Jenkins 已经成为大量公司最常用的一种持续集成工具了,但是目前pipeline的普及程度可能依然低于30%,大量的团队依然使用自由风格这种笨重的方式,给统一构建过程、构建集中管理带来极大的不便。
Jenkins已经成为大量公司最常用的一种持续集成工具了,但是目前pipeline的普及程度可能依然低于30%,大量的团队依然使用自由风格这种笨重的方式,给统一构建过程、构建集中管理带来极大的不便。笔者通过下面的18个问题来讲解一下为什么企业级持续集成服务需要使用pipeline的构建方式。
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
Jenkins是卓越的自动化工具之一。Jenkins可通过使用插件进行设计扩展。插件使Jenkins拥有极大的灵活性,可以在各种平台上自动执行各种流程。Jenkins Pipeline建立在这种灵活性和丰富的插件生态系统的基础上,同时使Jenkins用户能够将其Jenkins自动化代码编写。
Jenkins系列实践文章 Jenkins2.0 Pipeline导入 Pipeline as Code是Jenkins 2.0版本的精华所在,是帮助Jenkins实现从CI到CD华丽转身的关键工具
大家好,今天,我们将一起来学习基于Spinnaker的持续交付实践,相信各位同学之前应该都听过Spinnaker吧,但是你实际上去部署的时候 肯定是很困难的,更甭说上去用了。今天我们这次演讲,就是为大家去解决这些问题,让大家真正的去用起来,然后体验一下Spinnaker的高级的特性。
我经常发现自己需要在一堆不同的配置上执行相同的操作。到目前为止,意味着我需要在流水线上的同一阶段制作多个副本。当我需要修改时,必须在整个流水线的多个地方做相同的修改。对于一个更大型的流水线来说,即便维护很少的配置也会变得困难。声明式流水线1.5.0-beta1(可以从 Jenkins 实验性更新中心获取)添加了一个新的 matrix 部分,该部分能让我一次指定一个阶段列表,然后在多个配置上并行运行同一列表。让我们来看一看!
Jenkins管道使用户能够构建完整的持续交付(CD)管道,并作为其应用程序代码的一部分。构建,测试和交付步骤成为应用程序本身的一部分,存储在Jenkinsfile中。声明式管道语法提供了一个简单的预定义层次结构,以使所有经验级别的用户都可以访问管道和相关的Jenkinsfiles的创建。最简单的形式是,管道在代理上运行并包含阶段,而每个阶段都包含定义特定操作的步骤。
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。
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。
Spinnaker 是 Netflix 在2015年开源的一款持续交付平台,它继承了 Netflix 上一代集群和部署管理工具 Asgard:Web-based Cloud Management and Deployment的优点,同时根据公司业务以及技术的的发展抛弃了一些过时的设计:提高了持续交付系统的可复用性,提供了稳定可靠的API,提供了对基础设施和程序全局性的视图,配置、管理、运维都更简单,而且还完全兼容 Asgard,总之对于 Netflix 来说 Spinnaker 是更牛逼的持续交付平台。
事件:ThoughtWorks在2016年11月发布的技术雷达中将“Jenkins as a deployment pipeline”列为了“暂缓”。 Jenkins以“持续集成”闻名,进入持续交付时代后,常被人们用来尝试搭建deployment pipeline,我以前也乐此不疲。遗憾的是Jenkins的设计是以单个job为核心,deployment pipeline的实现需要靠官方或社区插件来支持,看上去都能实现,但在实际使用中总让我觉得差了点什么。最近的一则广告可以完美表达这种体验: (图片来
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Jenkins是一个开源自动化服务器,允许您构建管道以自动化构建,测试和部署应用程序的过程。在本指南中,您将实施基本工作流程,以加快持续集成和持续交付(CI / CD)过程。
快速质量是大多数CIO的新口头禅。作为响应,Development Operations已经发展了其软件生命周期-变得更加敏捷和更具可扩展性,同时试图提供完美的体验。作为响应,公司不断向消费者提供新产品和更新,而对缓慢而复杂的测试过程的依赖限制了他们交付高质量代码和功能的速度。快速的变化步伐直接影响功能测试空间。如何在保持最高体验标准的同时快速交付产品?
Matrix 项目的概念是在不同的版本中测试多种类型的相似技术。Matrix构建相互独立,因此可以并行运行。例如,可能要跨多个Java版本构建其项目测试。
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。
Pipeline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。它通过Domain Specific Language(DSL)syntax定义Pipeline As Code并且实现持续交付的目的。
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)
DevOps定义(来自维基百科): DevOps(Development和Operations的组合词)是一种重视“软件开发人员(Dev)”和“IT运维技术人员(Ops)”之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程,来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。
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)
在提及自动化测试的时候,很多人会把工具的使用等同于自动化测试。自动化测试应该是一个策略性的系统化工程,不只有自动化工具。自动化测试要发挥其频繁快速的质量反馈作用,还需要团队从文化和技术上去建设和学习。
前篇博文我们实践了jenkins pipeline的脚本模式,体验到了pipeline的流式构建流程,以及通过bule ocean更清晰的展示了构建的全过程,下面我们就jenkins pipeline相关内容做个全面的了解。
作为一种流行的持续集成和交付工具,Jenkins有多种方式来实现交付流水线。其中,Jenkins Pipeline是一种比较流行的方式,它提供了一个DSL(Domain Specific Language 的缩写,中文翻译为:领域特定语言)来描述交付流水线。
如同工厂的生产线,每个节点只关注自己的任务,然后流向下一个节点。 我们在编排jenkins时,也可以使用这种思想。
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
Pipline简介 pipline 是帮助 Jenkins 实现 CI 到 CD 转变的重要角色,是运行在 jenkins 2.X 版本的核心插件,简单来 说 Pipline 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发布流程,从而实现单个任务很难实现的复杂流程编排和任 务可视化,Pipeline 的实现方式是一套 Groovy DSL,任何发布流程都可以表述为一段 Groovy 脚本。 Pipline优势 可持
在微服务项目中具有很多个服务模块,为了便于管理需要将项目规范化,使用GitLabGroup管理整个项目,每个project对应一个微服务,每个微服务对应一个Jenkins job。开始发布的时候需要我们在手动选择各个服务然后发布。模块很多的时候就不太方便了。
Go是一款先进的持续集成和发布管理系统,由ThoughtWorks开发。(不要和Google的编程语言Go混淆了!)其前身为CruiseControl,是ThoughtWorks在做咨询和交付交付项目时自己开发的一款开源的持续集成工具。后来随着持续集成及持续部署的火热,ThoughtWorks专门成立了一个项目组,基于Cruise开发除了Go这款工具。ThoughtWorks开源持续交付工具Go,Go的官方网站是http://www.go.cd/,其文档是http://www.thoughtworks.co
如果您确实想从CLI运行Pipeline而不启动完整的Jenkins实例,则可以查看Jenkinsfile-runner项目。在某些情况下可能出于开发/测试目的而适用。
pipeline的代码定义了整个构建过程,通常包括构建应用程序,测试然后交付应用程序的阶段,下面是pipeline语法中的基本概念:
如果需要分别在Chrome、Firefox、IE等浏览器的各个不同版本中对同一个web应用进行UI测试,怎么做呢?
本文目录: 一、普元DevOps平台建设历程 二、如何建设企业级的DevOps平台 明确定位:DevOps是覆盖IT全生命周期的生产线 理清思维:DevOps思维和互联网思维的区别 认清价值:DevOps给你带来怎样的业务价值 建设步骤:DevOps平台建设步骤 细节至上:DevOps平台建设关键点 三、DevOps平台架构剖析 总体架构解析 敏捷过程 持续集成 自动化部署 持续交付流水线 一、普元DevOps平台建设历程 普元从2008年开始研发持续集成平台(CIP)、自动化测试平台(UTP),2009年
显然,基本结构满足不了现实多变的需求。所以,Jenkins pipeline通过各种指令(directive) 来丰富自己。指令可以被理解为对Jenkins pipeline基本结构的补充。
Jenkins就不用做多余的介绍了,作为CI/CD首选的开源解决方案,持续集成 (Continous Intergration)/ 持续交付 (Continous Delievery),本文只是用于记录使用 Jenkins 的一些基本操作,Jenkins官方文档也率先支持中文,相信对大家的学习热情会有积极地促进作用。
如果在上图每列的技术栈上花费一个月左右的话,那么我们现在处于第 4 个月。基于前文的学习,我们已经知道了如何配置将要运行代码的服务器基础架构、如何正确地对代码进行版本管理、如何将代码打包以备部署。今天我们要讨论如何部署代码。
Jenkins X的无服务器风格,或者有人称之为Jenkins X Next Generation,试图重新定义我们如何在Kubernetes集群中进行持续交付和GitOps。
本文目录: 一、背景 二、我们的需求是什么? 三、概念澄清 四、概念模型 五、总体设计 六、关键点设计 七、总结 一、背景 说到自动化部署,大家肯定都会想到一些配置管理工具,像ansible,chef,puppet, saltstack等等。虽然这些工具给运维效率和安全性带来了很多好处。但是实际工作中,我们还是会遇到一些问题: 这些工具无法普及到开发、测试人员,经常找运维帮忙,无法自助; 项目人员无法直观的参看到系统的部署架构设计,及架构的演进过程; 从物理架构设计到最终上线,无法形成闭环; 受差异
在做接口自动化时随着案例增多,特别是流程类案例增多,特别是asp.net的webform类型的项目,再加上数据库校验也比较耗时,导致RF执行案例时间越来越长,就遇到这样一个问题,705个接口测试案例(案例包含流程类案例,一个流程类案例可能包含3、4个单个案例,单个案例又都包含登录),通过Jenkins在单机上要跑13小时30分钟,而且目前还不是整个项目所有的接口测试案例,案例个数还在继续增长,一个系统假如有3、4000个接口那如果按照这个速度可能得跑一两天,这是很可怕的。
原文发表于:https://www.rea-group.com/blog/continuous-integration-and-delivery-pipeline-mistakes/
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。
Jenkins是一款能提高效率的软件,它能帮你把软件开发过程形成工作流,典型的工作流包括以下几个步骤:
来源:新智元本文约3000字,建议阅读5分钟本文详细介绍了一些训练大型神经网络的相关技术及底层原理。 想知道那些超大规模神经网络都是怎么训出来的?OpenAI一篇文章总结:除了显卡要多,算法也很重要! 如今AI的很多进步都要归功于大型神经网络,尤其是大公司和研究机构提供的预训练模型更是推动了下游任务的进步。 但想自己动手训练一个大型神经网络并不简单,首先要面对的就是海量的数据、多机协调和大量GPU的调度工作。 一提到「并行」,冥冥之中就会感觉多了很多隐藏的bug。 最近OpenAI发布了
最初开始,指令一条一条顺序执行,后来当工艺进步了,CPU中的元件越来越多,而在原来的顺序执行的过程中,只有一条指令的某一个阶段在执行,如取指,取数据等等,其他元件都处于等待的状态,于是为了提高CPU吞吐量,以及指令并行的效率,于是PipeLine应运而生
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】想知道那些超大规模神经网络都是怎么训出来的?OpenAI一篇文章总结:除了显卡要多,算法也很重要! 如今AI的很多进步都要归功于大型神经网络,尤其是大公司和研究机构提供的预训练模型更是推动了下游任务的进步。 但想自己动手训练一个大型神经网络并不简单,首先要面对的就是海量的数据、多机协调和大量GPU的调度工作。 一提到「并行」,冥冥之中就会感觉多了很多隐藏的bug。 最近OpenAI发布了一篇文章,详细介绍了一些训练大型神经网络的相关技术及底层原理
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。
本节基于“ 入门指南”中介绍的信息,并应作为参考。有关如何在实际示例中使用Pipeline语法的更多信息,请参阅 本章的Jenkinsfile部分。从Pipeline插件2.5版开始,Pipeline支持两种离散语法,详细说明如下。对于每个的利弊,请参阅语法比较(下文中)。
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。
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