi na-emepụta?

A) Ọ bụrụ na mmepụta ahụ dị nro na obi ike na ọ nwere ike ịgba ọsọ ozugbo na prod
B) Mmepụta dị mma naanị ma ọ bụrụ na enweghị njehie syntax, enweghị nyocha ọzọ achọrọ
C) Jikọọ mmepụta na isi iyi, atụmatụ / akọrọ-agba ọsọ, ma nyochaa ya na usoro sistemụ gị; wee tinye ✔
D) Ime nke mbụ na-anwale ozugbo na prod na ikiri nsonaazụ bụ nkwenye kachasị ngwa ngwa

Nkọwa: Nkwenye nzọụkwụ atọ dị mkpa: ijikọ mmepụta na isi iyi (bụ iwu / ọkọlọtọ n'ezie na akwụkwọ gọọmentị), na-agba ya nkụ (ịhụ ihe na-eme na atụmatụ ahụ / - akọrọ-agba ọsọ), na ịgafe ya na nzacha usoro (ọ dabara n'ime ụkpụrụ ụlọ na nchekwa ya). Ịdị nkọ nke ọma apụtaghị izi ezi.

3. Gịnị bụ ụzọ ziri ezi mgbe ị na-ajụ ọgụgụ isi artificial banyere njehie ma ọ bụ okwu ntinye ya na faịlụ .env nwere ezigbo paswọọdụ nchekwa data?

A) Jiri <PLACEHOLDER> kpuchie ezigbo ihe nzuzo; Kekọrịta naanị njehie masked na ọnọdụ ✔
B) Tapawa faịlụ .env niile ka ọ dị na-edozi nsogbu ahụ ngwa ngwa
C) Ebe ọ bụ na ihe nzuzo adịlarị base64, ọ dị mma mado larịị
D) Tapawa okwuntughe adịghị mma n'ihi na ọgụgụ isi mmadụ anaghị echekwa ya

Nkọwa: Ọ nweghị ezigbo ihe nzuzo na-amanye na ngwa ngwa AI. A na-eji <PLACEHOLDER> kpuchie ụkpụrụ dị ka okwuntughe na akara ngosi; naanị ozi njehie na ọnọdụ dị mkpa ka a na-ekekọrịta. Ọ bụrụ na ahapụlarị ihe nzuzo ahụ, ekwesịrị ịkagbu ma tụgharịa ozugbo.

4. Kedu n'ime ihe ndị a bụ njikwa ziri ezi nke nzuzo (paswọọdụ, akara) na pipeline CI/CD?

A) A na-edobe ya n'ebe nchekwa nzuzo nke ikpo okwu ma kpọọ ya site na ntụaka (dịka ${{ secrets.X }}), ọ bụghị ederede ederede ✔
B) Edere ya na ederede doro anya na pipeline YAML maka ịdị mma
C) A na-akwado ya site na ịpị mgbanaka na abanye na mmalite nke ọrụ ọ bụla.
D) Ọ bụrụ na akọwara ya na ikike kacha sara mbara (dee-ihe niile), nchekwa na-abawanye

Nkọwa: Anaghị edegara YAML ihe nzuzo na ederede doro anya; A na-edobe ya na ebe nchekwa nzuzo nke ikpo okwu ma kpọọ ya na ntụnyere dị ka ${{ secrets.X }}. Na mgbakwunye, n'ụkpụrụ nke ikike kacha nta, a na-ebelata ikike ikike token yana edekọghị ndekọ nzuzo.

5. Na njikwa akụrụngwa na Terraform, kedu ihe kacha dị mkpa ị ga-eme tupu ịme mgbanwe ndụ?

A) Na-agba ọsọ 'terraform apply' ozugbo; atụmatụ ahụ bụ igbu oge
B) Ịchekwa faịlụ steeti na ebe nchekwa ọha
C) Gbaa 'terraform plan' wee lelee ahịrị mbibi / dochie ahịrị na mmepụta, wee tinye ✔
D) Wepu ụdị onye na-enye ma hụ na ụdị kachasị ọhụrụ na-abịa ozugbo

Nkọwa: 'Traform plan' ga-emerịrị tupu 'terraform apply'. Atụmatụ ahụ na-egosi ihe ị ga-agbakwunye, ihe ị ga-agbanwe, na karịsịa ihe ị ga-ehichapụ (bibi), n'emeghị ihe ọ bụla. Ọ bụrụ na ahụrụ ahịrị mbibi na-atụghị anya ya, etinyeghị ya n'ọrụ.

6. Gịnị ka ọ pụtara na ihe a ga-eme ma ọ bụrụ na '-/+ dochie' akara maka mmepụta nchekwa data pụtara na a Terraform atụmatụ mmepụta?

A) A ga-emelite isi mmalite na saịtị, ọ nweghị ihe egwu
B) A ga-ehichapụ ma megharịa akụrụngwa ahụ; Enwere ihe ize ndụ nke ọnwụ data, etinyere kwesịrị ịkwụsị ma ọ bụrụ na atụghị anya ya ✔
C) Ịgbakwunye akụrụngwa ọhụrụ, nchekwa data dị adị adịghị emetụta
D) Nke a bụ naanị ịdọ aka ná ntị, enwere ike ileghara ya anya n'enweghị nsogbu

Nkọwa: '-/+ dochie' pụtara na a ga-ehichapụ ma megharịa akụrụngwa; Maka nchekwa data, nke a pụtara ọnwụ data. Ọ bụrụ na atụghị anya ya, etinyere kwesịrị ịkwụsị, a ga-agbanwe mgbanwe ahụ ka ọ bụrụ usoro dị mma, ma ọ bụ ebe a na-apụghị ịgbanwe agbanwe kwesịrị ịhapụ ya.

7. Kedu n'ime ihe ndị a bụ eziokwu maka Dockerfile ka ọ bụrụ mmepụta dị njikere n'ihe gbasara nchekwa na nha ya?

A) Maka ịdị mma, itinye ihe nzuzo dị na onyonyo a na ENV ma na-agba ya dị ka mgbọrọgwụ
B) Na-eji mkpado ': kacha ọhụrụ' mgbe niile ma debe onyonyo ntọala ka ọ buru ibu dịka o kwere mee
C) Otu-ogbo ewu na-ahapụ ihe niile ewu ngwá ọrụ na ikpeazụ image
D) Na-etinyeghị ihe nzuzo ahụ, na-arụ ọrụ na USER na-enweghị ikike, na-eji obere ihe onyonyo kwụsiri ike na ihe nrụpụta ọtụtụ ✔

Nkọwa: Onyonyo dị njikere mmepụta: anaghị etinye ihe nzuzo ahụ (na-agbanye ya n'oge ọ na-agba ọsọ), na-eji USER na-enweghị ikike na-arụ ọrụ kama mgbọrọgwụ, na-eji obere ihe oyiyi na-emepụta ihe (slim/alpine, ọ bụghị: kacha ọhụrụ), a na-eji ya mee ihe n'ọtụtụ ọkwa. A na-enyochakwa ya maka adịghị ike tupu ebipụta ya.

8. Kedu ihe ize ndụ kachasị mkpa nke enweghị ịkọwa oke akụrụngwa maka ntinye na Kubernetes?

A) Pod anaghị ebido n'ihi na oke bụ mpaghara achọrọ
B) Naanị ịdọ aka ná ntị na-apụta na bọọdụ nlekota, ọrụ adịghị emetụta
C) Kubernetes na-amanye oke ndabara nchekwa na-akpaghị aka, enweghị ihe egwu
D) Pod ahụ nwere ike itolite na-enweghị oke ma rie ihe dị n'ọnụ ọnụ, si otú a na-akụda ọrụ ndị agbata obi ✔

Nkọwa: Pọd na-enweghị oke akụrụngwa nwere ike itolite na-akparaghị ókè, rie ihe niile dị n'ọnụ ọnụ ọ na-arụ, yana ọrụ ndị agbata obi daa, dịka ọmụmaatụ, na ebe nchekwa. Ya mere ịkọwa arịrịọ/oke bụ ihe ndabere nke ike.

9. Kedu ka esi zere 'ike ọgwụgwụ' na nlekota na nhazi mkpu?

A) Tọọ mkpu n'ọtụtụ metric dị ka o kwere mee ma mepụta ọkwa na mgbanwe ọ bụla.
B) Tọọ mkpu niile n'ọkwa kacha njọ
C) Na-akpalite mkpu na ụkpụrụ ozugbo na-ewepụtaghị oge (maka)
D) Idobe mkpu na-adabere na ya na ngwa ngwa ziri ezi, jiri data akụkọ ihe mere eme nwalee ọnụ ụzọ, na-ejikọta ndị na-adịghị mkpa ✔

Nkọwa: Mkpu ọ bụla ga-abụrịrị ihe a na-eme na nke ziri ezi; A na-egosipụta ozi na-achọghị ihe omume na bọọdụ, ọ naghị akpọte onye ọ bụla. A na-anwale ọnụ ụzọ oti mkpu megide data akụkọ ihe mere eme nke sistemu ahụ yana mkpu na-enweghị isi/na-emegharị ugboro ugboro na-ejikọta. N'ụzọ dị otú a, ezigbo mkpu agaghị efu na ụzụ ahụ.

10. Kedu usoro kachasị mma n'oge mmepụta ihe?

A) Buru ụzọ chọpụta kpọmkwem ihe kpatara ya wee belata naanị mgbe ihe kpatara ya doro anya.
B) Buru ụzọ dee akụkọ postmortem, metụ aka ọrụ
C) Belata mbụ (weghachite / weghachi ọrụ), na-ahapụ nyocha ihe kpatara mgbọrọgwụ ✔
D) Buru ụzọ chọta onye kpatara ihe a mere wee gosi ya

Nkọwa: Iwu ọla edo bụ 'buru ụzọ belata, nyochaa ma emechaa'. Ebumnobi bụ ibu ụzọ weghachi ọrụ ahụ ma ọ bụ tụgharịa ya na ụdị amaara nke ọma (mbelata); A na-eme nyocha ihe kpatara mgbọrọgwụ nwayọ mgbe nrụgide ahụ kwụsịrị. Ichere ịchọta ihe kpatara mgbọrọgwụ na-abawanye oge mgbake (MTTR).

11. Gịnị bụ isi ebumnobi nke omenala na-enweghị ntụpọ?

A) Ịmata onye mehiere ihe na ịtụkwasị ya ọrụ ahụ
B) Ilekwasị anya na usoro na usoro na ịgba ume mmụta; ✔ Ịmụ ihe na-egbochi ikwughachi ugboro ugboro kama ịta mmadụ ụta
C) Akọla ihe merenụ ma hụ na echefuru ya
D) Ide naanị nkọwa nka na etinyeghị ihe nwere ike ime

Nkọwa: Postmortem na-enweghị ntụpọ lekwasịrị anya n'ajụjụ 'Kedu usoro na usoro kwere ka mmejọ a', ọ bụghị 'onye mere ya'. Ndị mmadụ na-ekerịta mmejọ ahụ n'ihu ọha ma ọ bụrụ na ha maara na agaghị ata ha ahụhụ; A na-emegharị njehie ahụ zoro ezo. Akụkọ a abụghị akụkọ ebubo, kama akwụkwọ mmụta juputara na ihe gbadoro ụkwụ n'omume.

12. Na njikarịcha ọnụ ahịa igwe ojii (FinOps), gịnị bụ nzọụkwụ ezi uche dị na ya ị ga-eme tupu ịkwaga na ego echekwabara (atụmatụ echekwara / nchekwa)?

A) Buru ụzọ buru ụzọ mee mkpebi kacha ogologo, chee echiche maka ịla n'iyi ma emechaa
B) Nke mbụ, hichaa ihe mkpofu (mmechi na-adịghị agwụ agwụ, nha nha ziri ezi), wee tinye aka na iji ✔
C) Bugharịa akụrụngwa niile na ikike ntụpọ ozugbo
D) Ihichapụ ihe kachasị ọnụ na-enyochaghị data akwụkwọ ọnụahịa

Nkọwa: A ga-ebu ụzọ kpochapụ ihe mkpofu (imechi ihe ndị na-abaghị uru, ibelata ihe onwunwe buru ibu). Ma ọ bụghị ya, ị ga-ekpochi ojiji a na-efunahụ n'efu na ọnụ ahịa mbelata maka afọ 1-3. Nhazi nha ziri ezi na nhicha na-adịghị arụ ọrụ anaghị achọ nkwa ọ bụla yana ọ dị nso na enweghị ihe egwu.

13. Kedu ihe nchebe kachasị mkpa ma ọ bụrụ na edemede AI-atụ aro nwere akara 'rm -rf "$ DIR" /'?

A) Na-agba ọsọ script ozugbo na prod na-agụghị ya ga-agba ọsọ ọsọ
B) Tinye set -euo pipefail na njikwa mgbanwe efu wee nwaa na-agba ọsọ mbụ ✔
C) Mkpirisi aha agbanwe agbanwe ezuola
D) Iji rm -rf --force kama rm na-edozi nsogbu ahụ

Nkọwa: Ọ bụrụ $DIR efu, nkwupụta a nwere ike ịnwa ihichapụ ndekọ ndekọ. Ịkwụsị na mgbanwe na-akọwaghị ya na 'set-u' na ịlele na mgbanwe adịghị efu tupu ihichapụ ya (dịka [-n "$ DIR"] || ọpụpụ 1) na-ezere ọdachi. Na mgbakwunye, a ga-ebu ụzọ nwaa ọrụ ndị na-emebi ihe site n'ịkpọ nkụ.

14. Kedu ihe mbụ ị ga-eme ma ọ bụrụ na igodo ịnweta igwe ojii na-adaba na mberede n'ime ebe nchekwa ọha?

A) Kagbuo ozugbo ma megharịa igodo ahụ; Ihichapụ naanị ezughị ✔
B) Dị nnọọ ihichapụ faịlụ na nchekwa na igodo dị mma
C) Ọ dịghị eme ihe ọ bụla n'ihi na ọ dịghị onye hụrụ ya
D) Ime nchekwa ahụ na nzuzo na-ewepụ mkpa ọ dị ịtụgharị igodo

Nkọwa: Ekwesịrị ịkagbu ma tụgharịa ihe nzuzo ahụ ozugbo. Naanị ihichapụ faịlụ ezughị n'ihi na ihe nzuzo dị na akụkọ Git na bots na-enyocha ebe nchekwa ọha n'ime sekọnd. Mgbe ịkagbuchara / nloghachi, a na-enyocha mmetụta ahụ ma tinye nyocha nzuzo iji gbochie nlọghachi azụ.

15. Kedu n'ime usoro ndị a na-ebelata ihe egwu mgbe ị na-ewepụta ụdị Prod ọhụrụ?

A) Inye ndị ọrụ niile ụdị ọhụrụ ahụ n'otu oge (big-bang) yana akwadoghị atụmatụ nlọghachi.
B) N'ịtụle nbugharị ahụ agwụla ozugbo ọ pụtara 'green', anaghị eme nkwenye ọzọ
C) Iji usoro a na-achịkwa dị ka ọkọlọtọ canary / acha anụnụ anụnụ / akwụkwọ ndụ akwụkwọ ndụ / njirimara, atụmatụ rollback emebere ya na ule anwụrụ ọkụ + nlekota metric mgbe ebugachara ✔
D) Hapụ ule nke ụzọ azụmaahịa dị oke mkpa kpamkpam na ọgụgụ isi na-ekpebighị ha ma ọlị.

Nkọwa: Atụmatụ mwepụta a na-achịkwa (bido site na obere pasent nwere canary, nlọghachi ozugbo na-acha anụnụ anụnụ, nkewapụ ntọhapụ na ọkọlọtọ njirimara) kpachie ihe egwu. Tụkwasị na nke ahụ, atụmatụ ntụgharị doro anya tupu ebunye ya na nlekota mgbama ọla edo na nyocha anwụrụ ọkụ mgbe ebunye ya dị mkpa; 'ịchọ akwụkwọ ndụ akwụkwọ ndụ' apụtaghị na ọ na-arụ ọrụ.