2020 给全民普及了什么是线上化、数字化、智能化，也加速了企业的数字化转型。“全数字化”时代，已经不仅仅是简单粗放的数据采集、映射、抽象。数字化开始迈入高级阶段——数据驱动的智能化：基于云管端 + AIoT 等为代表的新技术群落开始大量涌现，数智化企业思考的核心问题转向了如何以客户运营为核心，通过智能化手段提高客户全生命周期的体验。
近期 CODING 团队在 2019 KubeCon 大会上发布 DevOps 一站式解决方案：CODING 2.0。此次 CODING 全新上线了持续集成与制品库模块，通过自动化与标准化的方式来帮助开发者摆脱编译、构建、集成、制品管理等重复劳动，旨在打造沉浸式开发体验。在 KubeCon 大会现场，我们以一个基于 Spring 的模版项目为例，展示了开发者如何基于 CODING 轻松完成编码到构建制品的过程。
NodeMCU 是一个开源的物联网平台。 它使用 Lua 脚本语言编程。该平台基于 eLua 开源项目，底层使用 ESP8266 sdk 0.9.5 版本。该平台使用了很多开源项目， 例如 lua-cjson， spiffs. NodeMCU 包含了可以运行在 esp8266 Wi-Fi SoC 芯片之上的固件，以及基于 ESP-12 模组的硬件。
在互联网行业敏捷开发，DevOps 理念被越来越多的企业采纳, 敏捷开发和DevOps 本质上都是一种协作文化, 都是着眼于打破壁垒, 增加成员共同责任感。DevOps和Agile减少了交接，提高了向客户交付的速度。
make 工具非常强大，配合 makefile 文件可以实现软件的自动化构建，但是执行 make 命令依然需要经历手动输入执行、等待编译完成、将目标文件转移到合适位置等过程，我们真正关心的是最终的输出，却在这些中间过程上浪费了很多时间。利用 CODING 持续集成功能可以实现自动触发构建，构建全程自动化，无须分心看护，节省时间。
Conan是通用且便携的。它适用于所有操作系统，包括 Windows、Linux、OSX、FreeBSD、Solaris 等，并且可以针对任何平台，包括桌面、服务器以及嵌入式和裸机设备的交叉构建。它与 Docker、MinGW、WSL 等其他工具以及 CMake、MSBuild、Makefiles、Meson、SCons 等所有构建系统集成。它甚至可以与任何专有的构建系统集成。
DevOps 通过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，使得构建、测试、发布软件能够更加快捷、频繁和可靠。
代码上线如果采用人工方式，那就有点熬人了。尤其像咋这种粗心又大意的小伙伴，一不小心发个bug甚至直接把rm指令当mv的用，那妥妥的要挨打。所以我们需要一条途径让我们的代码上线很easy，而且只能在规定的范围内进行操作。于是乎我们就需要这样一个发布系统，市面上的发布系统也就是流水线了。当然这个流水线呐是定制化的过程，就像链表一样可以添加节点，删除节点这样子。现在的问题是咋也想自己搞这么一个发布系统拿出来卖钱，比如一套系统买个几百块钱，价钱低也架不住市场广泛呀。但是问题是我们如何设计这个一个发布系统呐，我们要用那些技术组件来做这样一个利人利己的事？
CODING 在近期的 KubeCon 2019 大会上发布了 CODING 2.0，同时发布了最新功能——制品库。CODING 不断完善 DevOps 工具链，旨在持续提升研发组织软件交付的速度与质量。
本章我们主要讲述Jenkins与制品库nexus、artifactory集成，上传下载制品。
DevOps 是一种以自动化和持续反馈为驱动的方法，用于改进软件开发和运维之间的协作。在 DevOps 回环图中，有八个阶段，分别是计划、开发、构建、测试、发布、部署、运维和监控。这些阶段是连续的、相互依赖的，每个阶段都对最终的软件质量有重要影响。下面我将详细介绍这八个阶段，并重点解释发布和部署的区别。
DevOps 可以提升开发和运维团队间的协作，并且通过自动化和可重复的方式将代码更快地部署到生产。有助于加快组织交付应用和服务的速度。对产品交付、测试、功能开发和维护起到了意义深远的影响。
首先开发同学在编程时，并非全部代码都需要自己来编写，这就导致了开发团队在开发构建阶段需要使用大量来自于外部的依赖组件。如果没有制品库去构建企业唯一的可信源，那么将无法保障众多开发团队所使用的组件来源是否都合法、安全和可信。一旦引入问题组件，对于企业业务的打击将是巨大的。
DevOps的核心是自动化，自动化的核心是标准化。而DevOps最重要的一环节是持续交付，持续交付中建设的重点是流水线，所以如何打造标准的持续交付流水线则为DevOps建设中最重要的一环，也是评估DevOps能力的一个重要的打分点。
注意这里的集成是指将源码放在一起，并验证源码可以作为一个一致、运行可靠的软件的过程，而不只是完成编译。
在DevOps实践中，制品库可以说是至关重要的组件。一个可靠的制品库在DevOps流程中往往可以帮助企业解决许多安全和版本管控方面的问题。
如果你经历体验过传统的应用发布，你可能就会觉得CICD有足够吸引你的地方，反之亦然。一般一个研发体系中都会存在多个角色：开发、测试、运维。当时我们的应用发布模式可以能是这样的：
作者介绍 徐桂林 当前在FIT2CLOUD负责公司的技术布道和生态合作。在此之前先后供职于意法半导体、Autodesk 和 阿里云。徐桂林热衷于云计算（尤其是公有云IaaS平台），有过多年AWS的生产环境工作经历，是较早在国内分享AWS上实践经验的作者之一。 需不需要一个独立的部署系统是很多企业用户在构建持续交付流程中经常困惑的一个问题。也经常有用户会问我们，现在已经有 Jenkins，它自身提供了丰富的部署插件（如 WebSphere 部署插件、Tomcat 部署插件等），方便用户直接把构建出来的部署包
随着架构的不断演进以及微服务技术在我行的深入应用，应用部署发布的复杂性大大增加，简单的代码配置管理模式、人工的版本记录及手工部署等发布操作和管理的模式，效率低、操作风险较大，因此急需从整体上提升我行软件持续交付的能力，降低应用部署发布的操作风险。
Coding的功能比许多工具都更加完善，也能兼容很多平台，比Jenkins要更加的好，基本的注册不多介绍，一步一步来就行了。
本章阐述持续集成系统的发展历程、持续集成系统的原理，以及持续集成系统的实现过程，目的是让大家全面了解持续集成系统，更加深入的学习持续集成系统的原理，为后续章节的学习做好准备。我会分享一些个人的经验。
在研发产品之前，我们都需要先了解客户的需求。常见的需求理论模型有三种，可基于不同业务和产品复杂度的需求层次结构进行选择。
---- 在产业互联网的大背景下，如何将人工智能、大数据等前沿技术与实体产业相结合，推动传统企业转型升级，已经成为每一个企业不得不思考的问题。落后的软件研发能力已经拖慢了中国大量企业的数字化转型进程。 为了满足企业数字化转型需求，腾讯云正式推出了一站式 DevOps 解决方案 —— CODING DevOps，帮助企业解决代码资源混乱、发布流程低效、管理模式滞后、高昂的 IT 建设维护成本等造成转型效率低下的问题。CODING DevOps 打通企业研发任督二脉，让云上开发更简单，让数字化转型更加
在产业互联网的大背景下，如何将人工智能、大数据等前沿技术与实体产业相结合，推动传统企业转型升级，已经成为每一个企业不得不思考的问题。落后的软件研发能力已经拖慢了中国大量企业的数字化转型进程。
一个完整的研发效能工具平台，需要包括需求协作、代码管理、构建能力、测试能力、环境部署能力、制品管理、配置管理、监控告警、高效运维等功能。可以说，效能工具平台是研发工作开展的载体，涵盖了软件研发全生命周期的各个环节，其设计与使用体验做得好，整体研发过程的流畅度就高，工程师的有效价值就能更好地被发挥。
持续部署(CD) 是在持续集成的基础上，把集成代码或构建产物自动化部署到测试或生产环境。这就是我们所说的“流动软件”。完全自动化可以使您的部署无缝、更少的出错几率、更快，并且可以缩短反馈循环，因为您现在可以在每次更改之后进行部署。
作者 | 张雅文 近年来，混合云、多云正逐步成为企业用云的主流模式。据 IBM 的调查报告显示，仅截至 2021 年，采用混合云、多云战略的企业就已经接近 80%。混合云、多云战略的确能够增加企业资源配置的灵活性，但也给持续交付带来了更大的挑战。在软件发布频率持续增长趋势下，如何将版本快速分发到多个环境中去，成为令不少开发者头疼的问题。 近日，亚马逊云科技联合 JFrog 举行 《DevOps 实践：混合云模式下软件单一可信源的建设方法》为主题的 Tech Talk，JFrog （中国）技术总监王青与大家
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。
随时 Docker 的普及，云原生时代已经到来，开发工程师对应用环境的掌控力进一步加强，运维成本进一步降低。DevOps 采用 Docker 更是如虎添翼，持续集成更快更灵活，部署更简单。本课程主要讲解 Docker 服务器架构和技术要点，以及实战使用 Jenkins 构建 Docker。
所有代码，均放在 GitHub：https://github.com/cd-in-practice
首先，我们先来了解下什么叫做持续构建。持续构建简称CI，负责拉取代码库中的代码后，执行用户预定义的脚本，通过一系列编译操作构建出一个制品，并将制品推送到制品库里。常用的持续构建工具有 Gitlab CI，Github CI，Jenkins等。这个环节不参与部署，只负责构建代码，然后保存构建物，构建物被称为制品，保存制品的地方被称为制品库。
制品是指由源码编译打包生成的二进制文件，不同的开发语言对应着不同格式的二进制文件；这些二进制文件通常用于运行在服务器上或者作为编译依赖,“制品的管理”是配置管理的重要组成部分。
「制品」是指由源码编译打包生成的二进制文件，不同的开发语言对应着不同格式的二进制文件；这些二进制文件通常用于运行在服务器上或者作为编译依赖,“制品的管理”是配置管理的重要组成部分。
CODING 支持包括 Docker 镜像、Jar、APK 等软件包的构建，预置了主流开发语言的构建环境：Java、PHP、Go、Python、NodeJS 等。
不同开发语言的源码编译构建打包的二进制文件，例如Java JAR，WAR，EAR格式；Android AAR格式；其他软件包格式，例如NuGet软件包，Ruby gems，NPM软件包；Docker镜像和Helm charts；普通ZIP或.tar.gz、dmg等压缩文件；可执行文件格式，例如.exe 或.sh 文件，以及Android APK、Apple IPA等各种安装程序格式。
提到DevOps/持续集成这些话题，由于开源免费，历史悠久，插件API丰富，群众基础好（可借鉴模仿案例实践资料多）等原因，Jenkins永远是那个最亮的“仔”，也是众多相关领域厂商或者企业「绕不开的“工具”。」 「不过，依然有很多“不完美”，仅仅是个没有“DevOps灵魂”的CI工具（理由如下），但不得不承认它又是“免费”又有“用户量”的CI工具。下面我通过以下几个方面详细做些剖析」
为了提升研发中心整体效能，农业银行于2019年启动了DevOps首批试点项目的评估工作，并于2020年5月顺利通过由中国信息通信研究院开展的《研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型》持续交付部分三级评估，标志着农业银行相关项目持续交付能力达到国内领先水平。在逐步完善持续交付能力的过程中涌现了许多最佳实践，制品与自动化测试报告双向追溯便是其中之一。
春节前与同事讨论CD（持续交付）的技术方案，发现主流的技术方案是软件交付最后一公里的“AD”（自动化部署）。站在本系列文章提到四个关键价值的“提升交付速度”这个运维价值看，单纯的自动化部署主要将部署/回切工作从1小时提升到5分钟的效率能力上。而在端到端的IT交付价值链中，部署是其中一个节点，所提升的55分钟只占整个IT交付链路中的一部分，更大的消耗是在节点与节点之间的协同。所以，“持续交付”应该跳出“部署”，站在整个IT交付链路，关注节点的自动化、节点与节点之间的连接线，通过标准化、流水线、自动化、相关工具链打通等工程性工作的落地，提升整个IT效能。
DevOps相关的管理实践和工程实践有很多，从精益看板，版本控制，流水线，TDD，代码检查，部署发布等等，对于混沌初开的组织，从哪里开始呢？
说人话就是可以把软件开发流程的制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动在CODING上来实现
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CI阶段除了保证代码没有冲突，编译通过之外，最重要的就是测试 。每次代码变更后，我们需要自动运行测试用例。在初始阶段并不需要实现所有的测试类型。一开始可以以单元测试入手，随着时间扩展覆盖面。
如何做团队技术文章分享和沉淀？这是一个老生常谈的话题。常见的技术选型可以是 Confluence、Dokuwiki、Gitbook 等。
制品是软件开发过程中产生的多种有形副产品之一。广义的制品还包括用例、UML图、设计文档等。而狭义的制品就可以简单地理解为二进制包。虽然有些代码是不需要编译就可以执行的，但是我们还是习惯于将这些可执行文件的集合称为二进制包。本章讨论的是狭义的制品。行业内有时也将制品称为产出物或工件。
首先，我们需要在github中找一个Python项目，如果具有编码能力也可以写一个简单web app。以下项目是一个Flask项目，简单的web应用。这个项目之前使用的是Jenkins完成的持续交付，现在改造成GitlabCI完成。
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