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Enregistrement W4403037467 · doi:10.9734/ajrcos/2024/v17i10507

DevOps Implementation: Essential Tools, Best Practices, and Solutions to Overcome Challenges for Seamless Development and Operations Integration

2024· article· en· W4403037467 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Research in Computer Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDevOpsComputer scienceProcess managementSoftware engineeringBest practiceEngineering managementSystems engineeringEngineeringSoftware deploymentPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: This study aims to explore the core principles, tools, and best practices for implementing DevOps, emphasizing its benefits, such as enhanced efficiency, better collaboration, and faster time-to-market. It also seeks to identify common challenges in DevOps adoption and provide practical solutions. Study Design: A qualitative research approach was used, incorporating case studies, industry reports, and expert interviews to analyze DevOps implementation across various industries. Place and Duration of Study: Conducted across organizations in technology, finance, and healthcare sectors from 2022 to 2023 [1,2]. Methodology: The research utilized both primary and secondary data. Primary data were collected through interviews with DevOps experts and consultants, while secondary data included published case studies, industry white papers, and academic research. This comprehensive analysis identified recurring themes, challenges, and effective strategies in DevOps adoption. The study also examined successful case studies to illustrate best practices and drew insights from experts to address barriers and propose actionable recommendations. Results: The analysis highlighted that strong leadership support (35%), continuous learning (30%), and effective communication (20%) are critical for successful DevOps implementation. Organizations that invested in automation tools such as Jenkins, Docker, Kubernetes, and GitLab experienced significant gains in workflow efficiency, continuous integration, and delivery. Cultural resistance (40%) and lack of expertise (25%) were the main barriers to DevOps adoption. A positive relationship was noted between cultural change initiatives and successful DevOps implementation (R = 0.85). Conclusion: Effective DevOps adoption requires a cultural shift towards collaboration, shared responsibility, and continuous improvement, backed by strong leadership and strategic automation. To successfully implement DevOps, organizations should focus on cultivating a collaborative culture, ensuring leadership commitment, and investing in continuous learning and automation tools to overcome challenges and achieve their objectives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,405
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,077 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle