外媒速遞：Hadoop對Spark的正面比拼報告
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今天推薦的內容包括：Hadoop對Spark的正面比拼報告、美國國會考量加密貨幣規則與法規、在業務中引入云測試自動化的五項助益和數據科學家有必要采取DevOps實踐的五個理由等。
一、Hadoop對Spark：正面比拼報告
原文標題：Hadoop vs. Spark: A Head-to-Head Comparison
每一年，市場上都持續出現各類擁有不同數據管理規模、類型與速度表現的分布式系統。在這類方案當中，Hadoop與Spark無疑是最令人矚目的兩款。然而，二者到底孰強孰弱?在今天的文章中，我們將立足多項指標對二者展開討論。
1. 架構
2. 性能
3. 成本
4. 安全性
5. 機器學習
二、美國國會考量加密貨幣規則與法規
原文標題：U.S. Congress considers cryptocurrency rules and regulations
受到全球加密貨幣投資熱潮的影響，美國立法者正考慮制定新的規則以對這種新興資產類型施以更為嚴格的政府監管。由于擔心針對加密貨幣的投資性交易行為，部分立法者甚至希望證券交易委員會能夠介入其中并出臺約束性規則。
1. 警鐘已經響起
2. 證券還是商品?
三、在業務中引入云測試自動化的五項助益
原文標題：5 Benefits of Using Cloud Test Automation for your Business
時至今日，云計算已經在很大程度上改變了企業的運作方式。根據Forrester的調查結果，全球超過半數企業至少依靠一套公有云平臺以推動數字化轉型并提升客戶滿意度。而在這波浪潮當中，云測試自動化也在QA專業人士中引發高度關注。下面，我們將立足于此，探討在業務中引入云測試自動化方案的五項助益。
1. 多環境/設備/平臺支持
2. 有效實現實時協作
3. 提升應用程序部署效果
4. 成本效益測試
5. 通過自動化提升效率
四、數據科學家有必要采取DevOps實踐的五個理由
原文標題：5 Reasons Data Scientists Should Adopt DevOps Practices
從歷史角度講，企業軟件開發團隊一直很難在確保代碼正常運行的同時，將其順利引入生產流程當中。DevOps的出現促進了開發人員與IT運營體系間的協作水平，并逐步將這一目標轉化為現實。同樣的，對于數據科學家以及數據科學團隊所面臨的類似挑戰，DevOps也能夠起到同樣的幫助作用。
1. 實現更理想的結果一致性與可靠性
2. 實現更為一致的流程
3. 提升質量
4. 沖破組織障礙
5. 提升安全性
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