在传播了关于DevOps文化的一些想法之后,我想再次关注Jenkins主题。我将大部分时间都花在各种环境之间,而对于每种环境,我都在一个完全不同的Jenkins上工作。我测试了高级插件中的新功能,这些新功能可以改善和阐明开发环境中的软件交付过程。确认新功能正常运行后,我将花费更多时间将其推广到其他环境。这听起来像是一项重复性的任务,但实际上,我多年来倾向于避免采用此类任务,因为多年来我一直在追求采用EaC,“一切都作为代码”,但是由于某种原因,我还没有机会将其应用于Jenkins安装范围。
让我们从多分支管道基础知识开始。具体来说,在本节中,我将介绍什么是多分支管道,以及为什么对所有Jenkins CI / CD管道使用它必不可少。我还将向您展示多分支管道如何与详细的工作流图一起工作。
Jenkins服务器最初以Hudson的形式于2004年创建。Jenkins在软件开发和交付中已成为我们许多人的家喻户晓的名字,并且是CI + CD工具的领导者。迄今为止,Jenkins的工作已超过2050万,并且正在运行近20万的Jenkins服务器。这是多么惊人的数字哇!
Spinnaker 是一种持续交付平台,最初由 Netflix 开发,用于快速、可靠地发布软件更改。Spinnaker 使开发人员可以更轻松地专注于编写代码,而无需担心底层的云基础设施。它与 Jenkins 以及其他流行的构建工具无缝集成。
让我们修改一下我在上一个博客中向您解释的独立 Jenkins 架构,下图描绘了相同的架构。
您的答案必须简单明了。首先说明一下DevOps在IT行业中的重要性。讨论这种方法如何旨在使开发和运营团队共同努力,以最小的故障率加速软件产品的交付。包括DevOps如何成为增值实践,开发和运维工程师在整个产品或服务生命周期中(从设计阶段到部署点)携手合作。
在过去的几年里,随着 DevOps 工程师的职位发布数量急剧增加,“ DevOps 面试问题”查询的点击量已超过 50 万次。跨国公司通常有多个 DevOps 工程师专家角色。此外,由于就业市场竞争激烈,DevOps 工程师面试问题可能涵盖更广泛和更为复杂的主题。
相信不管是做开发还是测试的朋友,对于Jenkins应该很熟悉,即使你用的是其他相同功能的的工具,听总归听过吧,那么你知道Jenkins的架构是什么样子吗?它的优势在哪?本文瑞哥就带着大家好好了解一下Jenkins这个强大的工具。
Jenkins Pipeline 脚本优化实践:从繁琐到简洁 >>>>> Jenkins Pipeline脚本优化:为Kubernetes应用部署增加状态检测>>>>>> 使用Jenkins和单个模板部署多个Kubernetes组件。有一些需要动态设置的配置不想在jenkins中配置,想将这些变量存储在mysql 这种数据库中,通过动态修改参数,然后让jenkins pipeline 任务到mysql中获取参数数据,并执行任务!
原文链接:https://medium.com/@jdrawlings/serverless-jenkins-with-jenkins-x-9134cbfe6870
Spinnaker是最初由Netflix设计和开发的开源多云连续交付工具。它有助于将应用程序部署到各种云提供商,例如Google Cloud Platform(GCP),Amazon Web Services(AWS)和Microsoft Azure。
在 Jenkins-X platform 中,UpdateBot 由 Jenkinsfile 中的 UpdateBot 命令自动显示和调用。但是 UpdateBot 也可以在 Jenkins-X 之外使用,并且单独运行它可以帮助了解它可以做什么并测试版本替换。因此,让我们用一个简单的测试项目来尝试一下。
该博客的目的是帮助开发人员,架构师和商业从业人员了解采用Kubernetes环境时使用Spinnaker的重要性。您将了解:
如今,许多公司都使用Jenkins完成了他们的持续集成,测试和持续部署。他们中的大多数使用freestyle作为默认项目类型,但这有其自身的局限性。根据需要,我最近开始将所有Freestyle迁移到Pipeline项目。
刚开始接触Jenkins,大部分都会从插件开始吧。我也是一样。被各种插件弄的懵逼。
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
我叫 Tim Collins,是Sendible[1]的高级 DevOps 工程师。在 Sendible,我们正在着手一个计划,使我们的应用和开发堆栈更适合云原生,但我们很快发现我们现有的 CI 解决方案不能胜任这项工作。我们开始寻找替代方案,并认为记录我们的过程可能会帮助其他处于类似情况的人。
随着 .NET Core 3.0 Preview 6 的推出,我们认为简要了解一下我们基础设施系统的历史以及过去一年左右所做的重大改进会很有用。
Hive是Hadoop的一个模块。它是一个用于开发SQL类型脚本执行MapReduce操作的平台。
让我们在 Kubernetes 上创建一个CI/CD(持续集成和持续部署)解决方案,使用 Jenkins 作为构建工具,并使用 Traefik 作为用于灵活应用程序部署和路由的入口。
没有什么比缓慢的持续集成系统更令人沮丧的了。它减慢了反馈循环并阻止代码快速投入生产。虽然像使用性能更好的服务器可以为您争取时间,但您最终必须投资于维持持续集成工作流程的成本。
文件压缩带来两大好处:它减少了存储文件所需的空间,并加速了数据在网络或者磁盘上的传输速度。在处理大量数据时,这两项节省可能非常重要,因此需要仔细考虑如何在 Hadoop 中使用压缩。
我将建议您通过对持续集成(CI)进行小的定义来开始此答案。这是一种开发实践,要求开发人员每天多次将代码集成到共享存储库中。然后,每个签入均由自动构建进行验证,从而使团队能够及早发现问题。 我建议您说明您在上一份工作中是如何实施的。您可以参考以下给出的示例:
Jenkins 中的管道是一组按特定顺序相互关联的作业(或事件)。Jenkins Pipeline 是一组或一套插件,为将持续交付管道实施和集成到 Jenkins 中提供支持。
整理了20多款持续集成工具,这是作为软件测试人员需要了解的,也是在构建持续质量改进时,需要进行选型的基础设施工具。
hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS实现数据的存储,MapReduce实现数据的分析和处理。虽然Hadoop还有其他功能,但HDFS和MapReduce是核心价值。
https://blog.csdn.net/qq_44895681/article/details/105540702
本教程主要讲解了怎么使用 Jenkins 和 Github Actions 部署前端项目。
开发团队在开发环境中完成软件开发,单元测试,测试通过,提交到代码版本管理库。运维团队把应用部署到测试环境,供QA团队测试,测试通过后部署生产环境。QA 团队 进行测试,测试通过后通知部署人员发布到生产环境。
容器本文我将将深入研究 Jenkins 自由风格项目,并探索在 DevOps 中如何利用它们来自动化 CI/CD 流程。我们还将了解 CI/CD、构建作业和自由风格项目的概念。
为了应用这些roles并对其进行自定义,我们将使用yaml格式的playbook文本文件,其中包含要应用于服务器或目标服务器组的角色列表。这些playbook可能包含有价值的参数,以使我们的安装更具针对性。显然,通过源代码管理器对Playbook进行版本控制是首选的。
当你打开linkedin时,你会看到数百种不同的东西。例如,您的个人资料属性,您的朋友列表,您的技能,为您推荐的群组,朋友建议,为您推荐的公司,谁查看过您的个人资料等。
了解如何在你的系统设计中使用Dynamo系列、AWS DynamoDB、Cassandra和SimpleDB ◆ 在我们开始之前的快速介绍 早在2004年,亚马逊正在运行一个大型的分布式Oracle数据库集群。想象一下,大量的服务器,运行大量笨重的闭源专有软件,并没有真正关注规模和可用性。他们在当时的规模下挑战了商业数据库的极限。 重要的是要了解这是个不同的时代。分布式系统并不常见,关系型数据库是唯一的主要OLTP数据库,最重要的是,当时没有足够的人或数据在线。 看到互联网在过去十年或二十年里的爆炸性
Jenkins是一个开源的持续集成平台,是DevOps生命周期中的一个重要工具。但是,与当前的用户界面趋势相比,它的界面已经过时,用户界面也不够友好(苦叶子推荐你用script pipeline: Jenkins之jenkinsfile基础)。此外,Jenkin配置可能比较复杂,而且它还有许多其他缺点。
近十年来,持续集成(Continuous Integration,CI)和持续交付(Continuous Delivery,CD)领域都取得了很大的进步。DevOps 测试的兴起导致了对 CI/CD 工具的快速需求。现有的解决方案总是随着时间的推移而改进,大量新产品或新版本正在进入 QA 领域。当你手头有这么多选项时,选择正确的工具确实会有一点儿挑战。
“大数据”是用于收集大型和复杂数据集的术语,这使得很难使用关系数据库管理工具或传统数据处理应用程序进行处理。很难捕获,整理,存储,搜索,共享,传输,分析和可视化大数据。大数据已成为公司的机遇。现在,他们可以成功地从数据中获取价值,并通过增强的业务决策能力在竞争者中拥有明显的优势。
Microservices创造了大量小型分布式用途单一的服务,每个服务拥有自己的数据。这种服务和数据耦合支持有界上下文和无共享体系结构的概念。h服务及其相应的数据区分开来,完全独立于所有其他服务。当您从单一应用程序迁移到微服务体系结构时,会发生数据驱动的迁移Anti-pattern。因为在创建微服务时,服务功能和相应的数据在开始时一起迁移。
选择CI解决方案并没有灵丹妙药。您的选择将取决于您的团队规模,编程语言以及诸如个人喜好之类的简单内容。这就是为什么根据上述标准比较每个工具的特性很重要的原因。但是,某些工具已在市场上赢得了领导者的地位。这些领导者包括CircleCI,Travis CI和Jenkins。
Kubernetes是市场上最实用的最受欢迎的容器编排引擎。最初作为一个Google项目开始,成千上万的团队使用它来部署生产中的容器。谷歌声称它每周使用Kubernetes运行数十亿个容器。
容器可以很好地与无状态应用程序一起使用,因为不需要保存数据。Kubernetes 可以快速创建和删除容器,因为容器中的应用程序与其所有依赖项打包在一起。
要在 Jenkins 中管理用户,您应该导航到管理 Jenkins 🡪 配置全局安全。理想的选择是让 Jenkins 拥有自己的用户数据库。您可以创建一个只有读取权限的匿名用户。为您打算在下一步中添加的用户创建条目。
我们在日常开发中需要经常接触到关系型数据库,如MySQL,Oracle等等,用它们来将处理后的数据进行存储。为了能够在Hadoop上分析这些数据,我们需要一些“工具”,将关系型数据库中的结构化数据存储到HDFS上。本篇文章,菌哥将介绍的一个操作最简单,同时也是在工作中使用频率极高的开源组件——Sqoop,希望您能在耐心看完之后,有所收获!
Datax 一般比较适合于全量数据同步,对全量数据同步效率很高(任务可以拆分,并发同步,所以效率高),对于增量数据同步支持的不太好(可以依靠时间戳+定时调度来实现,但是不能做到实时,延迟较大)。
本指南的目的是创建一个工作流,我们可以在该工作流中通过Maven和CI服务器来构建,存储,管理和监视已编译的制品。
Hadoop这个单词本身并没有什么特殊的含义,而只是其作者Doug Cutting孩子的一个棕黄色的大象玩具的名字。
大数据架构设计用来处理对传统数据库系统而言太大或太复杂的数据的引入、处理和分析。组织进入大数据领域的门槛各不相同,具体取决于用户的权限及其工具的功能。对某些组织来说,大数据可能意味着数百个 GB 的数据,而对另一些组织来说,大数据则意味着数百个 TB 的数据。随着处理大数据集的工具的发展,大数据的涵义也在不断地变化。慢慢地,这个术语更多的是指通过高级分析从数据集获取的价值,而不是严格地指数据的大小,虽然这种情况下的数据往往是很大的。
之前的文章“ 时间序列数据和MongoDB:第一部分 - 简介 ”中,介绍了时间序列数据的概念,然后介绍了一些常见问题,可用于帮助收集时间序列应用程序。这些问题的答案有助于指导支持大批量生产应用程序部署所需的架构和 MongoDB 数据库配置。现在,我们将重点介绍两种不同的模式设计如何影响读取,写入,更新和删除操作下的内存和磁盘利用率。
数据分区(也称为分片)是一种将大型数据库(DB)分解为许多较小部分的技术。它是跨多台计算机拆分一个DB/表的过程,以提高应用程序的可管理性、性能、可用性和负载平衡。
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