今天的软件比 20 多年前的软件复杂了数个数量级,这给我们调试代码带来了新的挑战。幸运的是,通过在系统中实现可观测性,我们已经相当远程地理解了我们的应用程序正在执行什么以及问题正在发生在哪里。
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。
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。
这个需求的意思是存在一条流水线,流水线中的阶段为:构建阶段 --> 代码扫描阶段 --> 发布测试环境阶段 --> ... 而提问者希望当有代码提交时,就执行整条流水线。当到某个时间点时,就只执行扫描阶段。
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。
做了一段时间的 GPU 固件和驱动开发,加上平时学习的一些零散的知识,最近打算整理,将这些做成一页文章。 主线任务:梳理 GPU 的知识大纲 =====> 对标 GPU入门工程师 支线任务:了解 GPU 硬件工作机理 支线任务:掌握 GPU 固件工作机理 =====> 对标 GPU固件工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 GPU 固件的交互接口 支线任务:掌握 GPU 驱动工作机理 =====> 对标 GPU驱动工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 LIBDRM 的交互接口
翻译自 The Architecture of Modern Observability Platforms 。作者 KEVIN LIN 。
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
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)
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
一说到计算机架构(Computer Architecture),大家可能会有疑问:计算机架构到底是个什么东西?引用维基百科对计算机架构的定义:
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。
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。
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。
1 说明背景1.1 近来想法1.2 几个概念2 全局视角2.1 应用场景(了解)2.2 大概原理(了解)2.3 技术图景(了解)3 用户空间3.1 OpenGL 和 libGL(了解)3.2 libXCB 和 XServer(了解)3.3 libGL 和 Mesa(了解)4 用户和内核4.1 软件构图(了解)4.2 驱动视角(待掌握)4.3 源码视角(了解)5 内核和固件5.1 工作流程(掌握)5.2 交互途径(掌握)5.3 寄存器组设计(掌握)5.4 通信协议设计(掌握)6 固件和硬件6.1 固件软件设计(掌握)6.2 软件硬件接口(了解)6.3 体系结构简介(了解)6.4 图形流水线(了解)7 参考资料
LlamaIndex(前身为GPT Index)是一种用于LLM应用程序摄取、结构化和访问私有或领域特定数据的数据框架。
作者:所罗伯·斯里瓦斯塔瓦(Saurabh Shrivastava)、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫(Neelanjali Srivastav)
昨天我们看到,魔教获得葵花宝典的片段后,将其整合为辟邪剑谱,在数据中心交换机中使用性能较低的交换芯片ENP,导致无法实现线速转发。
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
为实现实时分析,通常需要付出巨大努力来实现查询层。开源 StarRocks 可以支持一种无需传统数据流水线即可进行数据分析的方法。
在当今的软件开发世界中,持续反馈的概念正逐渐成为DevOps实施的核心。这种反馈循环不仅帮助团队更好地了解他们的应用程序,还让他们能够在出现问题时迅速进行调整。这种对持续反馈的依赖性在很大程度上推动了DevOps的快速发展和普及。本文将深入探讨持续反馈在DevOps中的重要作用,以及如何将通知嵌入到流水线流程中。
前面我们已经学会如何使用Stream API,用起来真的很爽,但简洁的方法下面似乎隐藏着无尽的秘密,如此强大的API是如何实现的呢?Pipeline是怎么执行的,每次方法调用都会导致一次迭代吗?自动并行又是怎么做到的,线程个数是多少?本节我们学习Stream流水线的原理,这是Stream实现的关键所在。
程序的性能=指令数×CPI×时钟周期,和周期相关的只有一个时钟周期,即CPU主频的倒数。 一个CPU的时钟周期可以认为是可以完成一条最简单的计算机指令的时间。
我们通常说的Flink是来Apache Flink,他是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外,Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。现在越来越多的企业公司和个人都在使用Flink,来使用他的特性解决一些实时问题。
原文链接:https://dzone.com/articles/spring-boot-autoscaler
parameters 指令提供了一个用户在触发流水线时应该提供的参数列表。这些用户指定参数的值可通过 params 对象提供给流水线步骤, 了解更多请参考示例。
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。
先描述下一般处理器的概念,维基百科的定义是 “In computing, a processor is an electronic circuit which performs operations on some external data source, usually memory or some other data stream”。最为常见的处理器有 CPU(可以运行任何程序)、GPU(图形图像处理)和 DSP(处理数字信号),还有专门用来做 DNN 应用神经网络处理器。
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。
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。
通过二进制包(Generic Binaries)的方式安装MySQL8,可以清楚的了解到MySQL的安装细节:有哪些程序文件,数据库数据目录如何初始化,如何以服务方式启动,如何设置 root 用户密码等等。
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。
MySQL主备是最简单的MySQL集群,和单机MySQL相比,只多了一个用于同步备份的MySQL。
github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals
体系结构指指令集体系结构,即指令集的规范,而微体系结构是指体系结构的具体逻辑实现,同一种指令集体系结构可以用不同的微体系结构,并采用不同的流水线设计,不同的分支预测算法等。
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。
前面我们已经学会如何使用Stream API,用起来真的很爽,但简洁的方法下面似乎隐藏着无尽的秘密,如此强大的API是如何实现的呢?比如Pipeline是怎么执行的,每次方法调用都会导致一次迭代吗?自动并行又是怎么做到的,线程个数是多少?本节我们学习Stream流水线的原理,这是Stream实现的关键所在。
在GPU出现以前,显卡和CPU的关系有点像“主仆”,简单地说这时的显卡就是画笔,根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色,材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”,由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理,占用了CPU太多的运算时间,从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。 例如,渲染一个复杂的三维场景,需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的像素。早期的3D游戏,显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存,所有的图形处理都是由CPU单独完成。图形渲染适合并行处
前面我们利用 Kubernetes 提供的弹性,在 Kubernetes 上动态创建 Jenkins Slave,本文主要是对 Jenkins 进行大规模构建的压力测试。
描述: 通常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,对于常规的我们可以安装使用git parameter插件,其次还需配置参数化构建过程。
自动伸缩是每个人都想要的,尤其是在微服务领域。让我们看看如何在基于Spring Boot的应用程序中实现。
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。
最开始的处理器比较简单,8086处理器是评估当前的指令指针(CS:IP)指向的指令,然后再执行解码、执行、退出,并移动指令指针到下一个位置,每一个新的芯片都做了改进,大多数的芯片增加了新的功能,一些增加了新的寄存器,基于本篇文章的目的,我主要关注在对指令集运行方面有很大影响的变化,其它的例如新增了虚拟内存空间或者平行处理器等也非常值得一说和有用,但是这篇文章不会讨论。
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。
helm 安装jenkins,做个测试 指定pipeline agent label为master节点:
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