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react实战:umi问卷发布系统

"我在团队中地位,在于我懂他们不会东西。因此要保持核心竞争力,就是不要告诉别人自己会东西" 技术团队中,保持技术分享和持续学习是完全必要。企业主会说:"公司不是培训机构。"这固然正确。 本文将用umi完成一个问卷发布系统项目。(logo暂时盗用问卷星) 笔者曾经写过类似的,一个相当大项目。由于种种原因,留下了太多太多太多遗憾。 现在想实现一个精简优化版(不妨称之为umi问卷发布系统)。使用更加规范,更加精致技术手段去实现。当然,我希望会是一个更加牛逼体现。 和分享一样,如果一个项目不敢开源,那就是代码写烂。 ,接下来看看umi下登录流程业务是如何实现。 路由守卫 login页面守卫是"私有"路由。

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代码发布平台设计

于是乎我们就需要这样一个发布系统,市面上发布系统也就是流水线了。当然这个流水线呐是定制化过程,就像链表一样可以添加节点,删除节点这样子。 但是问题是我们如何设计这个一个发布系统呐,我们要用那些技术组件来做这样一个利人利己事? 发布系统本质上就是替代人因素。所以我们发布系统模拟就是发布代码程序员。 但是听过zookeeperwatcher来监听对应项目发布消息。 于是乎,我们大概可以画一下发布平台大概过程。 上述流程貌似一气呵成,实现了我们需求,但是问题是我怎么知道项目启动结果是什么样子,启动过程中有没有报错。 这样我们发布系统就如下图所示: 在上边分析中我们大概设计了这样一个给予zk、redis代码发布平台,当然在项目中我们肯定需要设置一些超时时间或者重试基础基础策略来保障代码发布在大概率上避免一些特殊类外事件影响

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    数据库表CRM_SVY_DB_SVS,通过如下函数CRM_SVY_DB_SVS_CREATE插入: [1240] 可以通过指定创建者和创建时间很容易查找到特定Survey: [1240] 调查问卷答案明细以 XML格式存储: [1240] 2. 数据库表CRM_SVY_DB_SV 每个调查问卷答案明文存储,查看起来比CRM_SVY_DB_SVS方便。 [1240] [1240] [1240] 要获取更多Jerry原创技术文章,请关注公众号"汪子熙"或者扫描下面二维码: [1240] [1240]

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    平台】Seldon.io发布新开源平台,用于Kubernetes上机器学习

    机器学习部署有很多挑战,但是新Seldon Core打算帮助它开源平台,用于在Kubernetes上部署机器学习模型。 ? Kubernetes(通常称为K8s) 是用于自动部署、扩展和管理容器化(containerized)应用程序开源系统。它旨在提供“跨主机集群自动部署、扩展以及运行应用程序容器平台”。 Seldon.io宣布了一个新开源平台—Seldon Core,该平台可以让数据科学团队在规模上运行和管理模型。 拥有必要多科性技能数据工程师是非常罕见。低效率导致数据科学家被投入到服务质量和与性能相关挑战中,这些挑战将他们注意力从他们可以增加价值地方转移到构建更好模型上。 数据科学家专注于创建更好模型,而devops团队能够更有效地使用他们所理解工具来管理部署。 平台特点包括: 使数据科学家能够部署使用任何机器学习工具包或编程语言构建模型。

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    基于Jira运维发布平台设计与实现

    上线发布是运维日常工作,常见发布方式有: 手动发布 Jenkins发布平台 Gitlab CI ...... 除此之外还有需要开源软件,他们都有非常不错发布管理功能。 面临问题 作为运维人员,上线发布是必不可少一环,一个正常发布流程是怎么样? 需求方提发布任务,走发布流程 供应方执行发布上线 环节看似简单,但是中间其实是有断层。 一般企业在走上线流程都是通过一些公共渠道,比如邮件、钉钉、飞书流程,这些都很难和运维执行上线发布平台进行关联上,而且也不够直观。 JIRA优秀项目管理,问题跟踪工具,另外它流程管理和看板模式也能够非常直观看到目前流程处在什么位置。另外它可以通过webhook和其他平台建立友好连接,方便扩展。 再者对于开发、测试、项目管理人员等来说Jira是他们日常工具,使用熟练度非常高,降低了额外学习成功。鉴于此,我们选择JIRA作为运维发布平台,争取做到一个平台做所有事。

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