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Amazon Web Services 概述 - AWS 白皮书
Amazon Augmented AI ................................................................................................................................ 74 Amazon Bedrock .................................................................................................................................... 74 Amazon CodeGuru ................................................................................................................................ 75 Amazon Comprehend ................................................................................................................................ 75 Amazon DevOps Guru ............................................................................................................................. 75 Amazon Forecast .................................................................................................................................... 76 Amazon Fraud Detector ............................................................................................................................. 77 Amazon Comprehend Medical ............................................................................................................................. 77 Amazon Kendra ............................................................................................................................................. 77 Amazon Lex ............................................................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Equipment ............................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Metrics ............................................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Vision ............................................................................................................................. 79 Amazon Monitron ............................................................................................................................................. 79 Amazon PartyRock ............................................................................................................................................. 80 Amazon个性化 ................................................................................................................................ 80 Amazon Polly .................................................................................................................................. 81 Amazon Q .................................................................................................................................. 82 Amazon Rekognition .................................................................................................................................. 82 Amazon SageMaker AI ...................................................................................................................... 82 Amazon Textract .................................................................................................................................................................................... 89 Amazon Transcribe ........................................................................................................................... 89 Amazon Translate ................................................................................................................................ 90 AWS DeepComposer ............................................................................................................................. 91 AWS DeepRacer ...................................................................................................................................... 91 AWS HealthLake .................................................................................................................................... 91 AWS HealthScribe ............................................................................................................................. 92 AWS Panorama ...................................................................................................................................... 92 管理和治理 ............................................................................................................................................. 93
Cyberark身份安全平台
关于赛伯拉克赛伯拉克的身份安全是全球领导者。以特权访问管理为中心，围绕着跨业务应用程序，分布式劳动力，混合云工作负载以及整个DevOps Lifecycle提供的任何身份（人类或机器）提供了最全面的安全性。全球领先的组织信任赛教堡，以帮助确保其最关键的资产。该公司受到全球领先组织的信任，其中包括超过50％的财富100强组织，以防止外部攻击者和恶意内部人士。该公司在整个美洲，EMEA，亚太地区，日本，悉尼，墨尔本和堪培拉设有办事处。要了解有关Cyberark的更多信息，请访问www.cyberark.com，阅读Cyberark博客或通过@Cyberark，LinkedIn或Facebook在Twitter上关注。
MSC网络安全管理 - 巴黎 - ECE
系统安全性，DevOps，确保IT基础架构，密码学，身份管理和事件回应。此外，它还包括有关网络安全标准，规范和方法论的讨论。>通过会议，现场访问和项目，学生会与网络安全专业人员会面，从而建立他们的网络。>课程在ECE的校园举行，位于巴黎的中央位于标志性地标，例如Eiffel Tower和Seine River。>学生在网络安全世界中获得了完全沉浸式的体验。>学生以他们在整个学年获得的理论知识为基础，并与网络安全高级管理人员讨论他们的分析和建议。>该计划的高潮后，学生可能会与BAC+5级文凭授予，并由著名的MSC - Grandesécoles会议认可的理学硕士 - 科学硕士标签。>学生可以通过PMI获得国际认证CAPM（项目管理认证助理）。
沿海指南针 - 海军海上系统司令部
你的工作内容是什么？影响是什么？我为具有不同技术背景的各种团队和个人提供技术领导。我领导大厅机器人小组，这是一个劳动力发展项目，旨在内部培养机器人技术方面的敏捷技术专长。该小组的任务是学习 ROS2 [机器人操作系统的最新版本]、Agile DevOps [软件和 IT 运营]，并部署真正的机器人在走廊中漫游，同时避开障碍物和人。我还提供研究指导，并与学术界合作开展各种基础研究课题。我与利益相关者、赞助商、战术家和作战人员互动，以了解舰队的态势现实，然后将从这些互动中获得的见解转化为合理的数学假设。我与 A 部门战术家进行内部合作，以支持验证工作并提供适当的文档，并确定有趣且有用的未来科学和技术发展。
国防部数据战略
开箱即用的 MarkLogic 数据中心平台提供了关键功能，以确保以支持国防部现在和未来使命的方式处理和管理数据：R 摄取和发现 - 无需提前定义模式（本体）。我们不会将结构和转换抛到九霄云外 - 我们只是说您不必提前完成所有工作。摄取时立即索引和搜索您的数据。- 策划 - 通过在摄取之前跳过前期数据建模，您可以专注于协调和丰富数据，以便在第一个用例中添加标记的元数据。然后随着时间的推移迭代协调更多数据以供将来使用。访问 - 轻松访问下游系统和应用程序的数据，具有完全的事务一致性和企业级安全性。我们的平台专注于 DevOps，具有标准化 API 和其他工具，可快速开发应用程序并将其部署到您选择的任何最终用户环境中。
模块手册大师Informatik /计算机科学（M-in）< / div>
学习结果成功完成该模块后，学生获得了以下能力： - 他们意识到软件开发全球化的其他挑战，可以软件开发并可以相应地处理它们。- 他们可以命名和描述可以影响软件开发人员的动力和生产力的方面，包括但不限于心理方面 - 他们熟悉常见的建筑原则，并可以验证验证符合设计规则的遵守情况。- 他们已经掌握了简单的DevOps技术，并能够以自动化和可重现的方式将软件投入运行。- 他们可以执行用户界面测试以及使用模拟和突变体进行测试，并自动化这些活动。- 他们熟悉软件维护挑战，并且可以适当地应对。- 他们可以选择一个可行的大型企业系统操作，考虑到云，共同定位和本地选项。- 他们可以通过合同应用设计以提高代码的安全性。- 他们可以在测试和生产操作期间监视应用程序，并提出适当的措施来解决出现的问题。- 他们可以在软件密集型环境中评估和优化流程。3
德勤 2024 年技术趋势：印度视角
提升力与根基力之间的协同作用是这一变化的关键。由交互、信息和计算推动的提升力是创新的催化剂，推动行业向未知领域迈进。这些力量预示着变革性技术的兴起，例如空间计算（允许虚拟世界与现实世界融合）和生成式人工智能（GenAI），使组织能够获得新的见解和创造潜力）。同时，包括技术业务、核心现代化、安全和信任在内的根基力为可持续增长提供了必要的基础。对核心系统现代化和加强网络安全基础设施的投资确保了新技术的无缝集成，同时防范了新兴威胁。随着技术的发展，DevOps 经历了范式转变，优先通过开发人员体验（DevEx）赋予开发人员权力。这种转变促进了创新和协作的文化，推动了软件开发的效率和创造力。
下一代ADM服务2024
基于云或混合动力 - 与组织的业务目标。此基础架构必须坚固，灵活且可扩展，以支持当前和未来的需求，以确保它可以处理不同的工作负载，同时保持高可用性和安全性。数据管理在此景观中起关键作用。适当的数据治理框架对于确保数据质量，安全性和合规性至关重要。这涉及整个组织中的数据源，从而实现无缝访问和信息流。有效的数据管理支持实时决策和基础分析，AI和机器学习计划，这些计划推动了创新。应用程序，以利用此基础架构和数据基础。这些是现成的解决方案还是自定义构建，应将它们设计或选择以与业务流程和用户需求保持一致。集成DevOps实践，连续集成/连续部署（CI/CD）和微服务体系结构可确保应用程序敏捷，可扩展性和对不断变化的业务需求的响应。
位置描述
•了解整体项目目标，项目测试范围，业务需求和开发环境。•能够进行测试计划活动，包括分析业务需求和关键成功标准，以及创建测试计划，测试场景和测试案例。这将包括阴性测试。•能够测试非功能要求的能力（适当的情况下）•表现出制定结束的能力2结束回归测试计划的生产资产升级和执行这些计划。•参与并参与敏捷/瀑布项目计划活动，例如Scrum仪式•能够设计/开发和维护详细的，结构良好的手动测试案例并执行它们。•能够理解，维护和执行，结构良好的自动化测试脚本，以了解如何创建API和UI自动化测试脚本。•能够在CI/CD DevOps环境中工作以保持连续测试管道。•根据项目要求，进行手动测试，回归，系统集成测试（SIT），用户接受测试（UAT）和产品验证测试（PVT）。
David P Jacobs BSC荣誉，MBCS，BVMS
Good knowledge of: Agile, Dynamic Systems Development Method (DSDM), PRINCE2, Axelos Best Practice, ERP, CRM, Managing Successful Programmes (MSP), Business Process Modelling Notation (BPMN), Procurement: OJEU/RFI/RFP, Benefits Realisation Management (BRM), Management of Value (MoV), Change Management, UML/Use Cases, Lean Six Sigma, Student Record Systems (SRSs) Banner, QL, SITS and Ellucian, Confluence, Triaster, MS Teams, Access, Project and SharePoint, Business Process Management (BPM), workflow, draw.io, LucidChart, HTML, Primavera, BABOK, Capability Maturity Model Integration (CMMI), Conference Room Pilots (CRP), Systems Thinking, FSI Concept, APIs, OpenText's Documentum case and document management, Azure DevOps, GDPR/DPA/GDS，Power BI，JIRA，Confluence，生命周期管理（LCM），Salesforce，ServiceNow服务管理，OOAD，OOAD，Rational Unified Process（RUP），Doors，Doors，IRESS XPLAN