“Serverless 风格微服务的持续交付（上）：架构案例”中，我们介绍了一个无服务器风格的微服务的架构案例。这个案例中混合了各种风格的微服务
Akuity是Argo CD背后的公司，你们可能因为他们的创新方式而熟知他们。 他们为部署提供了比Kubernetes更简单对比的思考方式，并将CI（创建构件的过程）和CD（部署过程）区分得更加清晰。他们做的一件非常有趣的事情是，他们确定了扩展Argo CD的方式：增加更多功能，还是在现有的基础上创造出一种新的、专为当前任务而设计的解决方案。 为了介绍这个决策，他们决定创造出一些全新的东西。
在 Linux（Ubuntu/Fedora）和 MacOS 下的 JavaScript 开发环境设置步骤：
计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中，我们将通过回顾该领域一些最重要的论文，深入探讨用于对象检测的多阶段管道的关键见解。
CI/CD 同 DevOps、Agile、Scrum、Kanban、自动化以及其他术语一样，是一个一起被经常提及的专用术语。有时候，它被当做工作流的一部分，但是并没有搞清楚这是什么或者为什么它会被采用。对于年轻的 DevOps 工程师来说，使用 CI/CD 理所当然已经成为了常态，可能他们并没有看到“传统”的软件发布流程而因此不欣赏 CI/CD。
在 Linux（Ubuntu/Fedora）和 MacOS 下的Rust 开发环境设置步骤：
在 Linux（Ubuntu/Fedora）和 MacOS 下的 Python 开发环境设置步骤
Shippable是一个DevOps流水线平台，可帮助开发人员和DevOps团队获得CI / CD，并使软件发布频繁，可预测且无错误。为此，我们将所有DevOps工具和活动连接到事件驱动的有状态工作流中。 Shippable的DevOps Automation平台为您提供了一种简便的方法，可为您的项目设置持续集成（CI），并针对源代码控制存储库中的任何更改自动进行单元测试，打包和部署。
基于故障复盘的模式成本太高，单测被认为是一种形式，无法有效起到作用。我们希望能够主动创造问题来评估测试用例的有效性，并可以根据发现的问题改进我们的单测用例。
Docker已成为现代应用程序开发和部署的重要工具。然而，仅仅使用Docker并不足以确保应用程序的可靠性、可扩展性和可维护性。本文将介绍一系列工程化的最佳实践，帮助开发者在使用Docker时提高开发效率、降低风险，并确保应用程序在生产环境中的稳定运行。
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。
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：
云拨测由于业务特性在国内和国外多个机房维护了大量的拨测节点，这些拨测节点以边缘节点（腾讯云ECM节点）的方式加入到TKE边缘集群进行统一管理与调度，拨测Agent（拨测执行器）以Pod的形式跑在边缘节点服务器上。由于拨测节点具有地域与运营商属性，因此拨测Agent在发布时Pod必须创建在对应的地域和运营商节点上，比如广州电信的拨测Agent需要跑在广州电信的拨测节点上。与此同时，由于发布的地域又比较多，因此云拨测使用Helm来做发布的编排与管理。
用 VOLUME 声明了卷，那么以后对于卷内容的修改会被丢弃，所以， 一定在volume声明之前修改内容 ；
尽管通过自动化部署加快了开发速度，但由于在 DevOps 方面缺少协作，我们一个客户正因此而放慢产品的上市时间。虽然他们也投入了资源来做 DevOps ，但每条生产流水线都是独立设置的，迫使团队为每个项目重新造轮子。更糟糕的是，由于没有跨团队协作，平台中的任何错误又会出现在每条新的流水线中。许多客户都有类似的问题存在，因此我们决定开发一个既能帮助现有客户，又能适应未来使用需求的通用工具。使用通用框架且标准化的 CI/CD 平台是最显而易见的选择，但这将导致缺少灵活性的单体结构（monolithic structure），最终会变得举步维艰。每个团队都需要在自己的流水线上工作，基于此，我们开发了一个方便 DevOps 流水线的每个可重用部分可供以后使用的解决方案 — Jenkins 驱动的模块化流水线库。
Docker是一种开源的容器化平台，简化应用程序的打包、交付和运行过程。基于Linux容器技术，通过提供一个轻量级、可移植和自包含的容器来实现应用程序的隔离和部署。
最近我们构建和部署服务的方式与原来相比简直就是突飞猛进，像那种笨拙的、单一的、用于构建单体式应用程序的方式已经是过去式了。我们努力了这么久，终于达到了现在的效果。现在的应用为了提供更好的拓展性和可维护性，都会去拆解成各种相互依赖小、解耦性强的微服务，这些服务有各自的依赖和进度。如果你想去构建你所负责的服务，那么从一开始，就应该使用 CI/CD 的方式；当然，如果你走上了这条路， Jenkins 就是你的良师益友。
https://kubemq.io/kubernetes-message-queue/
CPU的基本工作是执行存储的指令序列，即程序。程序的执行过程实际上是不断地取出指令、分析指令、执行指令的过程。
现在很多开发者都会慢慢习惯在开发环境通过Docker来构建开发环境，有时候可能会有环境移植的问题，所以需要我们写好一套Dockerfile来构建相关的开发镜像，既然说到镜像，那我想问问大家了解Docker镜像的演变史吗？我们现在就来回顾一下吧。
最近发布了的一些变更给了流水线编辑者新的工具以改善在 Blue Ocean 中的流水线可视化，有一个备受瞩目关注的工单JENKINS-39203，这会导致当流水线的构建结果为不稳定时所有的阶段都被设置为不稳定的。这个缺陷导致无法快速地识别为什么构建是不稳定的，使得用户必须查看完整的日志和 Jenkinsfile 才能弄明白究竟发生了什么。
翻译自 Boost SRE Productivity with Observability-Driven Automation 。
今天的深度学习应用程序包括复杂的多阶段预处理数据流水线，其中包括主要在 CPU 上执行的计算密集型步骤。例如，在 CPU 上执行诸如从磁盘加载数据、解码、剪裁、随机调整大小、颜色和空间增强以及格式转换等步骤，限制了训练和推理任务的性能和可扩展性。此外，今天的深度学习框架有多个数据预处理实现，这导致诸如训练和推理工作流的可移植性以及代码可维护性等挑战。
本文编辑：白凡 今天我分享的主题是《基于容器和微服务的持续交付流水线》，单从标题来看，汇聚了今年来的几大热点词汇，像容器、微服务和持续交付流水线，很多人也在关注这些技术领域如何能够有机的整合起来，为业务价值带来贡献，这也是我们今天要探讨的内容。 今天的分享有三个方面： DevOps和持续交付 构建持续交付流水线 开源流水线演示分析 1. DevOps和持续交付 这张图是去年在上海的Jenkins用户大会上，Jenkins的创始人KK在他的主题演讲中分享的，意思是说软件正在吃掉整个世界。 无独有偶，之前微软
Kubesphere 3.3.0 集成了 ArgoCD，但与笔者目前使用的 K8S 版本不兼容。再者，目前 Kubesphere 中持续集成和流水线打通还是不太友好，也缺少文档说明（可能是笔者没有找到）。
由深度学习支持的计算机视觉应用包括复杂的多阶段预处理数据流水线，其中包括计算密集型步骤，如从磁盘加载和提取数据，解码，裁剪和调整大小，颜色和空间变换以及格式转换。
在Java虚拟机jvm中，内存分布为：虚拟机堆，程序计数器，本地方法栈，虚拟机栈，方法区。
众多RISC精简指令集架构中，MIPS架构是最优雅的”舞者”。就连它的竞争者也为其强大的影响力所折服。DEC公司的Alpha指令集（现在已被放弃）和HP的Precision都受其影响。虽说，优雅不足以让其在残酷的市场中固若金汤，但是，MIPS架构还是以最简单的设计成为每一代CPU架构中，执行效率最快的那一个。
由于内存訪问速度远不及CPU处理速度，为提高机器总体性能，在硬件上引入硬件快速缓存Cache，加速对内存的訪问。另外在现代CPU中指令的运行并不一定严格依照顺序运行，没有相关性的指令能够乱序运行，以充分利用CPU的指令流水线，提高运行速度。以上是硬件级别的优化。再看软件一级的优化：一种是在编写代码时由程序猿优化，还有一种是由编译器进行优化。编译器优化经常使用的方法有：将内存变量缓存到寄存器；调整指令顺序充分利用CPU指令流水线，常见的是又一次排序读写指令。对常规内存进行优化的时候，这些优化是透明的，并且效率非常好。由编译器优化或者硬件又一次排序引起的问题的解决的方法是在从硬件（或者其他处理器）的角度看必须以特定顺序运行的操作之间设置内存屏障（memory barrier），linux 提供了一个宏解决编译器的运行顺序问题。
在 Linux（Ubuntu/Fedora）和 MacOS 下的 Go 开发环境设置步骤如下：
容器安全是实施和管理像Docker这样的容器技术的关键方面。它包括一组实践、工具和技术，旨在保护容器化应用程序及其运行的基础架构。在本节中，我们将讨论一些关键的容器安全考虑因素、最佳实践和建议。
Datainsight 是基于kubeflow二次开发的项目。是一个专用于k8s上具备可移植性与可扩展性的机器学习工具包。目标：
我们利用 Kubernetes 来动态运行 Jenkins 的 Slave 节点，可以和好的来解决传统的 Jenkins Slave 浪费大量资源的缺点。之前的示例中我们是将项目放置在 Github 仓库上的，将 Docker 镜像推送到了 Docker Hub，这节课我们来结合我们前面学习的知识点来综合运用下，使用 Jenkins、Gitlab、Harbor、Helm、Kubernetes 来实现一个完整的持续集成和持续部署的流水线作业。
Towhee 是一个开源的 embedding 框架，包含丰富的数据处理算法与神经网络模型。通过 Towhee，能够轻松地处理非结构化数据（如图片、视频、音频、长文本等），完成原始数据到向量的转换。
参考：通俗理解，Blue Ocean可以看作是Jenkins推出的新的UI界面，有更现代的外观和更好的交互。
之前采用Jenkins的自由风格构建的项目，每个步骤流程都要通过不同的方式设置，并且构建过程中整体流程是不可见的，无法确认每个流程花费的时间，并且问题不方便定位问题。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生生态核心技术—— 镜像构建，即 “基于 Buildpack 进行 Kubernetes Cluster 中容器镜像的构建、部署” 。
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 美国科技初创公司OpenAI旗下智能聊天工具ChatGPT持续在全球范围内掀起“人工智能”热潮。 ChatGPT受到关注的重要原因是引入新技术RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback，即基于人类反馈的强化学习)。 RLHF 解决了生成模型的一个核心问题，即如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。 ChatGPT是AIGC（AI- Generated Content，人工
单元测试代码覆盖率是软件测试中的一个度量指标，是衡量程序中源代码被测的比例和程度，DevOps 标准中需要项目单元测试代码覆盖率和接口覆盖率达到一定的比例。农行个人网银评级项目基于本行自研 EBF 框架开发，属于C#技术栈，在 DevOps 评估过程中单元测试覆盖率这个能力项上，项目组结合自身系统实际，探索出了适用该系统的单元测试代码覆盖率收集工具，分别实现了依赖IIS部署.net下web开发项目的单元测试、接口测代码覆盖率数据采集和基于 RunTime 的单元测试代码覆盖率收集。
本节是建立在 流水线入门内容的基础上，而且，应当被当作一个参考。 对于在实际示例中如何使用流水线语法的更多信息, 请参阅本章在流水线插件的2.5版本中的 使用 Jenkinsfile部分, 流水线支持两种离散的语法，具体如下对于每种的优缺点, 参见语法比较。
本文以 Pig 为例，介绍如何使用 KubeSphere 在 Kubernetes 上发布一个基于 Spring Cloud 微服务的 CI/CD 项目。
本系列开始介绍PyTorch的流水线并行实现。实质上，PyTorch就是 GPipe 的PyTorch版本。这些开源软件在互相借鉴思路，互相学习，从 PyTorch 的源码注释中，可以见到我们之前介绍的部分框架/库的引用或者论文链接。
Dockerfile是用于构建Docker容器镜像的文本文件，它包含了一系列指令和配置，用于描述如何组装一个Docker容器的环境。通过Dockerfile，你可以自动化地构建镜像，确保在不同的环境中都可以复现相同的容器。Dockerfile中的指令可以指定从哪个基础镜像开始构建、复制文件到镜像中、安装软件包、设置环境变量、暴露端口、运行命令等等。每个指令都会在镜像的构建过程中创建一个新的镜像层，这些层构成了最终镜像的结构。这种分层结构让镜像的构建更加高效，同时也方便了镜像的复用和共享。以下是一个简单的Dockerfile示例：
容器镜像是可执行的软件包，包括运行应用程序所需的所有内容：代码、运行时、系统工具、库和设置。通过构建自定义镜像，您可以在任何支持Docker的平台上无缝地部署应用程序及其所有依赖项。
本文转载自：https://blog.csdn.net/qq_32092885/article/details/83349275
来说说今天很多同学在做流水线的时候遇到的一些问题，我把问题整理下来分享给更多的人。能少踩坑就少踩一点点。
流水线技术是一种将每条指令分解为多步，并让各步操作重叠，从而实现几条指令并行处理的技术。程序中的指令仍是一条条顺序执行，但可以预先取若干条指令，并在当前指令尚未执行完时，提前启动后续指令的另一些操作步骤。这样显然可加速一段程序的运行过程。 市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构，流水线的6步为： ( 1 ) 取指令。C P U从高速缓存或内存中取一条指令。 ( 2 ) 指令译码。分析指令性质。 ( 3 ) 地址生成。很多指令要访问存储器中的操作数，操作数的地址也许在指令字中，也许要经过某些运算得到。 ( 4 ) 取操作数。当指令需要操作数时，就需再访问存储器，对操作数寻址并读出。 ( 5 ) 执行指令。由A L U执行指令规定的操作。 ( 6 ) 存储或"写回"结果。最后运算结果存放至某一内存单元或写回累加器A。 在理想情况下，每步需要一个时钟周期。当流水线完全装满时，每个时钟周期平均有一条指令从流水线上执行完毕，输出结果，就像轿车从组装线上开出来一样。P e n t i u m、Pentium Pro和Pentium II处理器的超标量设计更是分别结合了两条和三条独立的指令流水线，每条流水线平均在一个时钟周期内执行一条指令，所以它们平均一个时钟周期分别可执行2条和3条指令。 流水线技术是通过增加计算机硬件来实现的。例如要能预取指令，就需要增加取指令的硬件电路，并把取来的指令存放到指令队列缓存器中，使M P U能同时进行取指令和分析、执行指令的操作。因此，在1 6位/3 2位微处理器中一般含有两个算术逻辑单元A L U，一个主A L U用于执行指令，另一个A L U专用于地址生成，这样才可使地址计算与其它操作重叠进行。
jdk5增加了并发包java.util.concurrent.*,其下面的类使用CAS算法实现了区别于synchronouse同步锁的一种乐观锁。JDK 5之前Java语言是靠synchronized关键字保证同步的，这是一种独占锁，也是是悲观锁。
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