如今使用 CI/CD 工具是网页应用程序开发的一个必要条件。作为关键开发路径的一部分，加快构建系统的速度对于提高开发人员的生产效率是至关重要的。
企业正在朝着DevOps方法论和敏捷文化迈进，以加快交付速度并确保产品质量。在DevOps中，连续和自动化的交付周期是使快速可靠的交付成为可能的基础。
每个软件开发周期都涉及三个主要阶段：构建，测试和部署。这三个阶段中的任何一个滞后都会导致产品发布的延迟。为了避免此类延迟，组织依靠CI / CD工具来自动化这些过程。但是最近，随着对CI / CD工具的快速需求，选择泛滥，选择正确的工具可能是艰巨的任务！
持续集成和持续交付是在软件开发生命周期中获得交付一致性的方法。作为一个流程，它帮助你自动化开发管道，同时确保所有事情都可跟踪。其中有趣的部分是在开发阶段中引入自动化。当我们谈到集成和交付时，另一个与之匹配的过程是“持续测试”，或者有时我们称之为 DevOps 测试。虽然持续集成（CI）和持续交付（CD）已经成为 DevOps 的重要组成部分，但在选择最佳工具时，DevOps 团队常常会陷入困境。如果没有 CI/CD 工具是无法想象的。
Argo CD不直接使用任何数据库（Redis被用作缓存），所以它看起来没有任何状态。之前，我们看到了如何实现高可用性的安装，主要是通过增加每个部署的副本数量来完成的。但是，我们也有应用程序定义（如Git源集群和目标集群），以及关于如何访问Kubernetes集群或如何连接到私有Git回购或私有帮助集群的详细信息。这些东西构成了Argo CD的状态，它们保存在Kubernetes资源中——要么是本地资源，比如连接细节的秘密，要么是应用程序和应用程序约束的自定义资源。 灾难可能会由于人工干预而发生，例如Kubernetes集群或Argo CD名称空间正在被删除，或者可能是一些云提供商出现的问题。我们也可能有要将Argo CD安装从一个集群移动到另一个集群的场景。例如，也许当前的集群是用我们不想再支持的技术创建的，比如kubeadm（https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/），现在我们想转移到云提供商管理的技术。 你可能会出现在脑海中：“但我认为这是GitOps，所以一切都保存在Git回购中，这意味着它很容易重新创建？”首先，并不是所有的东西都被保存到Git回购中。例如，当在Argo CD中注册一个新集群时，我们必须运行一个命令，使这些详细信息不在Git中（出于安全原因，这是可以的）。其次，重新创建GitOps回购中的一切可能需要很多时间——可能有数千个应用程序、数百个集群和成千上万的Git回购。更好的选择可能是从备份中恢复到以前的所有资源，而不是从头开始重新创建所有的资源；这样做要快得多。
市场上持续集成工具众多，找到一个合适的工具并非易事，下面介绍了 21 个比较受欢迎的 CI 工具，并附上了下载链接。
现代软件开发要求使用 CI/CD 作为 DevOps 的重要组成部分。使用正确的工具进行适当的自动化是高效交付管道的关键。以下是您需要了解的有关可扩展 CI/CD 管道的所有信息。
CI/CD是一种 DevOps 方法，它结合了持续集成和持续交付的概念，允许企业通过在软件开发生命周期中集成自动化来始终如一地向客户交付应用程序。
使用 ArgoCD 和 Tekton 在 OpenShift 上创建端到端 DevOps 管道的分步指南
从CI/CD过程开始，包含所有阶段并负责创建自动化和无缝的软件交付的一系列步骤称为CI/CD管道工作流。使用CI/CD管道，软件发布工件可以从代码提交阶段到测试、构建、部署和生产阶段在管道中移动和前进。这个概念非常强大，因为一旦指定了一个管道，它的一部分或全部就可以实现自动化，从而加快流程并减少错误。换句话说，CI/CD管道使企业更容易一天自动多次交付软件。
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。
DevOps 正在改变全球软件开发的状态，DevOps 正以某种形式有效地提高提高全球软件公司的上市速度、可销售性、创新和产品质量。
开发团队在开发环境中完成软件开发，单元测试，测试通过，提交到代码版本管理库。运维团队把应用部署到测试环境，供QA团队测试，测试通过后部署生产环境。QA 团队 进行测试，测试通过后通知部署人员发布到生产环境。
没有什么比缓慢的持续集成系统更令人沮丧的了。它减慢了反馈循环并阻止代码快速投入生产。虽然像使用性能更好的服务器可以为您争取时间，但您最终必须投资于维持持续集成工作流程的成本。
你可能已经听过很多次了，但只有一小部分机器学习模型投入生产。部署和运行机器学习模型对于大多数已经开始将ML应用于用例的行业来说都是一个挑战。在这篇文章中，我将分享一些MLOps的最佳实践和技巧，它们将允许您在生产环境中使用您的ML模型并正确地操作它。在我们开始之前，让我们讨论一下我们可能都知道的典型的ML项目生命周期。
大家好，我是洋子。CI/CD这个词大家或多或少都听过，甚至在进行软件测试面试时经常会进行考察
越来越多的工程团队正在采用敏捷开发，推动更短，更快的发布周期。代码库增长和创建新生产构建的频率导致持续集成和持续部署/交付工具的兴起。
持续集成（CI）是在将代码合并到master分支之前自动进行代码构建和测试的实践。这使开发人员可以及早的发现错误和频繁地合并代码，同时降低了将新错误引入主源代码存储库的风险。
来源丨 www.cnblogs.com/cjsblog/p/12256843.html
GitLab CI/CD 是一个内置在GitLab中的工具，用于通过持续方法进行软件开发：
使用在每个项目中调用的YAML文件配置GitLab CI / CD 管道.gitlab-ci.yml。
近十年来，持续集成（Continuous Integration，CI）和持续交付（Continuous Delivery，CD）领域都取得了很大的进步。DevOps 测试的兴起导致了对 CI/CD 工具的快速需求。现有的解决方案总是随着时间的推移而改进，大量新产品或新版本正在进入 QA 领域。当你手头有这么多选项时，选择正确的工具确实会有一点儿挑战。
CI/CD管道中存在安全漏洞，攻击者可以利用这些漏洞来破坏开发过程并在部署时推出恶意代码。
在这篇文章中，作者介绍了CI/CD可观测性的概念和重要性。通过使用可观测性，团队可以提前解决问题，做出更明智的决策，并增加对软件发布的信心。文章还提到了CI/CD系统中常见的问题，包括不稳定性、性能回归和配置错误。为了解决这些问题，作者介绍了GraCIe，这是一个基于Grafana构建的应用插件，旨在提供对CI/CD系统的易于理解的方式。GraCIe利用Grafana Tempo、Grafana Loki和Prometheus的功能，通过使用OpenTelemetry，可以与几乎任何CI/CD平台无缝集成，为用户提供无与伦比的洞察力。作者还展望了未来，希望CI/CD供应商能够朝着一个共同的标准发展，实现遥测数据的普遍可访问性。
在软件工程里，持续集成（Continuous Integration, CI）是指这样的一种实践：在一天里多次将所有开发人员的代码合并到一个共享的主干里，每次合并都会触发持续集成服务器进行自动构建，这个过程包括了编译、单元测试、集成测试、质量分析等步骤，结果只有两个：成功或者失败。如果得到失败的结果，说明有人提交了不合格的代码，这就能及时发现问题。
原文：https://devops.com/the-argo-project-making-gitops-practical/
深度学习模型已经彻底改变了对 AI 的看法。其中一种类型是“转换器模型”，它采用一种注意力机制来区分输入数据的每个部分，并增加对那些被认为最重要的部分的权重——它主要用于 NLP 和计算机视觉 CV (1)。
现代软件供应链由多个组件组成，这些组件在开发过程的每个阶段采用不同的形式。在开发阶段，将开源包、容器镜像、IaC 模块等第三方软件组件集成到代码库中。构建和部署阶段依赖于第三方管道，例如 VCS 提供程序、容器镜像注册表和 CI/CD 管道，这些管道有助于集成、构建、打包、测试和部署工件。而在运行时，第三方软件组件成为真正运行的容器、资源、工作负载和服务。
QAOps是指通过使用DevOps思维方式来保持软件质量。DevOps指软件开发（Dev）和IT运维（Ops），并在开发和IT运营之间建立关系。将DevOps引入业务实践的目的是改善两个业务部门之间的协作。
在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy） ，PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。
这篇文章是开源章节系列的一篇，讲解 Github Action，以及一些应用样例。
将DevSecOps方法分层进行，在强大的安全性需求和快速部署需求之间取得了适当的平衡。
2022年的RSA会议上，来自Coalfire的副总裁和首席战略官Dan Cornelld的议题《What Executives Need to Know about CI/CD Pipelines and Supply Chain Security》从使用CI/CD管道的安全性出发，首先向各位观众讲述了什么是CI/CD管道，并提出我们为何需要关注CI/CD使用过程中的安全风险，之后Dan Cornell面向安全从业人员以及DevSecOps实施人员讲述了使用CI/CD需要注意的安全风险，包括源代码仓库安全接入CI/CD管道可能引发的风险，引入第三方开源依赖库的风险，项目代码在构建测试、部署、打包、分发过程中面临的安全风险。最后，Dan Cornell提出了相应的安全建议并给出了未来6个月的具体DecSecOps实施计划。
GitLab CI/CD 是一个内置在 GitLab 中的工具，用于通过持续方法进行软件开发：
如今，镜像安全扫描变得越来越流行。这个想法是分析一个Docker镜像并基于CVE数据库寻找漏洞。这样，我们可以在使用镜像之前知道其包含哪些漏洞，因此我们只能在生产中使用“安全”镜像。
就其本身而言，Kubernetes为IT组织提供了很多价值。它将容器从开发人员感兴趣的东西变为可以在生产环境中大规模部署的东西。2019年CNCF的一项调查发现，Kubernetes在云计算社区中的使用率从2018年的58%上升到2019年的78%。 在这里，笔者将重点介绍5个值得关注的开源项目。 Quarkus Java是最流行的编程语言之一，诞生于20世纪90年代中期。在近20年的时间里，它主要针对运行动态单体应用程序进行了优化——这些应用程序假设只有主机CPU和内存（虚拟化）的所有权，而不是早期的面向
持续集成(continuous integration)/ 持续部署(continuous deployment)（CI/CD）管道是每个 DevOps 计划的基础。 CI/CD 管道打破了传统的开发孤岛，使开发和运营团队能够在整个软件开发生命周期中进行协作。
首先需要明确两个概念：上云和云原生。上云指的是将应用程序、数据和业务流程迁移到云计算环境中。而云原生则是一种构建和运行应用程序的方法，它利用云计算的弹性、可扩展性和敏捷性。
前几篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识，自动平衡机制和切分数据，本文我们结合论文内容来看看如何保证前向计算执行顺序。
扩散模型在合成高质量图像方面取得了巨大成功。然而，由于巨大的计算成本，利用扩散模型生成高分辨率图像仍然具有挑战性，导致交互式应用程序的延迟过高。在本文中，我们提出DistriFusion通过利用多个 GPU 的并行性来解决这个问题。我们的方法将模型输入拆分为多个块，并将每个块分配给GPU。
创建一家成功的软件公司需要什么？交付有价值的软件并快速交付的能力。我们如何保证这种高速服务？持续交付 (CD) 流程，由完善的持续集成 (CI) 机制支持，以提供完美交付，尤其是当平台组件的数量和依赖性增加时。
https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
软件开发的连续方法基于自动执行脚本，以最大程度地减少在开发应用程序时引入错误的机会。从开发新代码到部署新代码，他们几乎不需要人工干预，甚至根本不需要干预。
软件工程团队中的管道是一组自动化的流程，使开发人员和DevOps专业人员能够可靠，高效地编译，构建并将代码部署到生产计算平台。没有硬性规定可以说明管道需要什么样的内容以及必须使用的工具，但是管道最常见的组件是：构建自动化/持续集成，测试自动化和部署自动化。
Pipeline，简而言之，就是一套运行于Jenkins上的工作流框架，将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来，实现单个任务难以完成的复杂流程编排与可视化。
An Overview of CI/CD Pipelines With Kubernetes
Jenkins 是一个开源的持续集成（CI）工具，用于自动化软件开发中的构建、测试和部署过程。它允许开发团队自动化重复性的任务，提高软件交付的效率和质量。Jenkins支持大量的插件和集成，可适应各种开发环境和工作流程。
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