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基于OpenStackDocker设计的CICD

目前,在Docker容器中部署运行OpenStack云计算服务,已成为主流趋势之一。...基于这样的背景,设计实现OpenStack+Docker环境下的CI/CD应用便成为了必然,其核心是在OpenStack IaaS云计算平台上创建虚拟机,实现基于OpenStack的产品的CI/CD服务...基于Docker的软件持续集成持续交付 目前,Docker容器已经在IT软件生产的各个环节中得到了大量的推广使用,如从软件开发,到持续集成持续交付,再到生产环境上的微服务应用等。...基于OpenStack+Docker的CI/CD流程设计 构建基于OpenStack+Docker云平台研发测试用的CI/CD系统,其核心组件包括:Jenkins持续集成系统、GitLab代码仓库管理系统...基于OpenStack+Docker的CI/CD任务分解流程设计步骤如下图所示。

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Docker 容器化部署运维 OpenStack Ceph

当前,以 OpenStack 为代表的 IaaS 开源技术Docker 为代表的 PaaS/CaaS 容器技术日益成熟,二者如何强强联合,一直是业界颇为关心的焦点领域。...本文主要是大家交流基于 Docker 容器运行部署 OpenStack。 那么,安装 OpenStack 都有哪些方法呢?...Kolla 为 OpenStack 的部署提供了有效、快捷、方便、易于维护、方便版本更新与回退的方案。基于 Docker 容器部署运维的 OpenStack 架构,如下图所示: ?...Kolla解决的问题 过去,无论是个人还是公司尝试使用 OpenStack,在安装部署,都花费消耗大量的精力。这其实也是影响 OpenStack 推广的一个重要障碍。...kolla 容器化部署 OpenStack OpenStack 官方建议:OpenStack Ceph 管理网、外网使用 10Gig 网络;OpenStack Ceph 数据集群、业务网使用高性能

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char* char[]的差别

问题介绍 问题引入: 在实习过程中发现了一个曾经一直默认的错误,相同char *c = “abc”char c[]=”abc”,前者改变其内 容程序是会崩溃的,而后者全然正确。...} 二、堆栈的理论知识 2.1申请方式 stack: 由系统自己主动分配。...2.7小结: 堆栈的差别能够用例如以下的比喻来看出: 使用栈就象我们去饭馆里吃饭,仅仅管点菜(发出申请)、付钱、吃(使用),吃饱了就走,不必理会 切菜、洗菜等准备工作和洗碗、刷锅等扫尾工作,他的优点是快捷...l-value cout << *(p+1) <<endl; cout << &p[1] <<endl; 相关解释: char[]是一个数组定义,char*是指针定义,你能够看下他们的差别...1 指针和数组的差别 (1)指针和数组的分配 数组是开辟一块连续的内存空间,数组本身的标识符(也就是通常所说的数组名)代表整个数组,能够使用sizeof来获得数组所占领内存空间的大小(注意,不是数组元素的个数

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RyuOpenStack集成

OpenStack作为当前可预见时间内最为热门的云计算技术(没有之一),业已获得广泛的企业市场应用众多IT巨头的支持,更是以近日(7月17日)一位最具重量级的新成员——Google,签约加入OpenStack...友情提示:由于Neutron过于复杂庞大,如若需要,可看OpenStack Neutron官网部分。...将SDN控制器集成到OpenStack Neutron中,自然成为了企业工程师们应用拓展的一个新领域。集成不是目的,而是一种手段,最终实现的是企业效益。...作为不同领域,但又互有交集的两者,通过强强联合能够实现彼此间的优势互补技术效能发挥。下面让我们一起来构筑起它们彼此之间联姻的桥梁吧。 这里,我们将介绍使用两种方法来集成RyuOpenStack。...一、使用Ryu插件与OpenStack的网络 在开始之前,让我们先来看看RyuOpenStack集成的架构吧,如下图所示: ?

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BNDropout在训练测试时有哪些差别

BN训练测试时的参数是一样的吗? 对于BN,在训练时,是对每一批的训练数据进行归一化,也即用每一批数据的均值方差。...对于BN,当一个模型训练完成之后,它的所有参数都确定了,包括均值方差,gammabata。 BN训练时为什么不用全量训练集的均值方差呢?...因为在训练的第一个完整epoch过程中是无法得到输入层之外其他层全量训练集的均值方差,只能在前向传播过程中获取已训练batch的均值方差。...对于BN,是对每一批数据进行归一化到一个相同的分布,而每一批数据的均值方差会有一定的差别,而不是用固定的值,这个差别实际上也能够增加模型的鲁棒性,也会在一定程度上减少过拟合。...但是一批数据全量数据的均值方差相差太多,又无法较好地代表训练集的分布,因此,BN一般要求将训练集完全打乱,并用一个较大的batch值,去缩小与全量数据的差别

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