×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Automating DevOps with GitLab CI/CD Pipelines. Build efficient CI/CD pipelines to verify, secure, and deploy your code using real-life examples Christopher Cowell, Nicholas Lotz, Chris Timberlake

(ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
Automating DevOps with GitLab CI/CD Pipelines. Build efficient CI/CD pipelines to verify, secure, and deploy your code using real-life examples Christopher Cowell, Nicholas Lotz, Chris Timberlake - okladka książki

Automating DevOps with GitLab CI/CD Pipelines. Build efficient CI/CD pipelines to verify, secure, and deploy your code using real-life examples Christopher Cowell, Nicholas Lotz, Chris Timberlake - okladka książki

Automating DevOps with GitLab CI/CD Pipelines. Build efficient CI/CD pipelines to verify, secure, and deploy your code using real-life examples Christopher Cowell, Nicholas Lotz, Chris Timberlake - audiobook MP3

Automating DevOps with GitLab CI/CD Pipelines. Build efficient CI/CD pipelines to verify, secure, and deploy your code using real-life examples Christopher Cowell, Nicholas Lotz, Chris Timberlake - audiobook CD

Autorzy:
Christopher Cowell, Nicholas Lotz, Chris Timberlake
Serie wydawnicze:
Learning
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
348
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub

Ebook (107,10 zł najniższa cena z 30 dni)

119,00 zł (-10%)
107,10 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

(107,10 zł najniższa cena z 30 dni)

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Developers and release engineers understand the high stakes of building, packaging, and deploying code efficiently. Ensuring that your code is fast, secure, and functionally correct can be a time-consuming and complex task. GitLab CI/CD pipelines simplify these tasks, enabling automation and seamless deployment.
Automating DevOps with GitLab CI/CD Pipelines starts with the fundamentals of Git and GitLab, guiding you through committing and reviewing code. You'll learn how to set up GitLab Runners to execute and autoscale CI/CD pipelines, configure pipelines for different stages of the software development lifecycle, and analyze pipeline results in GitLab. As you progress, you'll gain expertise in deploying code across environments, integrating GitLab with Kubernetes and Terraform, triggering pipelines, and improving pipeline performance. This book also includes troubleshooting techniques, best practices, real-world use cases, and self-assessments to reinforce key CI/CD concepts and help you prepare for GitLab-related interviews and certifications.
By the end of this book, you'll have the skills to build and automate CI/CD pipelines in GitLab, streamline DevOps workflows, and deploy high-quality, secure code with confidence.

Wybrane bestsellery

O autorach książki

Christopher Cowell tworzy treści edukacyjne w Instabase, wcześniej był trenerem w GitLabie. Przez dwie dekady pracował również jako naukowiec i inżynier QA w takich firmach jak Accenture, Oracle i Puppet.

Nicholas Lotz jest trenerem technicznym w GitLabie. Wcześniej pracował jako inżynier systemowy i konsultant w branży infrastruktury oprogramowania.

Chris Timberlake jest starszym architektem rozwiązań w GitLabie. Wcześniej pracował w Red Hat. Ma spore doświadczenie w obszarze bezpieczeństwa i pracy w organach ścigania.

Zobacz pozostałe książki z serii Learning

Packt Publishing - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
107,10 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.