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原标题：基于k8s的DevOps实践之路很多快速发展的公司都面临着一个巨大挑战：在需求不断动态横向扩容的同时继续保持系统的高可用性。如何有效解决这一问题，Kubernetes（k8s）应运而生。k8s以运行可扩展工作负载而闻名，它可以根据资源使用情况调整工作负载。白山科技云分发团队基于多年的DevOps实践经验，在白山会运维日第三期与Thoughtworks

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2020中国DevOps社区峰会•北京站!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/72ca4f05ed5643ab961747711e85a122.png)编辑/排版:墨香&Nioe!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/ede41faa5

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尽管通过自动化部署加快了开发速度，但由于在DevOps方面缺少协作，我们一个客户正因此而放慢产品的上市时间。虽然他们也投入了资源来做DevOps，但每条生产流水线都是独立设置的，迫使团队为每个项目重新造轮子。更糟糕的是，由于没有跨团队协作，平台中的任何错误又会出现在每条新的流水线中。许多客户都有类似的问题存在，因此我们决定开发一个既能帮助现有客户，又

什么是质量内建随着时间的推移，我们项目的开发效率会逐渐降低，直到几年之后整个项目可能就无法维护，只能推倒重来。具体的表现首先就是随着时间推移，我们会发现整个需求列表里面能做的需求越来越少，因为每当我们增加一个新特性，需要改动的代码就非常多，所以最后每提出一个新的需求，团队评估出来的改动成本都非常高，导致最后难以增加新的特性。第二个表现

20年前，软件行业在数字化演进的道路上，从部署一个Web服务器到部署几十甚至上百上千个不同的应用，在各种规模化交付方面的挑战之下，诞生了DevOps技术。比如虚拟化、云计算、持续集成/发布、自动化测试等，而MLOps就是机器学习时代的DevOps。它的主要作用就是连接模型构建团队和业务，运维团队，建立起一个标准化的模型开发，部署与运维流程，使得企业组织能更好