推荐开源项目:Ubuntu Server 20.04.x LTS DevOps 使用 Shell Script 教程
2024-05-19 07:06:03作者:魏献源Searcher
在这个数字化时代,掌握Linux服务器管理技能是每个DevOps工程师的必备素养。现在有一个免费的开源项目,可以帮助你快速入门并精通Ubuntu Server 20.04.x LTS的操作和配置。该项目由资深IT专家Robson Vaamonde倾力打造,结合了Shell脚本自动化,让你的学习过程更为高效。
项目介绍
这个开源教程以最新的Ubuntu Server 20.04.x LTS为平台,旨在教会你如何进行安装、配置和管理常见的网络服务。特别的是,它采用了DevOps的方法,利用Shell脚本来自动化整个过程,无论是对新手还是有经验的技术人员都是极好的学习资源。
项目技术分析
教程充分利用了Git和GitHub作为协作工具,帮助你跟踪代码变更,并提供了详细的Shell脚本,让你亲手实践Linux服务器的运维工作。通过这种方式,你可以深入理解每一个操作背后的逻辑,提升自己的技术水平。
应用场景
无论是在企业内部的On-Premise环境,还是在云端部署,Ubuntu Server 20.04.x LTS都能胜任各种角色,如Web服务器、数据库服务器或文件服务器。而通过Shell脚本自动化,你能够更轻松地进行大规模部署和维护,提高工作效率。
项目特点
- 免费: 这是一个完全免费的在线课程,所有材料都可以在GitHub上获取。
- 实战导向: 每个步骤都有配套的Shell脚本,让你直接动手实践。
- DevOps理念: 结合Git和GitHub,培养你的版本控制与协作能力。
- 全面覆盖: 从基础到进阶,涵盖了Ubuntu Server的各个方面。
- 社区支持: 作者非常活跃,且有社区讨论区解答问题。
如果你想进一步提升你的Linux服务器管理技能,或者想了解DevOps的最佳实践,那么这个开源项目绝对值得你关注。立即行动,加入到这个充满挑战和乐趣的学习之旅中来吧!
获取更多资源
- 访问项目主页: https://github.com/vaamonde/ubuntu-2004
- 观看YouTube教程: https://www.youtube.com/boraparapratica
不要错过这个提升自己技术能力的好机会,一起进入Ubuntu Server的世界,开启你的DevOps之旅!
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
CAP基于最终一致性的微服务分布式事务解决方案,也是一种采用 Outbox 模式的事件总线。C#00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
651
4.22 K
deepin linux kernel
C
27
14
Ascend Extension for PyTorch
Python
484
590
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
388
278
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.53 K
881
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
331
387
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
936
848
暂无简介
Dart
896
214
昇腾LLM分布式训练框架
Python
141
167
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
123
194