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今天给大家推荐的内容包括：九项关键DevOps KPI成就理想数据库优化效果、如何将DevOps理念引入IT之外的层面、七种方式助你解决影子IT难题和如何透过数据科学之窗审视安全性难题等。

一、九项关键DevOps KPI成就理想数据库优化效果

原文标题：9 DevOps KPIs to Optimize Your Database

DevOps人员希望实现工作目标的自动化、可测试化与灾难抵御能力——无状态服务能够帮助我们轻松实现这些能力。但在另一方面，数据库又是DevOps领域最难打理的事物之一，它的状态特性意味着我们很难顺利实现相应的灾难恢复、扩展、更新与迁移工作。以下九项关键DevOps KPI有望助你成就理想数据库优化效果。

1. 可用性

2. 恢复时间

3. 查询响应时间

4. CPU/内存性能

5. I/O与网络吞吐量

6. 随时间推移增长

7. 交付周期

8. 变更量

9. 部署频度

二、分步指南：如何将DevOps理念引入IT之外的层面

原文标题：How to apply a DevOps culture beyond IT

DevOps正在持续发展，并逐步超越传统IT部门范畴——这就是DevOps 2.0。其更多关注业务部门的参与，并意味着整个组织之内应用DevOps原则。那么，我们该如何立足IT部门之外具体应用DevOps以彻底打破原有壁垒?以下几个步骤值得借鉴。

1. 认同一切能够提升商业价值的途径

2. 定义各类能够切实交付价值的原则

3. 围绕当前状态与未来预期建立共识

三、七种方式助你解决影子IT难题

原文标题：7 ways to embrace shadow IT and win

数十年以来，CIO与IT经理一直在努力寻求能够切实打压影子IT技术的方法，并强调此类“非法”工具可能给安全性、合规性以及工作流程带来威胁。然而，目前已经有越来越多的IT领导者开始以新的视角看待影子IT。他们开始明白，只要引导得当，影子IT也完全能够发挥自身价值。而下面七种方法，则成为发挥影子IT潜能的重要途径。

1. 理解为何使用影子IT工具

2. 了解员工如何使用此类工具

3. 确定影子技术是否会带来安全威胁

4. 评估将影子技术指定为企业生产力工具的潜在价值

5. 与影子技术供应商合作开发企业版本

6. 以能够保留原始优势的方式部署该项技术

7. 保持警惕

四、如何透过数据科学之窗审视安全性难题

原文标题：Security, Through the Lens of Data Science

身为企业领袖，大家一定已经深刻地意识到信息安全挑战如今已经达到史无前例的高点。事实上，安全仍然是当前企业无法解决的核心难题之一，且问题还在继续恶化。如今的黑客攻击在复杂程度上远远超越已经漏洞扫描及网络渗透，而传统工具在抵御这类侵袭时往往有心无力。下面，我们将共同探讨如何利用数据科学攻克安全难题。

1. 利用数据科学发现异常

2. 别过滤数据：获取原始版本，尽量全部使用

3. 选择一套全面的解决方案

4. 最后：自动化、自动化、还是自动化