Beam提供了一套统一的API来处理两种数据处理模式(批和流),让我们只需要将注意力专注于在数据处理的算法上,而不用再花时间去对两种数据处理模式上的差异进行维护。
大数据处理其实经常被很多人低估,缺乏正确的处理体系,其实,如果没有高质量的数据处理流程,人工智能将只有人工而没有智能。现在的趋势是数据体量不断上涨,团队却低估了规模所带来的复杂度。大数据领域泰斗级人物Jesse Anderson曾做过研究,一个组织架构比较合理的人工智能团队,数据处理工程师需要占团队总人数的4/5,然而很多团队还没有认识到这点。大数据处理涉及大量复杂因素,而Apache Beam恰恰可以降低数据处理的难度,它是一个概念产品,所有使用者都可以根据它的概念继续拓展。
虽然放弃了通篇学习一整门语言,但是为了在声明式流水线中使用简单的逻辑操作还是需要学习一点Groovy的基础内容。
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。
我们为什么要使用 git参数呢?每个项目代码库都会有不同的分支,(如果你没有用多分支流水线的情况下)对于普通的流水线项目我们可以 让一条流水线来支持多个分支的发布,其实有时候你会发现每个分支的集成步骤都是差不多的。如果出现差异步骤我们也可以在jenkinsfile中根据不同的分支执行不同的stage。
在上一篇文章中,我们介绍了Jenkins 2.x实现流水线的两种语法,以及在实际工作中该如何选择脚本式语法或声明式语法。原文可查阅:「持续集成实践系列」Jenkins 2.x 搭建CI需要掌握的硬核要点(一)
近期使用Jenkins帮业务团队搭建过一次Pipline,并将测试流程加入到了Pipline中,将搭建过程的做了简单记录。考虑到项目的保密性,该文章仅演示搭建步骤和工具使用,文中的代码均为伪代码。
jenkins 有 2 种流水线分为声明式流水线与脚本化流水线,脚本化流水线是 jenkins 旧版本使用的流水线脚本,新版本 Jenkins 推荐使用声明式流水线。文档只介绍声明流水线。
在我们配置持续交付流水线的过程中会与第三方的系统交互。例如:Jira、GitLab、SonarQube等等工具。平时我们在设置第三方系统的认证信息的时候是明文配置的,这样非常不安全,建议使用Jenkins凭据来存储使用。Jenkins的凭据管理是通过Credentials Binding插件实现的,所以在使用前请确保插件已经安装了。
云开发中的云函数是云开发 Cloudbase 的一个重要的功能,开发者可以借助其中的云函数来实现一些复杂的业务逻辑,来实现诸如图片处理、数据处理等复杂的逻辑。同时,云函数的免运维、快速部署等特性也可以大大简化开发者的工作量,让开发者把更多的精力投放在业务逻辑的开发上。
如果你经常使用 Jenkins Pipeline 一定会遇到多个不同流水线中有大量重复代码的情况,很多时候为了方便我们都是直接复制粘贴到不同的管道中去的,但是长期下去这些代码的维护就会越来越麻烦。为了解决这个问题,Jenkins 中提供了共享库的概念来解决重复代码的问题,我们只需要将公共部分提取出来,然后就可以在所有的 Pipeline 中引用这些共享库下面的代码了。
在本章中,将介绍如何在 Linux 下使用 Docker 部署、启动 Jenkins,编写脚本,自动化构建 .NET Core 应用,最终将 .NET Core 应用打包为 Docker 镜像。
JobConfigHistory:这个插件可以追溯XML配置的历史版本信息, 并且允许你查看每次变更的内容。
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。
CODING DevOps 包括代码托管、项目管理、测试管理、持续集成、制品库等多款产品和服务,涵盖软件开发从构想到交付的一切所需,使研发团队在云端高效协同,实践敏捷开发与 DevOps,提升软件交付质量与速度。
实践证明,更大的模型在不少场景取得了更好的效果。但随着参数规模的扩大,AI加速卡存储(如GPU显存)容量问题和卡的协同计算问题成为了训练超大模型的瓶颈。流水线并行从模型切分和调度执行两个角度解决了这些问题。本文将从流水线并行介绍、主流实现方式以及一般调优技巧三方面从浅到深讲解流水线并行,希望能帮助您更好地理解和使用流水线并行功能。
在这篇简单的教程中,你将会学习到 Jenkins 的流水线即代码,以及如何开发流水线脚本的指导。 Jenkins 是一个开源持续集成服务器,它可以提供持续执行自动化构建和测试的能力。Jenkins 可以控制和监控多种任务,包括:拉取代码、静态代码分析、构建工程、执行单元测试、自动化或者性能测试,最后部署应用。这些任务通常是一个持续部署流水线。 流水线(Pipeline)是 Jenkins 的一套插件。流水线可以认为是执行任务的一系列阶段,它可以持续地发布你的应用。“持续”的概念是相对于你的应用环境来说的
Jenkin的多分支流水线,允许Jenkinsfile与需要 Jenkins 构建的应用程序代码放在一起,然后 Jenkins 从源代码管理系统中检出 Jenkinsfile 文件作为流水线项目构建过程的一部分并接着执行你的流水线。
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。
Tekton 是一款强大且灵活的开源框架,它被用来创建 CI/CD 系统,允许开发者们在云提供商本地系统上构建、测试以及部署。
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。
Jenkins是一个DevOps工具,可以用来自动构建、测试和交付软件代码。如果你是Jenkins的新手,本教程将帮助你理解如何使用以下方法之一创建Jenkins流水线(Pipeline):
Pipeline流水线任务通常情况下都是自动触发的,在Git仓库中配置源码改动后通知的地址即可。
如果我们对变量进行处理之后,效果仍不是非常理想,就需要进行特征构建了,也就是衍生新变量。
parameters指令提供用户在触发Pipeline时的参数列表。这些参数值通过该params对象可用于Pipeline步骤
流水线(Pipeline)是把一个重复的过程分解为若干个子过程,使每个子过程与其他子过程并行进行的技术。本文主要介绍了诞生于云原生时代的流水线框架 Argo。
本文标题之所以没有使用“最佳实践”,而是使用了“良好实践”,是因为下面每个实践在各个背景不同的团队落地时,都有可改进的空间。
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。
分支和循环是最常见的控制流形式。由于控制条件的存在,总有一部分代码片段会执行,另一部分不会执行。
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。
作为一种流行的持续集成和交付工具,Jenkins有多种方式来实现交付流水线。其中,Jenkins Pipeline是一种比较流行的方式,它提供了一个DSL(Domain Specific Language 的缩写,中文翻译为:领域特定语言)来描述交付流水线。
这一切开始于十年之前 —— 经典的任务类型 (例如:自由风格、Maven 等等)。每隔一段时间,用户就会联系我们,因为他们的任务无法在一夜之间完成。为什么这个任务失败了呢?这次失败和任务配置变更有关系吗?用户典型的回答是:"我们没有改任何东西",但这是真的吗?我们思考了这个问题,并决定开发一个插件来帮助我们解决这个问题。这就是plugin:jobConfigHistory[任务配置历史]的想法和开始。
Jenkins pipeline-as-code 使您可以在项目/应用程序源代码存储库中维护CI / CD工作流逻辑,而无需在Jenkins中为每个分支维护其配置。用于构建/测试/部署的流水线代码始终和你的项目/应用程序源代码同步。在仓库中我们用jenkinsfile对流水线代码进行描述。关于jenkinsfile,其简介及语法可参考官方文档
要了解什么是Pipeline,就必须知道什么是流水线。类似于食品工厂包装食品,食品被放到传送带上,经过一系列操作后,包装完成,这种工程就是流水线工程。
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。
本文将描述,在使用带有Core许可的GitLab中,它是如何将 Kubernetes 集群集成到GitLab CI/CD的进程里。在下面的例子中,我们会使用这个方法来集成Kubernetes。先来看看GitLab的官方支持文档以及我们自己的解决方案。
流水线(Pipeline)是把一个重复的过程分解为若干个子过程,使每个子过程与其他子过程并行进行的技术。 本文主要介绍了诞生于云原生时代的流水线框架 Tekton。
随着devops理念在公司越来越多的实践,jenkins等工具的应用场景越来越多,当我们在执行完成某个流水线任务后,常常需要关注的是这个任务为什么执行,执行成功与否等等。于是就需要在执行完流水线后进行一定程度的消息推送,在现今的工作流中消息推送无外乎分为两大类:邮件和企业沟通协作软件,相比之下,我们可能更多的会去关注和使用沟通软件来发送消息而不是通过邮件的方式。而常用的企业沟通协作软件有以下几类:腾讯系的企业微信、阿里系的钉钉、字节跳动的飞书等等,当然有能力的企业也会自己研发这类软件。
来源 | OSCHINA 社区 作者 | 京东云开发者-京东零售 王雷 原文链接:https://my.oschina.net/u/4090830/blog/7091588 背景 云原生下的流水线是通过启动容器来运行具体的功能步骤,每次运行流水线可能会被调度到不同的计算节点上。这会导致一个问题:容器运行完是不会保存数据的,每当流水线重新运行时,又会重新拉取代码、编译代码、下载依赖包等等。在云原生场景下,不存在本地宿主机编译代码、构建镜像时缓存的作用,大大延长了流水线运行时间,浪费很多不必要的时间、网络和计算
与任何编程环境一样,在Jenkins流水线中,集中化功能,共享公共代码和代码重用都是快速、有效地进行开发的基本技术,这些实践鼓励使用标准方法来调用功能,为更复杂的操作创建构建块并隐藏复杂性。他们还可以用于提供一致性以及鼓励约定优于配置以简化任务。
Drone是一款基于容器技术的持续集成工具,使用简单的YAML配置文件即可完成复杂的自动化构建、测试、部署任务,在Github上已经有22K+Star。
构建平台是部署在vm中,一个生产的Master和N多个Slave。由于构建项目的增加,平台现有项目1k+,并发数量也增加了很多。问题也来了。磁盘空间不足/构建执行器不足等等问题。
通常,对我们在代码中使用的机密或凭据进行加密,然后将其保存在安全的地方。我们可以有很多选择来实现这一目标,例如使用 Vault 和 Git-crypt 等工具来。git-secret 是一个简单的工具,我们可以使用它在 Git 仓库中存储密钥。Git-secret 使用 gpg 加密和解密密钥。
近日,Docker 创始人 Solomon Hykes 对外宣布推出全新产品 Dagger,Dagger 是一个全新的 DevOps 平台,目的是为开发者解决 DevOps 流程上的一些问题。目前 Dagger 已经获得 2000 万 A 轮融资,本轮融资由 Redpoint Ventures 领投,GitHub 前 CEO Nat Fireman、Red Hat 前 CTO Brian Stevens 、Reddit 前 CEO Ellan Pao 等大佬参投。
jenkins把项目拉倒jenkins服务器,放到workspace(一般我们的源代码都在这里),开始进行流水线处理。
取指令;分析指令;执行指令;控制程序和数据的输入与结果输出;对异常情况和某些请求的处理;
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。本系列有 5 篇文章,通过论文和源码和大家一起学习研究。本文将看看 Megatron 如何给流水线各个阶段安排执行执行序列。
作者:Dan Lorenc 和 Priya Wadhwa |文章最初张贴在security.googleblog.com[1]
该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览
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