[Accelerate State of DevOps 2021 快速摘要]

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主要發現

1. 表現最好的人正在成長並繼續提高標準
在我們的研究中，優秀的執行者現在佔團隊的 26%，並且縮短了他們對生產變更的準備時間。該行業繼續加速發展，團隊從中看到了有意義的好處。

2. SRE 和 DevOps 是互補的理念
利用我們的站點可靠性工程 (SRE) 朋友概述的現代運營實踐的團隊報告了更高的運營績效。優先考慮交付和卓越運營的團隊報告了最高的組織績效。

3. 越來越多的團隊正在利用雲，並從中看到了顯著的好處
團隊繼續將工作負載轉移到雲中，而那些利用雲的所有五種功能的團隊會看到軟件交付和運營 (SDO) 性能以及組織性能的提高。多雲的採用也在增加，因此團隊可以利用每個提供商的獨特功能。

4. 安全的軟件供應鍊是必不可少的，也是驅動性能的驅動因素
鑑於近年來惡意攻擊的顯著增加，組織必須從被動實踐轉變為主動和診斷措施。在整個軟件供應鏈中集成安全實踐的團隊快速、可靠和安全地交付軟件。

5. 良好的文檔是成功實施 DevOps 功能的基礎
我們第一次測量了有助於這種質量的內部文檔和實踐的質量。擁有高質量文檔的團隊能夠更好地實施技術實踐並整體表現得更好。

6. 在充滿挑戰的情況下，積極的團隊文化可以減輕倦怠
團隊文化對團隊交付軟件和實現或超越組織目標的能力有很大影響。在 COVID-19 大流行期間，具有生成性 1,2 文化的包容性團隊經歷較少的倦怠。

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Technical DevOps capabilities

我們的研究表明，通過採用持續交付進行 DevOps 轉型的組織更有可能擁有高質量、低風險和具有成本效益的流程。

具體而言，我們衡量了以下技術實踐：
• 鬆散耦合架構
• 基於主幹的開發
• 持續測試
• 持續集成
• 使用開源技術
• 監控和可觀察性實踐
• 數據庫更改管理
• 部署自動化

我們發現，雖然所有這些實踐都改進了持續交付，但鬆散耦合的架構和持續測試的影響最大。
例如，今年我們發現，達到可靠性目標的精英執行者採用松耦合架構的可能性是低績效同行的三倍。

松耦合架構 (Loosely coupled architecture)
我們的研究繼續表明，您可以通過努力減少服務和團隊之間的細粒度依賴關係來提高 IT 性能。事實上，這是成功持續交付的最強預測因素之一。使用鬆散耦合的架構，團隊可以相互獨立地擴展、失敗、測試和部署。團隊可以按照自己的節奏前進，小批量工作，減少技術債務，並更快地從失敗中恢復。

持續測試和持續集成
與我們前幾年的發現類似，我們表明持續測試是成功持續交付的有力預測因素。達到可靠性目標的精英執行者利用持續測試的可能性是其 3.7 倍。通過在整個交付過程中結合早期和頻繁的測試，測試人員與開發人員在整個過程中一起工作，團隊可以更快地迭代和更改他們的產品、服務或應用程序。您可以使用此反饋循環為您的客戶提供價值，同時還可以輕鬆整合自動化測試和持續集成等實踐。
持續集成還改進了持續交付。達到可靠性目標的精英執行者利用持續集成的可能性是其 5.8 倍。在持續集成中，每次提交都會觸發軟件的構建並運行一系列自動化測試，這些測試會在幾分鐘內提供反饋。通過持續集成，您可以減少成功集成所需的手動和通常複雜的協調。
持續集成，由 Kent Beck 和它起源的極限編程社區定義，還包括基於主幹的開發實踐，接下來討論。

基於主幹的開發
我們的研究一致表明，高績效組織更有可能實施基於主幹的開發，其中開發人員小批量工作並經常將他們的工作合併到共享主幹中。事實上，達到可靠性目標的精英執行者使用基於主幹開發的可能性是其 2.3 倍。低績效者更有可能使用長期存在的分支並延遲合併。
團隊應該每天至少合併他們的工作一次——如果可能的話，一天多次。基於Trunk的開發與持續集成密切相關，所以你應該同時實現這兩種技術實踐，因為它們一起使用時影響更大。

部署自動化
在理想的工作環境中，計算機執行重複性任務，而人類專注於解決問題。實施部署自動化可幫助您的團隊更接近此目標。當您以自動化方式將軟件從測試轉移到生產時，您可以通過實現更快、更高效的部署來縮短交付週期。
您還可以降低部署錯誤的可能性，這在手動部署中更為常見。當您的團隊使用部署自動化時，他們會立即收到反饋，這可以幫助您以更快的速度改善您的服務或產品。雖然您不必同時實施持續測試、持續集成和自動化部署，但當您將這三種實踐結合使用時，您可能會看到更大的改進。

數據庫變更管理
通過版本控制跟踪更改是編寫和維護代碼以及管理數據庫的關鍵部分。我們的研究發現，與表現不佳的同行相比，達到可靠性目標的精英執行者進行數據庫變更管理的可能性要高 3.4 倍。此外，成功進行數據庫變更管理的關鍵是所有相關團隊之間的協作、溝通和透明度。雖然您可以從特定的實施方法中進行選擇，但我們建議，無論何時您需要對數據庫進行更改，團隊都應在更新數據庫之前聚在一起並審查更改。

監控和可觀察性
與前幾年一樣，我們發現監控和可觀察性實踐支持持續交付。成功實現可靠性目標的精英執行者的可能性是其 4.1 倍
擁有將可觀察性納入整體系統健康狀況的解決方案。可觀察性實踐讓您的團隊更好地了解您的系統，從而減少識別和解決問題所需的時間。我們的研究還表明，具有良好可觀察性實踐的團隊會花更多的時間進行編碼。對這一發現的一種可能解釋是，實施可觀察性實踐有助於將開發人員的時間從尋找問題的原因轉移到故障排除並最終回到編碼上。

開源技術
許多開發人員已經利用開源技術，他們對這些工具的熟悉是組織的優勢。閉源技術的一個主要弱點是它們限制了您將知識傳入和傳出組織的能力。例如，您不能聘請已經熟悉您組織工具的人，開發人員也不能將他們積累的知識轉移到其他組織。相比之下，大多數開源技術都有一個社區，開發人員可以使用它來提供支持。開源技術具有更廣泛的可訪問性、相對較低的成本和可定制性。達到可靠性目標的精英執行者利用開源技術的可能性是其 2.4 倍。
我們建議您在實施 DevOps 轉型時轉向使用更多開源軟件。

source: https://cloud.google.com/devops

創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列：看看無人機技術起家的極飛，如何賦能農業生產全環節，提升全球農業生產效率。

改造者系列：農業「+AI」全環節守護新疆棉花

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

創新工場投資的極飛科技是一家致力於未來農業的AI科技公司，極飛將無人機、機器人和傳感器部署在稻田、麥田和棉花田裏，用技術賦能農業中的播種、農藥噴灑、栽種管理、甚至天氣監測環節。用於作物噴灑的極飛科技R150農業無人車已經被推廣到了英國，應用在蘋果、草莓、黑莓等多種經濟作物的種植流程中。

在采訪中，極飛科技聯合創始人龔檟欽表示，AI在農業的應用才剛剛開始，未來極飛會探索更多AI和農業的融合，例如用AI來賦能優化作物模型（crop modelling），幫助識別作物生長過程中的不確定因素，從而實現提前預警和判斷。以下：

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

在農業領域，隨著機器自動化、機器視覺、物聯網等技術的發展，農業的提質增效和轉型升級也被不斷加速。以極飛科技為代表的一批農業科技企業，通過無人機、智慧農業系統等科技賦能，使得傳統的農業勞動更加高效、環保、節能。

1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地削弱了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。

■本期受訪嘉賓：龔檟欽

極飛科技將無人機、機器人、自動駕駛、人工智能、物聯網等技術帶進農業生產，通過構建無人化智慧農業生態，讓農業進入自動化、精准高效的 4.0時代。

龔檟欽是極飛科技聯合創始人，2018年福布斯中國「30 under 30」封面人物。龔檟欽曾任鳳凰衛視特約海外記者、國家地理製片人。龔檟欽先生擁有悉尼大學學士學位、巴黎九大與清華大學聯合博士學位在讀。

■對談實錄

Q1：極飛科技最早以無人機技術起家，後來為何選擇進入農業這一垂直領域？

龔檟欽：極飛科技以無人機航模控制器起家，最開始的時候我們曾嘗試過把無人機技術帶到電力巡線、安防、南極科考、物流等諸多領域，但很多領域的應用很難市場化，比如物流或電力巡線在當時都受到市場規模和法律法規的制約，難以發揮無人化技術的最大價值。

2013年9月，由於機緣巧合，極飛科技開始探索農業這一領域的無人機應用。我們發現，有客戶購買極飛的飛控之後進行改裝，拿到新疆去做航拍，還有許多人看到極飛之後在考慮用無人機做農藥噴灑。於是當月我們也一起走訪了新疆。9月正值棉田收穫期，我們卻看到大量農民背著藥箱，忍受著刺鼻的氣味在噴灑農藥，原因就在於新疆已經請不到采棉工了，需要農民噴灑脫葉劑來保證棉花同步成熟，再由大型采棉機統一采收。但是人工噴灑脫葉劑的效率非常低下，而用拖拉機噴灑又會軋壞棉花導致減產。

當時的新疆不僅缺乏采棉工，連噴灑脫葉劑的人工也請不到了。隨著城鎮化的發展，大量人口從農村流入城市，從前每年秋天新疆會有六七十萬人坐著綠皮火車從四川、河南、陝西來采棉花，如今這樣的畫面已難以再現。新疆出現了勞動力供給的缺口，而這也正是機器和技術能夠賦能的地方，就采棉催熟而言，要求脫葉劑的噴灑量不高，無人機這種空中飛行的機器有著天然的優勢——能夠在空中精准、均勻地噴灑，很大程度上減少人力並提高效率。不只是采摘，從播種到收穫的全流程中，機器人能高效地完成許多任務，包括播種、施肥、除草、除蟲等等，無人機能夠極大地提升農業生產效率，尤其在生產期較短的地域迅速提高單位時間的產量。由此，無人機能為農民釋放更多產能，一個人能管理的農田更大，即技術賦能土地規模化集中，而土地規模化之後農民對機器的需求也更大，從而進入「技術加速資源有效整合」的正向循環。

目前，極飛科技的無人機已經覆蓋了新疆機采棉面積的一半以上2，從棉花延伸到了水稻、小麥等需要大量人工的作物，從新疆延伸到了東北、雲南等全國大部分地域。

我們一直相信，當腦海裏有一項技術的時候，你要為技術選擇一個行業，選擇用技術來做什麼事。

2截至2020年10月，極飛科技農業無人機棉花脫葉劑作業面積占新疆機采棉面積的一半以上。

Q2：極飛在賦能農業的過程中是否遇到過什麼挑戰？極飛是如何應對的？

龔檟欽：在工業裏，規模化生產的工廠是工業自動化的天然載體，但在農業裏，農戶的規模差異很大，許多農戶的農田本身很小，對於機器應用能帶來的成本優化是無感的，這就涉及到「技術下鄉的微觀載體是誰」的問題。

極飛最早發現了這樣一群人，他們是縣城裏做婚慶攝影的攝影師，隨著航拍變得越來越容易，他們面臨著更加激烈的競爭。但是農民不會用無人機，極飛就請這些攝影師，或者說飛手，去幫農民打農藥。飛手發現農業用無人機的頻次高得多，市場又大，農民與他們之間也存在著比較大的技術差距，於是這些飛手們便成為了極飛下鄉的第一批「用戶」，架起農民和農業科技之間的橋樑。

過了一段時間後，這批飛手開始感到困惑，他們並不懂農業、不懂種植，也無法識別農藥的真假，於是另一批群體出現了——農資店。農資店主往往很懂農戶，很清楚周邊農戶種植的作物種類、規模，也有農戶的熟人網絡，由農資店來推銷無人機、提供打藥服務等，就會容易得多。農資店就這麼成為了極飛的「經銷商」。

兩三年後，隨著無人機、無人車等設備的滲透更高、覆蓋範圍更大，農戶開始出現對無人機維修的售後需求，農機商便成了我們的夥伴。農機商有更大的店面，有展廳、有維修車間，就像是汽車的4S店。他們也懂農業、有銷售團隊和培訓團隊，農機商就成了極飛「更大型的經銷商」。

到這裡，整個產業鏈已經連接上了，商業模式被驗證了——農機商可以幫我們推廣農機，農資店、無人機飛手可以幫助培訓。對極飛來說，分銷商就是農機商，經銷商就是農資商和飛手。

Q3：極飛自然衍生的渠道網絡非常有趣，從更大的農業產業鏈角度來看，極飛如何賦能農業產業鏈中的傳統企業？

龔檟欽：農業產業鏈中的企業可以簡化為三大類：作物科學公司、農業技術公司、食品與供應鏈公司。作物科學公司包括拜耳、中化等，研究農藥、化肥、種子，負責為農業提供生產資料。食品與供應鏈公司包括拼多多、百果園、盒馬等，把農產品變為商品，進行流通並銷售。農業技術公司負責農產品、農作物的生長管理，通過技術來幫助農業提升效率，極飛就屬於這一類。我們有一個說法是極飛幫助了農產品進行「光合作用」，通過抵抗農業生產過程中由於氣候、資本、勞動力等多方因素導致的不確定性。

農業技術公司位於另兩類公司中間，起到連接上下游的作用。比如作物科學公司想知道種子的生產效果、農藥的效果，可以通過極飛的種植管理記錄來做調研，從而優化下一代產品。比如農產品超市想采購無過量農藥的水果，可以調取極飛植保服務記錄來識別更高品質的水果供應商。可以看出，除了提升效率之外，極飛還提升了農業的透明度和可追溯性。相應地，在終端也會產生更高的價值回報，農民能獲得更多收入，消費者願意為此買單。

Q4：極飛對未來的發展規劃是什麼？會繼續深耕農業還是拓展更多行業應用？

龔檟欽：極飛選擇深耕農業，因為對於已經有七年技術和經驗積累的我們來說，再造更多其他類型的農業機器人、無人機，或者結合材料科學、結構設計優化農業機械，再或者把AI演算法嵌入農業機器，並不會太困難，但別的行業企業要進入農業是很難的，農業的行業壁壘還是很高的。

而且，在農業中AI的應用剛剛開始，未來我們可以探索更多AI和農業的融合，比如用AI來賦能優化作物模型（crop modelling），幫助識別作物生長過程中的不確定因素，從而實現提前預警和判斷；又比如探索作物科學，用深度學習來挖掘作物性狀，再通過優化生長管理極大地提升作物產量或品質，這些都是未來的方向。

■要點回顧

1、在垂直產業生態中，AI企業大可以自建網絡，根據協同性和互補性來決定網絡中的生態夥伴。隨著佈局下沉和戰線拉長，構建網絡並不會容易，AI企業需要從挑戰中找尋機遇，用更縱深的網絡推動AI與產業持續交織。

2、AI企業能幫助傳統行業「化不確定為確定」，極大地提升給定資源條件下的生產效率，加速「光合作用」。而傳統企業應當主動與AI企業共同暢想未來，重新想像AI將為行業帶來什麼價值和機遇。

3、AI企業可以在垂直領域中探索將業務與AI以及生物、材料等諸多技術進行融合，持續深耕垂直領域。

#美國FDA專家諮詢委員會建議在65歲以上年長者和重症風險人群給予加強針
#FDA面臨難題 接下來輪到CDC上場

1.經過八小時的討論，美國FDA的專家諮詢委員會以16比2的投票結果，反對在施打六個月後為16歲及以上人群接種BNT新冠疫苗加強針。至於65歲以上的年長者人和重症高風險人群的加強針，則是以18票全票通過。

2.這項決定等於打臉白宮日前繞過FDA和CDC，逕自宣布讓所有成人都打加強針的政策。FDA不一定需要完全採納專家委員會的建議，但FDA通常都會照專家委員會建議來做。

3.CDC的疫苗諮詢委員會下周會開會，對何謂重症高風險人群做出定義。此外，許多委員也表示醫護人員或其他職業上高風險人員本身染疫雖然可能不是重症高風險，但也應該加入考慮中。

04b解讀：
1.這個決定會讓美國對加強針的建議比英國還保守。複習一下：
英國疫苗接種和免疫聯合委員會（JCVI）建議在接種第2劑疫苗6個月後，追加第3劑。包括以下六類人群：
長照機構住民
50歲以上成人
前線醫護人員和社工人員
16~49歲但有新冠重症因子的慢性病
免疫缺乏患者的同住者

2.多數專家們同意資料顯示疫苗的保護力在下降，但此刻對於重症還有死亡的保護力還是足夠的。且目前資料無法確認到底是因為時間因素，還是是因為Delta病毒本身造成所見的抗體和保護力下降。

3.而且打加強針可能帶來其他風險，目前第三劑的資料尚少，衝上來的中和抗體和保護力到底可維持多久？長期的安全性也還有待評估。（輝瑞加強針此次送審僅包括了12位 65~85歲，還有289位18~55歲的臨床試驗資料）

4.專家們同意對一般健康人的加強針最終可能還是需要的，但問題是，何時是最佳的時機。

5.白宮自己率先宣布了要給所有成人打加強劑，但現在不受到FDA多數專家委員會成員的支持。用科學證據說話，全部記名投票，線上直播，每個專家都侃侃而談自己反對或贊成的理由。這是我樂於看到的科學透明度和正向的討論。我期待台灣對於科學相關議題，也能進行這樣的專家理性論辯，公開透明。

2020文獻數位化編輯與應用第10、11次上課

01_104光譜鴨定義圖樣與填滿與保留鋸齒
02_增加光譜圖層與光譜漸層
03_4X6大頭照練習定義圖樣與填滿
04_106水管快速選取與套索選取
05_106水管模糊與水流與透明度

202_01液化與水波
202_02鴨子去背與旋轉效果
204_01製作漩渦與風動與陰影效果
204_02放射狀模糊與文字描邊
204_03變化題

完整影音
https://www.youtube.com/playlist?list=PLYDN7SApJ3PjIDIOB2ergBv0-Fh1oyK6Q

課程內容：
如何用新方法處理中國文獻
雲端應用、影音編輯與APP設計
文獻數位化自動化(EXCEL VBA)
實用電腦類證照考題。
習得企業所需技能為方向。
增進簡報軟體(Powerpoint)的進階應用。
文書處理(Word 2010)能力實作。
試算表(Excel 2010)與資料庫能力的養成。
影像編輯應用(Photoshop)基本應用。
辦公室應用軟體融入文學設計創意。
走出人文學院所學不實用的框架


吳老師 110/5/20

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