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。
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。
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。
Jenkins Pipeline 插件对于 Jenkins 用户来说可以让用户能够改变游戏规则。基于 Groovy 中的领域特定语言(DSL),Pipeline 插件使 Pipelines 可以有脚本来定义,并且提供了非常强大的方法来开发复杂的、多步 DevOps Pipeline 。本文记录了编写 Jenkins Pipeline 的一些的最佳实践和不推荐的代码示例和说明。 1. 要使用真正的 Jenkins Pipeline 不要使用像 Build Pipeline 插件或者 Buildflow 插件这
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。
早在 1950 年代,随着 Lisp 语言的创建,函数式编程( Functional Programming,简称 FP)就已经开始出现在大家视野。
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。
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。
如果缺陷没有分配给正确的人,会导致重要缺陷不断流转,很慢才能解决;而在流转的过程中会增加大量的交接成本——我们观察到一个简单的缺陷在流转中会浪费超过5天(见下图)。而且把缺陷分配给错误的人还可能导致被分配人不知道此缺陷的前因后果,修改缺陷时容易犯错,引发新的问题。
jupyter lab是我最喜欢的编辑器,在过往的文章中也给大家介绍过很多相关资源和实用插件,但本文要给大家介绍的jupyter lab插件elyra,绝对是我使用过的最强大的jupyter lab插件没有之一,因为它的核心功能就是帮助我们解决数据分析工作中非常重要的问题——搭建工作流。
本文较长,总共分为三大部分:(对于函数式编程以及其优点有一定理解的童鞋,可以直接从 第二部分 开始阅读)
jupyter lab是我最喜欢的编辑器,在过往的文章中也给大家介绍过很多相关资源和实用插件,但本文要给大家介绍的jupyter lab插件elyra,绝对是我使用过的最强大的jupyter lab插件没有之一,因为它的核心功能就是帮助我们解决数据分析工作中非常重要的问题——「搭建工作流」。
Electron 是由 Github 开发,用 HTML,CSS 和 JavaScript 来构建跨平台桌面应用程序的一个开源库。
并行性是指计算机系统具有可以同时进行运算或操作的特性,在同一时间完成两种或两种以上工作。并行性等级可以分为作业级或程序级、任务级或程序级、指令之间级和指令内部级。
Redis2.6加入了对Lua脚本的支持。Lua脚本可以被用来扩展Redis的功能,并提供更好的性能。
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。
使用片段生成器可以根据个人需要生成方法,有些方法来源于插件,则需要先安装相关的插件才能使用哦。
堆(heap)和栈(stack) 在计算机领域,堆栈是一个不容忽视的概念,堆栈是两种数据结构。堆栈都是一种数据项按序排列的数据结构,只能在一端(称为栈顶(top))对数据项进行插入和删除。 在单片机应用中,堆栈是个特殊的存储区,主要功能是暂时存放数据和地址,通常用来保护断点和现场。要点:堆,队列优先,先进先出(FIFO—first in first out)。栈,先进后出(FILO—First-In/Last-Out) 堆栈是一种存储部件,即数据的写入跟读出不需要提供地址,而是根据写入的顺序
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。
Jenkins是一个自动化服务器,目前发展超过15年,比较成熟的CI工具(也可以CD)能够实现自动化集成发布。 Jenkins构件任务一般有2种,一种是“构建一个自由风格的软件项目”和“流水线”项目。本文讲解的是使用pipeline流水线搭建一个GO工程的持续集成任务的完整方法。
在企业范围内实施 DevSecOps 实践具有挑战性。由于组织内的不同应用程序正在使用多种编程语言、自动化测试框架和安全遵从性安全合规工具,因此每个团队构建和维护流水线变得很难。
流水线以job为单位运行,每个job就是自己想通过流水线做的事情,例如单元测试的job,核心是运行脚本:
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。
基于现在研发变革的大背景,可能需要每个技术同学有更多的新思路特别是在测试方面会接受比较大的挑战,上半年在思考如何能更好让手头上的工作跟公司的整体相契合,一直没有很好的思路或者方向。在前辈的相关引领和沟通下,参加了一些介绍课程和评委工作对devops有了初步了解,也强迫自己学习一些理论并开始一步一步的展开实践。此文章主要是跟大家介绍下devops的理论和具体项目的实践开展过程,希望给其他同学有一些帮助和引导。
本帖讲解第一节 Basic Quantopian Lessons,旨在说明如何使用 Quantopian 的研究环境和回测环境。目录如下:
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。
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
Hadoop分布式文件系统(HDFS)将文件分成多个块存在不同的Datanode中,每个Datanode里的文件块都会有副本存在其他的Datanode中。当某个文件块丢失了,可以使用其副本替代,从而不会导致整个文件的损坏。
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
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
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。
Q: 什么是 Groovy 语言 答: Groovy 是 Apache 旗下的一门基于 JVM 平台的动态/敏捷编程语言,在语言的设计上它吸纳了 Python、Ruby 和 Smalltalk 语言的优秀特性,语法非常简练和优美,开发效率也非常高(编程语言的开发效率和性能是相互矛盾的,越高级的编程语言性能越差,因为意味着更多底层的封装,不过开发效率会更高,需结合使用场景做取舍)
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。
在上贴〖Quantopian 系列一〗我们初探了的流水线(pipeline),本帖我们就把它揉碎了讲。
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。
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。
上一篇文章中我们做了一个除法的程序,其实现原理是不断使用减法当检测到0或者负数时停止。但是这种方式需要很多个时钟周期才能完成(13个周期,每次发一个时钟周期CPU去取一次指令执行【取指令,解码,执行】),特别低效。
在大多数机器学习项目中,你要处理的数据不大可能恰好是生成最优模型的理想格式。有很多数据变换的步骤例如分类变量编码、特征缩放和归一化需要执行。Scikit-learn的预处理模块中包含了内建的函数来支持这些常用的变换。
上次我们介绍了 script, image, artifacts ,tags, cache ,stage ,when ,only/except。 学习了这几个关键词的用法,就不难配置一条简单的流水线。但如果要遇到更加复杂的业务场景,如微服务,流水线继承,多流水线,等复杂场景,那么只靠以上的几个用法是无法实现的。下面我就再给大家讲解其他几个更加复杂的关键词。 这次讲解的关键词有 before_script, after_script, dependencies, environment, extends, include, interruptible ,parallel, rules ,trigger, services
在日常需求迭代中,代码的规范与质量是编码的重要一环。Eslint 作为规则扫描器,能够对前端代码进行有效管控,避免出现低级错误,对于前端项目或多或少肯定都会看到 eslint 的相关配置。
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)
基于现在的互联网现状,更推崇敏捷式开发,这样就导致项目的迭代速度更快,但是由于开发团队与运维团队的沟通问题,会导致新版本上线的时间成本很高。这又违背的敏捷式开发的最初的目的。 那么如果让开发团队和运维团队整合到成一个团队,协同应对一套软件呢?这就被称为DevOps。 DevOps,字面意思是Development &Operations的缩写,也就是开发&运维。 然字面意思只涉及到了开发团队和运维团队,其实QA测试团队也是参与其中的。 网上可以查看到DevOps的符号类似于一个无穷大的符号
但是在Eolink中可以使用API管理中导入历史录入的API信息,如果没有的话再使用手动创建监控API。
先贴一下官方的Cinemachine文档Cinemachine Documentation
客座文章最初由Eficode Praqma云基础设施和DevOps顾问Michael Vittrup Larsen在Eficode Praqma上发表。
在前一篇文章手把手带你开启机器学习之路——房价预测(一)中我们以加州住房价格数据集为基础,学习了数据抽样,数据探索性分析和可视化,数据预处理(缺失值填充,增加新特征,特征缩放,分类变量编码)等步骤,接下来继续深入,最终建立预测模型。可以在公众号后台回复“房价”获取两篇文章的数据,代码,PDF文件和思维导图。
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。
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