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聊聊DevOps制品管理-不止是存储这么简单

团队内部搭建的制品是单点的,缺乏集群部署 资源浪费 因为没有统一的制品,存在重复建设的问题;维护成本高,或者说目前根本就没有维护 image.png 制品和CI/CD流水线 对于CI/CD流水线而言...如果缺乏有效的制品管理策略和工具,根本不可能建立高效的流水线;脱离制品管理,每次只能重新从代码开始构建,对于任何企业组织是不可接受的,同时也不符合“一次构建,多次使用”的原则。...这些信息对于测试人员「追踪问题的引入,后续改进,版本回归」至关重要,通俗点说,弄清楚制品的前世今生。 那么这些信息哪里来?当然是持续构建CI流水线,需求,代码提交都可以通过CI流水线收集。...既然是掏钱的,肯定比免费的Nexus提供的支持和服务更多,包括高可用,组件的漏洞风险分析,多地分发等等。...规范制品命名 如果团队比较单一,对制品管理的要求不高,按照以上方式基本可以满足需求。

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一文读懂制品管理:从理论规范,实践应用到供应链安全

团队内部搭建的制品是单点的,缺乏集群部署 资源浪费 因为没有统一的制品,存在重复建设的问题;维护成本高,或者说目前根本就没有维护 制品和CI/CD流水线 对于CI/CD流水线而言,制品起到一个「承上启下...如果缺乏有效的制品管理策略和工具,根本不可能建立高效的流水线;脱离制品管理,每次只能重新从代码开始构建,对于任何企业组织是不可接受的,同时也不符合“一次构建,多次使用”的原则。...这些信息对于测试人员「追踪问题的引入,后续改进,版本回归」至关重要,通俗点说,弄清楚制品的前世今生。 那么这些信息哪里来?当然是持续构建CI流水线,需求,代码提交都可以通过CI流水线收集。...既然是掏钱的,肯定比免费的Nexus提供的支持和服务更多,包括高可用,组件的漏洞风险分析,多地分发等等。...规范制品命名 如果团队比较单一,对制品管理的要求不高,按照以上方式基本可以满足需求。

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聊聊DevOps制品管理-不止是存储制品这么简单

团队内部搭建的制品是单点的,缺乏集群部署 资源浪费 因为没有统一的制品,存在重复建设的问题;维护成本高,或者说目前根本就没有维护 制品和CI/CD流水线 对于CI/CD流水线而言,制品起到一个承上启下的关键作用...如果缺乏有效的制品管理策略和工具,根本不可能建立高效的流水线;脱离制品管理,每次只能重新从代码开始构建,对于任何企业组织是不可接受的,同时也不符合“一次构建,多次使用”的原则。 ​...这些信息对于测试人员追踪问题的引入,后续改进,版本回归至关重要,通俗点说,弄清楚制品的前世今生。 ​ 那么这些信息哪里来?当然是持续构建CI流水线,需求,代码提交都可以通过CI流水线收集。...既然是掏钱的,肯定比免费的Nexus提供的支持和服务更多,包括高可用,组件的漏洞风险分析,多地分发等等。...规范制品命名 如果团队比较大一,对制品管理的要求不高,按照以上方式基本可以满足需求。

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30行代码构建HTTP服务

前两天调代码,想查看测试覆盖率生成的网页报告文件,没有安装HTTP服务器客户端。就在VS Code中下载一个叫Live Server的插件,用来启动HTTP服务。...开始 构建HTTP服务,需要先了解一下HTTP协议的基础知识 HTTP工作原理 HTTP协议定义Web客户端如何从Web服务器请求Web页面,以及服务器如何把Web页面传送给客户端。...客户端向服务器发送一个请求报文,请求报文包含请求的方法、URL、协议版本、请求头部和请求数据。服务器以一个状态行作为响应,响应的内容包括协议的版本、成功或者错误代码服务器信息、响应头部和响应数据。...只要能GET即可,不需要POST 这里会用到Node的http和fs模块 导入模块 const http = require("http"); const fs = require("fs"); 创建服务...需要本地启动HTTP服务器的时候,再也不用到网上下载啥客户端了,30行代码就搞定。需要的时候,直接命令行启动即可。

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Golang构建HTTP服务(一)--- nethttp源码笔记

HTTP 网络发展,很多网络应用都是构建再 HTTP 服务基础之上。HTTP 协议从诞生到现在,发展从1.0,1.1到2.0也不断再进步。...除去细节,理解 HTTP 构建的网络应用只要关注两个端---客户端(clinet)和服务端(server),两个端的交互来自 clinet 的 request,以及server端的response。...Multiplexer路由的目的就是为了找到处理器函数(handler),后者将对request进行处理,同时构建response。...再看gohttp服务代码 http.HandleFunc("/", indexHandler) 即是注册路由。...回顾go的http包实现http服务的流程,可见大师们的编码设计之功力。学习有利提高自身的代码逻辑组织能力。更好 ---- 关于作者 作者: 人世间 来源: 简书

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基于Jenkins打造符合DevOps能力成熟度三级标准的持续集成流水线

3, 制品:存储全语言制品的仓库,提供依赖解析及文件存储能力。 4, 元数据:软件生命周期全过程数据,如需求id、代码提交信息、构建环境、静态扫描结果、测试通过率、安全扫描结果等。...1)将依赖组件纳入制品管理 2)将所有交付制品纳入制品管理,比如:测试报告 3)制品读写有清晰的权限管控制度建设统一制品,如Artifactory。...单一可信数据源版本控制系统和制品作为单一可信数据源,覆盖生产部署环节建立统一制品,在jenkinsfile中指明制品地址,构建时不使用pom文件中的依赖解析地址,而由其他方式修改依赖解析仓库到唯一可信仓库中...,并将代坏味道数量、代码重复率等结果数据以元数据方式回写制品。...技术点:sonarqube代码静态扫描反馈处理根据代码质量检查结果反馈及时处理,根据质量规约维持一定的技术债代码静态扫描结果与制品绑定,回写到制品

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实例+代码,你还怕不会构建深度学习的代码搜索吗?

直观了解构建共享向量空间的过程 在深入了解技术细节之前,最好还是先对如何实现语义搜索有一个直观了解。核心思想是将搜索文本和我们想要搜索的对象(代码)表示在同一个共享向量空间中,如下所示: ?...但是在 Python 的标准中有 ast ,其可用于提取函数、方法和文档字符串。我们可以通过先将代码转换为抽象语法树,然后使用 Astor 包将其转回代码,从而将代码中的注释删除。...以上是使用 fast.ai 时 train_lang_model 函数的一部分 在构建语言模型时,需要仔细考虑将要用于训练的语料。...理想情况下,你会使用与目标问题类似的语料,这样就可以充分地捕获相关的语义和词汇。例如,对本实验来说 stack overflow 数据是一个很好的语料,因为这个论坛中包含了非常丰富的代码讨论。...如下代码可以作为示范: ? 一个将所有需要构建语义搜索的部分聚合在一起的类。 最后,这份笔记向您展示如何使用上面的 search_engine 对象创建如下的交互式演示: ?

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我选择制品管理

DevOps相关的管理实践和工程实践有很多,从精益看板,版本控制,流水线,TDD,代码检查,部署发布等等,对于混沌初开的组织,从哪里开始呢?...无非表现下面几个情况: 稍微好点的有个FTP服务器存放,差点的就通过乱七八糟的工具来回传递 制品的版本追踪混乱,相互问来问去,测试问开发,开发问测试,运维问开发,实施问xxx 大点的组织,可能好点,搭建个开源制品...,可能又会出现,好多个不同团队的制品,浪费严重 后面的自动化部署也就不用考虑了,肯定也不咋地 ......理由如下: 成本相对高(相对于制品而言),周期长,不是所有团队自动化能力都很高 基本自动构建能力还都是有的,只是好坏问题,CI/CD建设是个持久战 但是安装包,肯定都是有的吧?...构建的终点是它 部署的起点是它 制品是版本控制的产物,承载了很多研发过程信息 制品还可能是黑客关注的对象,潜藏未知的风险 控制了“制品”,你就控制了“团队交付要道”,左边跟他们可以谈构建,右边可以跟他们谈部署

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DevOps落地-让我们从CICD开始~

对于一个准备开始DevOps实践的团队,从哪里出发呢?...代码管理/分支策略 代码托管在哪里? 使用git or svn? 分支策略/分支模型? CI 服务可以访问您的代码吗? 代码结构如何?需要一个,还是多个? 版本号定义? 依赖管理?命名规则?...与代码仓库,制品集成? 静态代码检查?SonarQube 多分支/多个仓库,相互依赖? 3....制品 选择合适的制品服务器 (jar, npm, nuget, docker or other package ?) 制品的版本?如何与code commit id 关联?...制品保存策略/tag 管理 4. 测试类型 CI阶段除了保证代码没有冲突,编译通过之外,最重要的就是测试 。每次代码变更后,我们需要自动运行测试用例。在初始阶段并不需要实现所有的测试类型。

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如何在庞大代码构建并行计算能力?

一、引言 对于商业数据 [5] [6] [7]、开源数据[8]、云原生数据[9] [10] ,或者大数据系统[32],并行计算[33]都是多核处理环境下提高性能的基本技术手段。...本文分析如何通过关键抽象来划分层次和管理复杂性,在庞大的 MySQL 代码构建并行计算能力,并通过基准测试数据来体现加速效果。...具体地讲, TXSQL 内核在 8.0 上构建了并行查询基础框架,结合 MySQL 代码特点,采用计划复现方案,解决并行任务(执行计划片段)的分发难题,常规计算逻辑可以快速适配到并行计算。...四、基本概念和关键抽象 关系数据的基本运算是集合迭代运算[34]。TXSQL 并行查询在基本运算之上构建并行任务,支持算子内并行和算子间并行 [18]。...但这里 0 要向客户端返结果,也称为用户服务线程,通常是一个线程。显然,0 已经被动调度,第二步中不需要再调度。

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CODING 助力 ZEGO 即构科技建立统一研发管理工作流,高效打造云视频服务

---- “CODING 提供了从“需求”到“交付”的端到端工作协同和持续交付工具,提升了开发运维之间的沟通合作效率,使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。”...,达到国际一流水平,同时充分利用基础云服务商的能力,构建了 MSDN 海量有序自学习数据网络,服务覆盖全球,链接 5 亿终端用户,涵盖上百个音视频互动业务场景,单日时长突破 30 亿分钟。...打造统一的持续交付流程 将项目、代码制品等研发资产全部迁移至 CODING 统一管理,并通过 CODING 的项目协同、代码仓库与持续集成功能设置统一的标准规范、质量门禁,约束各个开发团队的开发过程和软件质量...需求信息在哪里?这时候需要梳理现有的工作流,让研发流程更加规范有序,从而提升开发人员的自服务效率。...之前各种语言的制品散落在各个团队的工作环境中,现在所有制品都可以统一放置在制品当中。 研发信息及时通知与发布 研发消息如何第一时间通知到全员?这是即构困扰已久的问题。

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DevOps方法论掌握这四点,实践出真知!

开发人员在内网就可以根据需要,拉取代码或依赖包在本地做功能开发,做完后再提交到源码,最终打成二进制介质放到私有仓库里。 PS. 什么是软件制品?...软件制品指能够统一管理各种类型的二进制制品,同时无缝对接现有的标准化构建和发布工具的软件平台。也就说制品既能够存储中间产物,也能存储结果产物。...比如经常听到“诶这个代码在我这里运行可以啊,怎么在你哪里运行不了?那肯定是你本地服务器的毛病。”因此,通过制品的使用,能逐步避免这类现象的产生。...这个是我们在某客户那里的制品落地案例(点击了解CPack制品)。该客户是内外网隔离的,私服负责从外网的中央仓库下载依赖包,内网的依赖和外网的私服进行打通,以便于数据同步。...系统会自动构建、测试并准备代码变更,以便将其发布到指定环境的过程,包括开发环境、预发布环境、生产环境等。 系统模板是自动化部署服务的关键特性。

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WinServer服务器上搭建Git代码

编码时我常常会有将代码保存到云端的需求,因此我选择将Git安装在我的WindowsServer云服务器上,通过在服务器上搭建GitBlit服务,本地使用TortoiseGit上传代码,实现跨设备的云端代码版本管理...,本篇文章将介绍如何在WinServer上建立Git代码。...3、服务器的GitBlit上创建仓库 点击新建仓库,选择仓库所属用户,输入仓库名称、描述,选择仓库权限和是否允许forks。 后面我们提交的代码就会上传到这里来。...这样两边都有Key就可以一劳永逸的跳过每次push代码都要的密码验证了。 ② 克隆服务器上的GitBlit仓库到本地 Ⅰ....); gitignore文件(配置文件,里面记录的是需要在提交代码时被忽略的成分,比如Release/Debug产生的文件等); ③ 提交本地代码服务器的GitBlit仓库 点击Git提交,我这里是新文件所以直接提交到主线

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Go每日一之127:rk-boot(快速构建服务

很容易易编译、运行和调试你的 grpc 服务、grpc 网关、swagger UI 和 rk-tv Web UI。...该是引用了rookie-ninja组织下面的gRPC、gin、echo、GoFrame和prometheus客户端定制boot包。 为什么我们需要它?...公司中我们一般使用统一的项目布局来构建服务。 也使用统一的logging, metrics, tracing, authorization来构建API。 还可以让应用程序更快地替换掉核心依赖。...可以节省我们编写一些流行框架和的初始化程序的学习时间。 我们还可以定义入口用于定制的服务。...土拨鼠今天介绍这个主要是觉得这种可配置化、定制的思想很值得在企业项目中借鉴和落地。还可以统一一些公共组件的使用,节省大量成本。如果你有相关看法,欢迎大家在留言区讨论交流。

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DevOps 实战:Jenkins Docker

本次分享内容: 1、Docker 服务器架构 2、Docker 下载和构建加速 3、项目容器化的技术要点 4、DevOps 实战:Jenkins 构建 Docker Docker 服务器架构 上节课我们讲了服务器架构从服务器演进到了租服务器...[931kgk5z47.jpg] 如果租了台云服务器,在上面安装了数据,这叫做 IaaS + 自建,缺点是:自己负责数据备份,升级非常困难,运维成本很高,当然比以前服务器有进步。...如果租了台云服务器,再租了台云数据,然后搭建开源邮箱和代码,这叫做 IaaS + PaaS + 自建,缺点是:自己负责邮箱和代码的升级,运维成本中等,而且开源产品的图形界面往往比较难用,并且无人跟进及时升级导致安全隐患大...大家可以提交自己熟悉的语言 demo,然后创建制品。...需要注意的是:要判断分支,比如只构建 master。 [jime3mfyn1.jpg] 构建成功后,可以在制品中看到镜像。下一步就是把它部署到 K8s 集群里。

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java代码构建简单http服务器和客户端

b、一开始接触web项目,都是先接触的servlet,tomcat服务器默认实现的一套http规范,提供了基础服务和组件环境,直接拿到请求、构建正文、响应客户端 然而一个http请求包含: 第一行:...+描述 eg:HTTP/1.1 200 OK 第二行:Response Head(包含Content-Type等) 第三行:响应正文(一般html) 形象化的了解以上结构,打开熟知的浏览器 构建...http server 现在我们由java代码运用ServerSocket tcp协议模拟构建一个http服务: public class HttpServer { public static...+默认端口 脱离tomcat服务环境的一个web访问页面,是有点小意思啊,下面我们再来脱离客户端浏览器 构建http client package Http; import java.io.IOException...测试类) 浏览器和tomcat都是实现了http规范,都能解析请求和构建响应,更何况tomcat还是java编写的服务

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(五) 整合spring cloud云服务架构 - 云架构代码结构构建

上一篇介绍了《整合spring cloud云服务架构 - 企业分布式微服务云架构图》,本篇我们根据架构图进行代码构建。...根据微服务化设计思想,结合spring cloud一些优秀的项目,如服务发现、治理、配置化管理、路由负载、安全控制等优秀解决方案,使用Maven技术将框架进行模块化、服务化、原子化封装并构建,也为后期的灰度发布...Spring Cloud云架构使用maven来构建,使用maven不仅仅是jar包的管控,重要的是要抓住maven的一个核心作用,那就是将整个项目按照模块化的方式进行划分,业务与业务之间解耦,然后将模块化的业务再进行服务化或者组件化...以上是我在做项目或架构的一些经验分享给大家,闲话少说,下面讲一下整个架构的代码结构: 1. 系统服务 2. 通用组件 3....业务服务 今天只是简单的描述了一下HongHu云架构代码结构,下一篇我们将详细介绍每一个代码结构的作用、使用说明、设计思想等。

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图表即代码:以代码化的方式构建新一代图形 —— Feakin

图表即代码是将图表以领域特定语言作为载体,围绕于不同的使用场景,转译生成二次产物 —— 如概念图、架构图、软件架构等。 对于造图形这个,我的想法由来已久。...于是,在挖坑之前,我开始思索我要构建的是怎样一个图形。值得庆幸的是:哪怕不存在上述的三个原因,我也打算造一个轮子。当然,之前的重点可能不是可用,现在必须要提供一个可用的轮子。...稍有不同的是,Ledge 的图表即代码偏向于是数据可视化,而我们即将要构建 Feakin 偏向于是概念/想法的可视化。但是,这并不影响,我们再次定义一下图表即代码。...它可以借助于特定的工具进行编辑、预览、查看,又或者是通过专属的系统部署到服务器上。...随后,布局的计算依赖于数据 + 模型,对于一个图表既代码的系统来说: 模型,依赖于 DSL 生成的构建的模型。

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CODING DevOps 系列第三课:云计算、云原生模式下 DevOps 的建设

云开发不必关心开发在哪里,云服务不关心调用到哪里,而云资源方面也不用关心运行到了哪里。这就是从基础设施上云到业务上云,再到当前的全栈云,这样的一条全企业数字化转型之路。...DevOps 建设要首先要做的是敏捷的建设,因此需要更灵活的需求管理工具,在整个应用交付阶段需要自动化构建和环境快速管理。...从软件开发到应用交付之间,需要有一套统一的制品将所有的制品进行统一纳管,基于统一的制品可以进行智能化的验收测试。在这整个阶段,核心准则是版本控制一切,内建质量、自动化,过程度量。...我们需要采取统一的代码管理工具,帮助我们自动化的提升代码的质量。在安全方面,我们也会运用安全扫描工具集成到流程中,让它进行自动编译。...另外,在持续部署阶段,要做好数据的发布,对不同版本的接口做好管理,并结合一些好的自动化的工具做自动化测试。这些功能点需要一个交付部署流水线串连起来。

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