DevOps

تثبيت KVM على Ubuntu 24.04 يتم عن طريق فحص دعم ترقيم المعالج الافتراضي، وتثبيت حزم KVM/libvirt، وتفعيل خدمة libvirtd، و(اختياريًا) تثبيت virt-manager للواجهة الرسومية.

لوحة أوامر bash مُكوّنة جيدًا تعرض معلومات مستودر git يمكن أن تحسّن بشكل كبير تجربة العمل التطويري.

المنصات المُستخدمة في توزيع الحزم بشكل عام قد غيرت طريقة توزيع البرمجيات على نظام لينكس، مما جعل توافق التوزيعات المختلفة ممكنًا. ظهرت منصات Snap وFlatpak كحلول رئيسية، حيث تقدم كل منهما فلسفة مختلفة في حل مشكلة تضارب التبعيات وتوزيع البرمجيات.

بعد تثبيت نواة جديدة تلقائيًا، فقدت شبكة إيثرنت في Ubuntu 24.04. وقع هذا الموقف المزعج معي للمرة الثانية، لذا سأوثق الحل هنا لمساعدته الآخرين الذين يواجهون نفس المشكلة.

نشر موقع Hugo الثابت إلى AWS S3 باستخدام AWS CLI يوفر حلًا قويًا وقابلًا للتوسع لاستضافة موقعك. يغطي هذا الدليل عملية النشر الكاملة، من الإعداد الأولي إلى التحكم المتقدم في التخزين المؤقت.

الاختبارات القائمة على الجداول هي الطريقة الأسلوبية في Go للقيام باختبار عدة سيناريوهات بكفاءة. عند دمجها مع تنفيذ متوازي باستخدام t.Parallel()، يمكنك تقليل وقت تشغيل مجموعة الاختبارات بشكل كبير، خاصةً للعمليات المرتبطة بالمدخل/الإخراج.

توثيق API ضروري لأي تطبيق حديث، وعندما يتعلق الأمر بـ Go APIs Swagger (OpenAPI) فقد أصبح المعيار الصناعي.

للمطورين في Go، يوفر swaggo حلًا أنيقًا لإنشاء وثائق API شاملة مباشرة من التعليقات في الكود.

النشر المحلي للنماذج الكبيرة أصبح أكثر شيوعًا مع تطلع المطورين والمنظمات إلى خصوصية محسنة وتقليل التأخير وزيادة السيطرة على بنية تحتية الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

التطوير الحديث لـ Go يتطلب معايير صارمة جدًا لجودة الكود. linters لـ Go تُلقّح تلقائيًا اكتشاف الأخطاء، والعيوب الأمنية، والاختلافات في الأسلوب قبل أن تصل إلى الإنتاج.

أدوات تحقق من صحة الكود في Python هي أدوات ضرورية تحلل كودك للعثور على الأخطاء، ومشاكل الأسلوب، والعيوب المحتملة دون تنفيذه. إنها تضمن معايير كتابة الكود، وتحسين قابلية القراءة، وتساعد الفرق على الحفاظ على كود قوي.

مع تزايد تعقيد أعباء الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، أصبحت الحاجة إلى أنظمة تنسيق قوية أكثر إلحاحًا.
بسبب بساطتها و أدائها و قدرتها على التعامل مع المهام المتزامنة، تصبح لغة Go خيارًا مثاليًا لبناء طبقة التنسيق الخاصة ب_PIPELINES_ التعلم الآلي، حتى عندما تكون النماذج نفسها مكتوبة بلغة Python.

تغليف Python تطور بشكل كبير، حيث جعل الأدوات الحديثة والمعايير توزيع الكود أسهل من أي وقت مضى.

الديموقراطية في الذكاء الاصطناعي هنا. مع نماذج LLM المفتوحة المصدر مثل Llama 3، وMixtral، وQwen الآن تنافس النماذج الخاصة، يمكن للمجموعات بناء بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي باستخدام معدات الاستهلاك - مما يقلل التكاليف مع الحفاظ على التحكم الكامل في خصوصية البيانات والنشر.

Prometheus أصبح المعيار الافتراضي لمراقبة التطبيقات والبنية التحتية المستندة إلى السحابة، حيث يوفر جمع البيانات، والسؤال عنها، والتكامل مع أدوات الرسم البياني.

بناء واجهات برمجة تطبيقات (API) عالية الأداء باستخدام Go أصبحت منهجًا معياريًا لتشغيل الأنظمة في Google وUber وDropbox وعدد لا يحصى من الشركات الناشئة.

جرافانا هي منصة مفتوحة المصدر الرائدة لمراقبة وقابلية الملاحظة، والتي تحول المعايير والسجلات والمسارات إلى رؤى قابلة للتنفيذ من خلال تصورات مذهلة.