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今天给大家推荐的内容包括：十款DevOps自动化工具助你笑傲2018、Scala与函数编程值得学习的十个重要理由、利用无服务器模式构建加密货币监控平台和我们该如何收集真正有意义的数据等。
一、十款DevOps自动化工具助你笑傲2018
原文标题：10 Unique DevOps Automation Tools To Master in 2018
DevOps已经不再是个简单的流行语，而开始成为众多开发企业赖以生存的关键实践。然而，考虑到开发人员紧张的工作日程表，我们自然需要在享受DevOps收益的同时，尽可能利用工具简化DevOps带来的负担。下面，我们一起来看最具人气的十大DevOps自动化工具。
1. PagerDuty
2. Prometheus
3. Ganglia
4. Snort
5. Splunk
6. Juju
7. Saltstack
8. Terraform
9. Monit
10. Squid
二、Scala与函数编程值得学习的十个重要理由
原文标题：10 Reasons to Learn Scala and FP
很多朋友都面对着类似的问题：“Java开发者是否应该学习Scala?Scala的前景比Java更光明吗?Java开发者为何应该学习Scala?”等等。事实上，Scala已经成为近年来最为强大的Java替代选项之一，能够解决Java中存在的大量固有问题。下面，来看十个具体理由。
1. 多模语言
2. 与Java间的互操作性
3. 语言内置最佳实践与模式
4. 强大的表达能力
5. 市场需求旺盛
6. 静态类型
7. 框架选项持续增长
8. 社区规模不断扩大
9. 语义简洁
10. 相对易于学习
三、实战演练：利用无服务器模式构建加密货币监控平台
原文标题：Building a Cryptocurrency Monitoring Platform Using Serverless
在今天的文章中，我们将共同了解如何利用无服务器架构构建COINDATAX——这是一套加密货币分析平台，能够帮助投资者对市场走势进行分析。此外，我们还将立足AWS Lambda讨论各项难点，以及如何通过仪表板实现Lambda监控。
为何选择无服务器
架构
1. 设置开发环境
2. API集成开发
3. 应用程序部署
4. 利用Dashbird监控Lambda函数
5. 理解结果并节约成本
四、流程指南：我们该如何收集真正有意义的数据?
原文标题：How to Collect Meaningful Data
收集有意义数据的能力在重要性上等同于利用数据产生洞察结论的能力。更重要的是，糟糕的数据必然导致糟糕的决策，因此我们有必要投入时间以建立更为科学的数据收集流程。在今天的文章中，我们将分享一套简单的流程大纲，希望为大家的数据收集工作带来启示。
1. 制定目标
2. 定义操作规程
3. 验证指标
4. 数据收集
5. 持续改进
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