至顶网软件频道消息: 对于那些想知道微软在今年早些时候买下GitHub之后会对Visual Studio Team Services(VSTS)做什么的人来说,答案来了。微软正在将VSTS“演变”为一系列的Azure DevOps服务。
VSTS是微软在代码开发和部署协作方面的服务。它包括用于源代码控制的Git存储库、构建和发布管理支持、规划和跟踪工作的工具、测试工具、对Slack和Trello等相关服务扩展的支持,以及其他各种Azure服务。
微软9月10日公布的、新的Azure DevOps计划将开始在几个月内将现有的VSTS用户迁移到Azure DevOps。VSTS的本地补充——即Team Foundation Server(TFS)用户将在下一个版本的TFS中变成Azure DevOps Server。TFS用户将继续根据Azure DevOps中的功能获得更新。
去年,微软推出了第一个使用“Azure DevOps”品牌的服务的预览版本——Azure DevOps Projects。这项服务让开发人员能够基于Azure App Service发布应用程序,并且从Azure门户的单一视图中监控这些应用程序。
微软正在研究和重新命名许多VSTS服务以创建Azure DevOps产品系列。这些服务适用于公共云和私有云,因此用户可以选择在自己的数据中心中运行它们。
今天宣布的产品有:
● AzurePipelines:CI / CD(持续集成/持续交付)服务,可以与任何语言、平台或云一起使用,并连接到GitHub或任何其他的Git存储库。(微软在博客文章中写道:“如果你想使用Azure Pipelines从GitHub中的repo构建和测试节点(Node)服务,并将其部署到AWS中的容器里,那就去吧。”)
● Azure Boards:使用Kanban面板、backlogs、团队面板和报告跟踪工作。
● Azure Artifacts:来自公共和私有来源的Maven、npm和NuGet包。
● AzureRepos:云托管的私有Git repos。
● Acean测试计划(Azure Test Plans):计划的及探索性测试解决方案。
VSTS目前包括CI/CD、Boards、包管理、Git集成和测试以及一系列其他协作、管理和附加服务。
当微软宣布计划以75亿美元收购GitHub时,该公司的管理层很快宣称对GitHub的收购并不意味着VSTS的结束。
微软在宣布收购当天的博客文章中是这样表示的:
“有了GitHub的加入,VSTS和TFS变得更加强大。一些客户更喜欢简单的集成解决方案,其他客户希望逐步采用DevOps工具,组装定制解决方案。多年来,我们一直在为产品添加可扩展性和集成功能。今天,VSTS和TFS与GitHub集成都将继续深入下去。GitHub提供了一个出色的开发人员社交平台和版本控制系统,对于开发人员具有广泛的吸引力。VSTS提供了广泛的DevOps服务,可以扩展到最大的企业。团队可以在这两个世界中左右逢源,选择他们想要的东西。”
官方当时表示,VSTS将变得更加模块化,既可作为单一集成套件,也可作为一组单独的服务。
微软一直在打造TFS 2019,我现在假设它将被重新命名为Azure DevOps系列服务。根据从Windows团队在用Fluent设计语言所做的事情这条线索进行推断,该团队还在重新开发VSTS用户界面。
微软正在为那些构建开源项目的人免费提供Azure Pipelines。(他们可以免费获得无限的CI/CD分钟数和10个并行作业。)微软还为最多5个用户的小型团队免费提供Azure DevOps Services,10个用户的团队每月的使用费用为30美元。
好文章,需要你的鼓励
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。