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今天給大家推薦的內容包括：九項關鍵DevOps KPI成就理想數據庫優化效果、如何將DevOps理念引入IT之外的層面、七種方式助你解決影子IT難題和如何透過數據科學之窗審視安全性難題等。

一、九項關鍵DevOps KPI成就理想數據庫優化效果

原文標題：9 DevOps KPIs to Optimize Your Database

DevOps人員希望實現工作目標的自動化、可測試化與災難抵御能力——無狀態服務能夠幫助我們輕松實現這些能力。但在另一方面，數據庫又是DevOps領域最難打理的事物之一，它的狀態特性意味著我們很難順利實現相應的災難恢復、擴展、更新與遷移工作。以下九項關鍵DevOps KPI有望助你成就理想數據庫優化效果。

1. 可用性

2. 恢復時間

3. 查詢響應時間

4. CPU/內存性能

5. I/O與網絡吞吐量

6. 隨時間推移增長

7. 交付周期

8. 變更量

9. 部署頻度

二、分步指南：如何將DevOps理念引入IT之外的層面

原文標題：How to apply a DevOps culture beyond IT

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DevOps正在持續發展，并逐步超越傳統IT部門范疇——這就是DevOps 2.0。其更多關注業務部門的參與，并意味著整個組織之內應用DevOps原則。那么，我們該如何立足IT部門之外具體應用DevOps以徹底打破原有壁壘?以下幾個步驟值得借鑒。

1. 認同一切能夠提升商業價值的途徑

2. 定義各類能夠切實交付價值的原則

3. 圍繞當前狀態與未來預期建立共識

三、七種方式助你解決影子IT難題

原文標題：7 ways to embrace shadow IT and win

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數十年以來，CIO與IT經理一直在努力尋求能夠切實打壓影子IT技術的方法，并強調此類“非法”工具可能給安全性、合規性以及工作流程帶來威脅。然而，目前已經有越來越多的IT領導者開始以新的視角看待影子IT。他們開始明白，只要引導得當，影子IT也完全能夠發揮自身價值。而下面七種方法，則成為發揮影子IT潛能的重要途徑。

1. 理解為何使用影子IT工具

2. 了解員工如何使用此類工具

3. 確定影子技術是否會帶來安全威脅

4. 評估將影子技術指定為企業生產力工具的潛在價值

5. 與影子技術供應商合作開發企業版本

6. 以能夠保留原始優勢的方式部署該項技術

7. 保持警惕

四、如何透過數據科學之窗審視安全性難題

原文標題：Security, Through the Lens of Data Science

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身為企業領袖，大家一定已經深刻地意識到信息安全挑戰如今已經達到史無前例的高點。事實上，安全仍然是當前企業無法解決的核心難題之一，且問題還在繼續惡化。如今的黑客攻擊在復雜程度上遠遠超越已經漏洞掃描及網絡滲透，而傳統工具在抵御這類侵襲時往往有心無力。下面，我們將共同探討如何利用數據科學攻克安全難題。

1. 利用數據科學發現異常

2. 別過濾數據：獲取原始版本，盡量全部使用

3. 選擇一套全面的解決方案

4. 最后：自動化、自動化、還是自動化

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