Enterprise DevOps – von Entwicklern für Entwickler. Verbinden von Jenkins CI mit Ihrer gesamten Software-Delivery-Pipeline [Sponsored Talk]

Die DevOps-Plattform von XebiaLabs verbindet schon seit Langem die gesamte Software Delivery-Pipeline – von einem Ende zum anderen. Und mit dem neuen XebiaLabs DevOps Pack für Jenkins können Entwicklungspipelines, die in Jenkins verwaltet werden, automatisch zu einem integralen Bestandteil der größeren Software-Lieferpipeline für Unternehmen werden – sofort sichtbar für alle Teams in einer Organisation.

XebiaLabs bietet eine Plattform, die nicht nur in Jenkins, sondern auch in den Jenkins-Daten im Kontext der gesamten DevOps-Pipeline von Dev über Test und Staging bis zur Produktion sichtbar wird. Benutzer im gesamten Unternehmen können den Status von Features sofort sehen. Mit den "as Code" -Funktionen können Entwickler XebiaLabs-Pipelines über die CLI steuern, während weniger technische Teammitglieder Release-Aktivitäten über die einfach zu bedienende Benutzeroberfläche von XebiaLabs anzeigen und ändern können.

Folgende Bausteine der Lösung werden nach einer kurzen Einführung live gezeigt:

* Jenkins Pipeline Radar – Überwachen von Jenkins-Pipelines und integrieren der aktuellen Daten direkt in die gesamte DevOps-Pipeline, wo sie von ALLEN am Release beteiligten Personen eingesehen und analysiert werden können.
* DevOps for Jenkins Blueprints – Nutzen von wiederverwendbaren Blueprints, die den DevOps-Teams bewährte End-to-End-DevOps-Pipelines bieten und vorhandene Jenkins-Entwicklungspipelines automatisch integrieren.
* Risk Scoring for Jenkins Pipelines – Bewerten der Risiken der Jenkins-Pipelines in Echtzeit und korrelieren dieser Risiken mit Risiken aus Aufgaben in anderen Tools, um einen Gesamtrisiko-Score zu erstellen. Release-Manager werden immer wissen, welche Schritte und Releases in Schwierigkeiten geraten sind und etwas mehr „Liebe und Aufmerksamkeit“ benötigen.
* Release Orchestration for Jenkins – Verwenden von vorgefertigten Integrationen, um Jenkins-Aufgaben als Teil der Enterprise-Release-Pipeline einfach zu orchestrieren und Jenkins Schritte in die Pipeline zu starten.
* Deployment Automation for Jenkins – Verwenden von vordefinierter Integration, um agentenlose, modellbasierte Deployments in jeder Umgebung mit wiederverwendbaren Vorlagen und ohne Skripting bereitzustellen.
* Compliance Dashboard for Jenkins – Sehen Sie sich die Risikopunkte an, die für jede Jenkins-Pipeline und für die Gesamtfreigabe berechnet wurden, und stellen Sie sicher, dass die Compliance- und Sicherheitsverfahren Ihrer Organisation eingehalten werden.

Vorkenntnisse

* Grundverständnis über DevOps
* Basis-Kenntnisse in Continuous Integration und Continuous Delivery
* Basis-Kenntnisse in Jenkins Pipeline Configurations

Lernziele

* Welche Vorteile bringt es, Jenkins mit einer Enterprise-DevOps-Pipeline zu verbinden ?
* Wie kann man Einblick in die CI-Pipelines bekommen und Risiken managen ?

 

Agenda

ab 8.30 Uhr Registrierung und Begrüßungskaffee

9.30 Uhr Beginn

Intro

Machine Learning

  • Was ist Machine Learning?
  • Der typische ML Workflow
  • Was sind neuronale Netze?
  • Jupyter Lab mit Python
  • Eine Einführung in TensorFlow
  • Keras als High-Level API für TensorFlow

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Datengeneratoren
  • Datasets explorativ analysieren
  • Hold-Out vs. Cross Validation

11.00 - 11.15 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Feed-Forward Netzarchitektur
  • Convolutional Neural Networks als Deep Learning Ansatz
  • Evaluation und Visualisierung des Modells

12.30 - 13.30 Uhr: Mittagspause

Pipelines mit Luigi

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

Praxisteil: Den Keras-Workflow mit Luigi implementieren

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

15.30 - 15.45 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: TensorFlow-Serving

  • Übersicht über TensorFlow-Serving
  • Ladestrategien konfigurieren
  • Deployment des Modells

ca. 17.00 Uhr: Ende

 

Referent

 

Matthias Zieger Matthias Zieger verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung, Architektur, Application Lifecycle Management und DevOps – hauptsächlich für IBM, Borland, Microsoft und codecentric. Momentan hilft er großen Unternehmen bei der schnelleren Bereitstellung von Software mit der DevOps-Plattform von XebiaLabs.

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