devops什么意思(服务器云服务器和虚拟主机有什么区别)

devops什么意思，服务器云服务器和虚拟主机有什么区别？

简单的说一下，这3个在某种程度上应该是包容的关系，如下图所示。一般来说1个物理服务器如果放在公有云上，那么可以叫做云服务器，而公有云上的云服务器可以通过虚拟化技术分成多个虚拟主机，以方便不同的客户租用。

服务器的定义一般是指物理服务器或者现在说的裸金属服务器，我们看到的就是一个大大的服务器的实体。在过去没有云服务器和虚拟机的的时候，网站或者企业需要提供什么服务，必须要购买裸金属服务器，然后把服务安装在服务器上。

所以，在很早的过去，部署网络服务，必须要购买实体服务器。

这种方式十分的厚重，价格又昂贵，以至于中小企业或者个人是很难购买部署的。这个时候大的公有云供应商，例如亚马逊和阿里巴巴，他们把物理服务器统一的部署在自己的数据中心，然后企业客户或者个人可以向他们租用服务，这种方式我们就叫云服务器。

所以云服务器是基于云（数据中心）的，可能是公有云（基于互联网）也可能是私有云（基于企业私网）。云只是一个形象的表述。那么公有云或者私有云的服务器，就是云服务器。

云服务器的优势就是对于用户来说选择更灵活，更具有弹性。例如一个客户实际上初期只要租用低性能的服务器，业务量上来后可以弹性扩容成高性能的服务器，这样比客户直接购买一台服务器成本要低的多。而且云服务器由公有云厂家统一维护，对客户来说也更简单

虚拟主机则是通过虚拟化技术，在物理服务器上虚拟出来的多个逻辑的服务器。比如假设一个物理服务是64核的，而用户可能只需要4核就足够了，这个时候可以通过虚拟化技术，将一个物理服务器虚拟出一个4核的逻辑服务器给用户使用

现在学习python如何？

python就业路径

在说就业情况之前，我们先来了解一下Python的职业发展路径和可应用的领域有那哪些，再针对这些领域逐条聊聊就业情况：

基础阶段：这个阶段就是Python的核心编程，在市场上还不是很容易找到工作的Web阶段：这个阶段前端、Web框架、网络编程、数据库的相关知识点。如果全部都可以掌握的话，基本上薪资在8k到20k左右爬虫阶段：此阶段是web和数据采集，基本上薪资在10k-25k左右机器学习阶段：数据挖掘、算法等；薪资在15k-25k左右；Python往年就业盘点以及未来趋势

自动化运维是被Python“占领”的一个新的热点和就业方向，随着技术和时代的发展，Python还会占领更多的热门就业方向。运维工具的话，可以找一些比较成熟的第三方开源，方便集成的运维工具，比如监控服务器的CPU，内存占用的工具，最好是Python做的工具等等，在这里这些就不多说了。

Python专业的学习路径

根据上述职业发展给大家汇总一下学习重点：

如果职业发展是Web工程师的话：上述学习路线要学习的知识点是，python基础，python高级，前端开发，web开发。

如果职业发展是爬虫工程师的话：上述学习路线要学习的知识点是，包括上述知识点另外加上爬虫开发。

未来职业发展是数据方面的工作：所需要获取的知识点包括上述全部知识点外另加上自动化运维和数据挖掘；

未来职业发展是人工资还能相关：那么所需要获取的知识点是上图中全部内容。

总结一下：根据路线图，可以找到相关知识点的配套视频和笔记。如果找不到可以私信我来领。建议零基础的话，视频入门为主，书籍找一本教材类的书籍。里面含有python相关的大小各类项目。作为入门后项目衔接，并且可以查漏补缺的工具书。

Java难学么？

说实话，如果没有接触过电脑，Java并不是特别好学。因为在Java学习之初就要涉及到非常多的电脑基础知识应用。比如如何配置环境变量，以及配置Tomcat服务器等等，所以如果没有接触过电脑学Java是非常吃力的。

配置环境只是最初的阶段，关键是后期还有非常多的编程知识需要学习。这里面也涉及到了非常多的电脑基础相关知识。比如说内存，二进制。这都和电脑基础密不可分。再往后还有很多的web应用需要学习。

在这些学习过程里又很多的知识点，对于没有接触过电脑的人而言，是很难转过弯的。如果真的有毅力去学，当然没有问题，但是这要付出比常人多10倍甚至百倍的精力。

如果真的想学一门编程语言，建议可以从前端学起。当然前端也不是非常的容易。只是入门相对简单一点。先获取一些基本的电脑知识后，再学习后端语言可能效果相对好一点。对于后端语言，如果要配置环境等等，简单一点的话，其实倒是建议学c#，语法和Java几乎一样，但是入门配置更简单。

c#由于是微软开发的，和windows系统结合非常的好。免去了很多不必要的配置，上手就能开发。在最新的版本中。也实现了跨平台开发，能够同时开发桌面应用程序、手机应用、网站和各类服务。同时也是一款全开源的编程语言。

如果您在接触Java之后感觉入手不是很方便，那可以尝试尝试从c#/.net入手。

图数据库是用于做什么的？

近些年来，在大数据处理过程中有一种被广泛提及和使用的数据库，那就是图数据库。那么图数据库究竟是什么呢？

图数据库，如果是刚接触的人，可能会被其字面意思所误导。其实，图数据库并不是指存储图片、图像的数据库，而是指存储图这种数据结构的数据库。那么图又是什么呢？

什么是图我们通过下面的例子来认识一下。

东汉末年，孙权、刘备联军曾在赤壁一带以火攻敌船之计大破曹军。

如果我们把各阵营之间的关系抽象一下，以阵营作为点，阵营之间的关系作为边，这样我们就可以用如下的图来形象地表示上述关系：

以上就是这里所谓的图（的可视化展示）。

我们把这种存储实体和实体之间关系的数据结构，称为图，Graph，图由点和边组成，一个点就是一个实体，比如上述实例中的阵营，两个实体之间的关系则用有方向或无方向的边来表示，比如刘备和孙权之间的联盟关系等。这种通用的结构可以对现实中的各种场景进行建模，从交通运输系统到组织架构管理，从工艺流程设计到社交网络。

什么是图数据库知道了图的概念，你就可以理解什么是图数据库了。简单来说，图数据库就是用来处理图这种数据结构的工具。

不同于传统的使用二维表格存储数据的关系型数据库，图数据库在传统意义上被归类为NoSQL(Not Only SQL)数据库的一种，也就是说图数据库属于非关系型数据库。

一般的图数据库至少包含图存储、图查询、图分析这三种功能。

为什么要用图数据库那我们为什么要用图数据库呢？我们还是用东汉末年的例子来讲解一下图数据库相对于关系型数据库的优势。

假设某关系型数据库中有三张表，分别是东汉末年人物表、东汉末年战役表和东汉末年人物参战表。

当我们想知道“樊城之战的守方是谁”，查询一般会比较快，从表2可以直接得到，但当我们想知道“刘备集团发动了哪些战争”的时候，尽管我们也可以从表2查到答案，但是我们可能需要遍历整个表2，查询效率会瞬间降低。而当我们要查询诸如“关羽出战过刘备集团发动的哪些战争”的时候，我们来看一下执行这条查询时关系型数据库是怎么做的：

A. 首先通过东汉末年人物表找到关羽对应的人物IDB. 再使用东汉末年人物参战表找到其参战的战役C. 最后通过东汉末年战役表找到其参战的哪些战役的攻方是刘备集团

我们会发现，这个查询实在是太繁琐了。

而如果我们将以上表格转化为如下的一张关系图谱，那么谁和谁是什么关系就一目了然了。

这么说也许你还没有真正领略到图数据库的巨大威力，我们再来看一个最经典的社交网络中查询性能对比的数据。

在《Neo4j in Action》这本书中，作者做了一个测试：在一个包含100万人，每个人约有50个朋友的社交网络中找最大深度为5的朋友的朋友，得到的实验结果如下：

测试结果表明，深度为2时两种数据库的性能差别不大，都很迅速；当深度为3时，关系型数据库需要半分钟完成查询，图数据库依旧在1秒内搞定；当深度为4时，关系型数据库耗费了接近半小时返回结果，图数据库不到2秒；而当深度达到5以后，关系型数据库就迟迟无法响应了，图数据库却依旧可以「秒杀」，表现出了非常良好的性能。

据此，我们可以从以下几个方面理解为什么要用图数据库：

关系型数据库不擅长处理数据之间的关系，而图数据库在处理数据之间关系方面灵活且高性能我们不可否认关系型数据库自上世纪80年代以来一直都是数据库领域发展的主力，当前，随着社交、物联网、金融、电商等领域的快速发展，由此产生的数据呈现指数级的增长，而传统的关系型数据库在处理复杂关系的数据上表现很差，这是因为关系型数据库是通过外键的约束来实现多表之间的关系引用的。查询实体之间的关系需要JOIN操作，而JOIN操作通常非常耗时。

而图数据库的原始设计动机就是更好地描述实体之间的关系。图数据库与关系型数据库最大的不同就是免索引邻接。图数据模型中的每个节点都会维护与它相邻的节点关系，这就意味着查询时间与图的整体规模无关，只与每个节点的邻点数量有关，这使得图数据库在处理大量复杂关系时也能保持良好的性能。

另外，图的结构决定了其易于扩展的特性。我们不必在模型设计之初就把所有的细节都考虑到，因为在后续增加新的节点、新的关系、新的属性甚至新的标签都很容易，也不会破坏已有的查询和应用功能。

数据之间的关系越来越重要当我们在问图数据库为什么如此重要时，其实就是在问，数据之间的关系为何如此重要？正如大家都知道人际关系的价值，其实数据的价值也在于它们之间的关联关系上。

举个例子。最近直播带货非常火，假如某个主播在微博上有几百万的粉丝，这个数据如果不利用起来，价值并不大，但如果他直播带货，把关注他的粉丝和可能来他直播间购物的顾客联系起来时，这些数据立马展现出巨大的商业价值。

使用图的方式表达现实世界中的很多事物更直接，更直观，也更易于理解自然界中有各种各样的关系，而关系型数据库只能把这些拍扁成表格形态的行列数据，而图数据基于图模型以一种直观的方式去模拟这些关系，因而更形象。另外，现在大部分的图数据库都提供了可视化的图展示，使得查询和分析变得很直观。

专业的图分析算法为实际场景提供解决方案图数据库起源于图理论，借助于专业的图分析算法，能够为实际场景提供合适的解决方案。

图数据库如何存储、查询、分析图存储图数据库如何存储图，对查询和分析效率至关重要。图数据库使用图模型来操作图数据。所谓的图模型是指图数据库描述和组织图数据的方式。

目前主流的图数据库选择的图模型是属性图。属性图由点、边、标签和属性组成，我们结合一个具体的属性图实例来看一下。

以上属性图可以帮助我们理解一些相关概念：

1） 可以为点设置标签，比如 person, war等，拥有相同标签的点我们认为它们属于一个分组，是一个集合，这样刘备和曹操属于一个分组；2） 同样可以为边设置标签，标签可以为 relation等；3） 节点可以拥有很多属性，比如 style name、year等，这些属性值以键值对的形式表示，例如：刘备的style name是玄德；4） 边也可以拥有属性，比如army等；5） 边允许有方向，例如刘备和汉中之战之间的边的方向是由刘备指向汉中之战的；6） 元数据是用来描述点和边的属性信息的，元数据由若干标签组成，每个标签由若干属性组成。

图查询如果我们想知道刘备的籍贯在哪，刘备和曹操是什么关系，汉中之战的发动方是谁等等，这些都属于图查询的范畴。

我们知道，SQL是关系型数据库的查询语言，但是图数据库的查询语言并没有复用SQL。这是因为本质上图数据库处理的是高维数据，而SQL所适用的是二维的数据结构，其并不擅长关系的查询和操作。使用专门的图查询语言比SQL更加高效。

目前主流的图查询语言包括Gremlin和Cypher等。

HBNmZ">图分析图分析是指通过各种图算法来挖掘图信息的一门技术。

核心的图算法可以分成三类：路径搜索类、中心性分析类和社区发现类。

路径搜索是探索图中节点通过边建立的直接或间接的联系。例如在下图中，通过路径搜索，我们发现了这样一条路径：孙策-[夫妻]-大乔-[姐妹]-小乔-[夫妻]-周瑜,据此得知孙策和周瑜是连襟的关系。路径搜索类算法广泛用于物流配送、社交关系分析等场景。

中心性分析是指分析特定节点在图中的重要程度及其影响力。例如在上图中，直观来看，孙权是一个重要的人物，因为与他直接相连的边的数量最多。中心性分析类算法一般用于网页排序、意见领袖挖掘、流感传播等场景。

社区发现意在发现图中联系更紧密的群体结构。如果把更多的三国人物和关系加到上图中，利用Louvain等社团挖掘类算法，我们很容易发现这些人物分属三个阵营，如下图所示。

社区发现类算法可用于犯罪团伙挖掘等场景。

图数据库有什么用介绍完图数据库的主要功能，我们再来看看图数据库都有哪些应用场景。图数据库擅长的应用领域包括：

社交领域：Facebook, Twitter用它来进行社交关系管理、好友推荐我们熟悉的好友推荐。就可以采用推荐好友的好友的方法。

徐庶和司马徽向刘备推荐诸葛亮可以通过下图形象地展示

电商领域：华为商城用它来实现商品实时推荐通过分析目标用户和其他用户的喜好商品，找到相似的其他用户，把这些用户购买过的商品推荐给目标用户。

金融领域：中国工商银行、摩根大通用它来做风控管理目前来看，金融领域对图数据库的需求很迫切，以贷款为例，在整个贷款周期中，图数据库都能发挥巨大的作用。

安平领域：公安用它来进行嫌疑关系审查、犯罪团伙挖掘东汉末年，曹操刺杀董卓，貂蝉挑拨董卓父子关系，吕布斩杀董卓，但是董卓却不知道，这些事件幕后主凶之一都有王允，如下图所示。现实中也可能是这样，幕后真凶可能与目标案件没有直接关系，只有间接的关系。

什么样的场景适合用图数据库你可以根据以下几点来判断你的问题是否需要图数据库：

如果你的问题中频繁出现多对多的关系，建议首选图数据库；如果你的问题中数据之间的关系非常重要，建议首选图数据库；如果你需要处理大规模数据集之间的关系，建议首选图数据库。

图数据库产品现在图数据库产品已经出现百家争鸣的局面，Neo4j作为老牌图数据的代表，尽管依然拥趸众多，但是由于其自身的缺陷，挑战者正在增多，而华为云图引擎图数据库GES作为国产图数据库之光，正在成为其中的佼佼者。

GES 使用界面

本文分享自华为云社区《图数据库到底是个啥》，原文作者：你好_TT 。

现在企业Devops运维人员如何成长？

谢邀。自我介绍：有6年互联网软件开发经验，3年DevOps从业经验的计算机专业研究生一枚。

随着市场的不景气和竞争加剧，企业都开始进行DevOps转型，想通过DevOps来加快产品和服务的创新，争取取得先机。DevOps是个很大的题目，范围很广，涉及精益敏捷，持续集成，持续交付，持续运营等端到端的流程，每一个主题都有很多内容。单就DevOps的运维来说，我想谈谈我的看法，仅供参考。

1、思维方式的转变

之前开发和运维的关系是攻防关系，开发人员的诉求是功能开发完后尽快上线，尽早交付，而运维人员为了保证系统的稳定运行，能不变更就不变更，双方的目标是不一样的。而在DevOps时代，强调的是开发和运维的紧密配合，将之前的对立关系转变为合作关系。运维人员也要在保证系统稳定运行的前提下，协助开发人员不断迭代，不断交付，双方的目标是一样的，都是为了尽快的交付用户可用的价值。只有思维方式发生改变，我们思考问题的出发点才是对的，才能与DevOps的基于原则相一致。

2、理解DevOps的本质

DevOps的本质是尽可能快的不断交付高质量的用户价值。这里面有两个点：一个是快，就是效率要高，当用户在持续集成阶段快速的将代码变更提交到代码库，并且集成到代码主干构建出部署包后，后面的测试部署环节和生产发布环节，是如何提高效率的？比如，一套测试环境能否快速供给？需要多长时间？能否做到弹性供给，提高资源利用率？现在利用容器技术，好多企业环境的分钟级供给已经做到了。另一个是稳，就是系统运行稳定。系统的稳定运行，一方面可以认为是系统本身的代码质量高，没有严重的代码缺陷。另一方面从运维的角度，能否做到系统的实时监控和快速反馈、快速恢复？当出现故障时，故障恢复时间是多长？要做到系统稳定运行，除了有一套完善的代码检查系统外，一套完善的系统监控、系统恢复机制。要尽量减少系统变更的冗长流程，做到随时发布，提高发布频率。这里需要思考的就是如何提高快和稳。

3、了解DevOps的发展趋势

这就是说“选择比努力重要”，我们首先要保证站在了一个正确的方向上，才能放开翅膀尽情飞翔。参加完2019年DevOps国际峰会后，给我的最大的感受是，DevOps已经进入云原生时代，随着容器、K8s等云计算平台在企业内部相继落地，基于云原生的DevOps是目前的发展趋势，不管是gitlab，jenkins，sonar，jfrog等传统DevOps中间件，都开始向云原生转型。云原生时代运维主要集中的云计算基础设施平台上，基于云计算平台的监控，运维工作，对于运维人员来说，又是一个新的领域。不过，只要方向是对的，投资未来，永远都不会错。

以上是个人的见解，欢迎留言讨论。