Outils DevOps
Qu’est-ce qu’Azure DevOps ?
Azure DevOps est une plateforme créée par Microsoft, qui comprend plusieurs services pour vous aider à effectuer de nombreuses activités DevOps.
Voici quelques outils proposés par Azure DevOps hébergé dans le cloud :
- Azure Boards : organise la planification agile par suivi, visualisation et création de rapports d’éléments de travail.
- Azure Repos : stocke votre code dans des référentiels publics et privés.
- Azure Pipelines : combine l’intégration continue (CI) et la livraison continue (CD) en créant et en testant automatiquement vos projets de code.
En plus de ces trois, Azure DevOps offre plus d’outils pour aider les organisations à suivre leur parcours DevOps. Azure DevOps est conçu comme une plateforme, ce qui signifie que vous choisissez les outils que vous souhaitez utiliser. Vous n’êtes pas obligé d’utiliser tout ce qu’Azure DevOps a à offrir.
De nombreux outils Azure DevOps fonctionnent avec une grande variété de langages et sont multiplateformes. À mesure que nous explorons la pertinence des principes et outils DevOps pour les projets de Machine Learning, nous allons nous concentrer sur l’utilisation de Python et Linux, car elles sont les plus couramment utilisées.
Qu’est-ce que GitHub ?
GitHub est une plateforme de développement open source détenue par Microsoft, qui comprend plusieurs outils DevOps comme :
- Problèmes : effectue le suivi de vos éléments de travail, commentaires et bogues.
- Repos : stocke les référentiels de code public et privé.
- Actions : permet la création de flux de travail d’automatisation.
GitHub et Git sont souvent utilisés ensemble, mais ne sont pas les mêmes. Git se concentre sur le contrôle de code source et est accessible à partir de différents outils. GitHub est un fournisseur spécifique d’hébergement de code qui offre le système Git via une interface graphique web et combine des référentiels Git avec d’autres outils DevOps.
Qu’est-ce que Git ?
Git est un système de contrôle de code source distribué. Bien qu’il existe d’autres systèmes de contrôle de code source, Git est le système le plus populaire disponible aujourd’hui et largement utilisé pour les infrastructures open source et les projets Machine Learning.
L’idée essentielle avec Git est de distribuer le contrôle de code source, ce qui signifie que chaque membre de l’équipe travaille sur sa propre copie du dépôt complet.
Pour travailler simultanément sur un projet, Git offre un développement basé sur des jonctions avec des fonctionnalités de branchement . En créant des branches pour votre projet de code, vous pouvez modifier le code sans toucher la copie principale du projet. Une fois vos modifications apportées au code terminées, vous pouvez le fusionner avec la copie principale, par exemple via un pull request.
Conseil
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