执行流水线的子流水线运行id可以通过以下步骤进行查找:
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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。
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。
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。
1.背景 1.1 目前使用 Jenkins 遇到的问题 编排引擎不稳定 Jenkins 是由 Java 编写的编排引擎,在 Full GC 时会 Stop The World(STW)。在大规模构建时,STW 可能会导致 Jenkins 无法处理新的请求。 大量构建卡顿 Jenkins 使用磁盘文件存储数据,每条流水线、每次构建都会占用一个文件目录,产生大量文件。通常流水线数量有限,但在构建达到 10000+ 级别时,会感受到 IO 对 Jenkins 的影响。 开发插件成本高 虽然 Jenkins 已经有
对于很多初学者来讲,可能接触的都是Declarative Pipeline,即声明式pipeline语法,这种类似我们在做自动化测试时所接触的关键字驱动模式,只要理解其定义好的关键词,按要求填充数据即可。
Jenkins是一个DevOps工具,可以用来自动构建、测试和交付软件代码。如果你是Jenkins的新手,本教程将帮助你理解如何使用以下方法之一创建Jenkins流水线(Pipeline):
如图所示为谷歌提出的流水线并行算法,名为 GPipe,论文位于 https://arxiv.org/abs/1811.06965。首先将模型切分为连续的多个 stage,每个 stage 占据一台设备,从而利用多台设备容纳下单设备无法容纳的模型。其次,GPipe 将 mini-batch 切分为多个 micro-batch,每次只处理一个 micro-batch。在处理完当个 micro-batch 后,该 micro-batch 的结果将会被发送给下一台设备,同时开始处理下一个 micro-batch。
Drone is a self-service Continuous Integration platform for busy development teams.
今天整理下从传统的CI/CD到DevOps研发运维一体化的整个演进过程。类似于每日构建和冒烟测试,实际上在10多年前就已经在实践,比如当前用的笔记多的Ant+CruiseControl方式来实现自动化的编译构建和持续集成能力。
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)
Jenkins是一个自动化服务器,目前发展超过15年,比较成熟的CI工具(也可以CD)能够实现自动化集成发布。 Jenkins构件任务一般有2种,一种是“构建一个自由风格的软件项目”和“流水线”项目。本文讲解的是使用pipeline流水线搭建一个GO工程的持续集成任务的完整方法。
在实际工作中,我们经常需要的一个功能是能够在任务之间共享制品,以便缓存构建工具(比如 Maven 和 NPM)的依赖项,在 Tekton 0.10 版本就发布增加了对 Workspaces 的支持,这使得流水线中的任务可以更加轻松地使用 PV 来共享数据了,Workspaces 允许指定一个或多个 pipeline 中 task 运行时需要的 volume。
有几种方法可以在 DevOps 环境中管理您的云基础架构。DevOps 是一种鼓励快速流动的应用程序开发以及促进 IT 团队开发、测试、发布过程无缝无缝衔接的方法。
之前我们在《Java 中的 Pipeline 设计模式》 一文中介绍了 Pipeline 设计模式,核心思想是创建一组操作(管道)并将数据在这些操作中传递,每个操作可以独立工作,同时处理多个数据流。
CPU执行一条指令也是类似的操作:取址-》解码-》执行,不断重复。此时一条指令需要三个时钟周期才能完成(取址,解码,执行)。
在日常工作中,TAPD与流水线、代码仓库是研发团队高频使用的工具。对开发、测试同学来说,如果能实现平台间的信息打通,可以减少平台间的跳转切换,有效提升工作的效率。 TAPD第三方服务集成能力,支持与代码仓库、流水线进行了深度打通,力求为开发团队提供流畅高效的使用体验。我们梳理了一份攻略,掌握下面几个小技能,让TAPD与代码仓库、流水线一起,成为研发团队的得力助手,让开发工作提质增效! 代码紧密关联,研发管理更高效 TAPD与腾讯工蜂、Gitlab等代码仓库进行了深度打通,管理员需要在 「公司管理 -
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。
工业上的流水线,又称装配线,指每一个生产单位只专注处理某一个片段的工作,以提高工作效率及产量。
一种提升性能的方法叫 "指令流水线",想象下你要洗一整个酒店的床单,但只有 1 个洗衣机, 1 个干燥机。
之前在团队中分享了qiankun微服务的单镜像的部署方案, 详细解析了单镜像部署的好处,但由于单镜像部署在构建时比较复杂,如果在上线时人工地去构建镜像,将是一个非常复杂,且容易出错的事情。所以本篇文章会介绍一种使用GitLab CI/CD来构建一个微服务单镜像的流水线,并应用于生产, 我称之为 aio 方案 all in one 。五个应用构建到一个docker镜像中。
随着互联网软件行业快速发展,为了抢占市场先机,企业不得不持续提高软件的交付效率。特别是现在国内越来越多企业已经在逐步引入DevOps研发模式的变迁,在这些背景催促之下,对于企业研发团队所需要具备的持续集成和持续交付(简称CI/CD)能力变得越来越不可或缺。
使用GitLab自带的流水线,必须要定义流水线的内容,而定义内容的文件默认叫做.gitlab-ci.yml,使用yml的语法进行编写。 目前任务关键词有28个,全局的关键词有10个,两者重叠的有很多。今天我给大家先讲解一下常用的关键词,掌握了这些关键词的用法,你可以编写逻辑严谨,易于扩展的流水线。
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。
Jenkin的多分支流水线,允许Jenkinsfile与需要 Jenkins 构建的应用程序代码放在一起,然后 Jenkins 从源代码管理系统中检出 Jenkinsfile 文件作为流水线项目构建过程的一部分并接着执行你的流水线。
我们可以通过访问jenkins 提供的链接触发jenkins流水线进行构建,如图所示:
首先回过头再来看看pipeline input的语法及功能,参考我之前总结的pipeline input语法
“这是一本非常理想的书,既适合CI/CD的新手,也适合使用Jenkins多年的老手。这本书将帮助你发现以及重新发现Jenkins中的未知世界。”
点击上方蓝字关注我们! | 导语 持续集成强调开发人员提交了新代码之后,立刻进行构建、测试。根据测试结果,确定新代码和原有代码能否正确地集成在一起。本文介绍了腾讯文档项目中自动化测试在持续集成中的实践。 背景 腾讯文档自动化测试种类较多。包括了:单元测试,bvt测试,集成测试(包括了基于接口输入输出进行验证的端到端测试和Web端API接口测试),e2e测试(UI触发UI验证的界面自动化测试)以及性能测试。 测试代码编写语言,使用框架种类较多。由于大部分前端测试框架单元测试与e2e测试相互独立,所以
腾讯基础开发中心负责维护着腾讯文档除编辑器外的大部分业务, 包括 90+ npm 包与 170+ 的 CDN 组件,还有六个 application 服务,散落在七个业务仓库中。随着业务量和开发同学的逐渐增多,基础设施的不完善导致导致开发效率越来越低,一个业务需求需要横跨两三个仓库是常事。代码只需要写一行,发布测试包,更新版本,部署环境这些反而需要一小时,大伙苦不堪言。而且多仓库的基础设施维护也成本越来越高,如何提高多项目的开发效率,降低维护成本,成为了急需解决的问题。
Drone是一款基于容器技术的持续集成工具,使用简单的YAML配置文件即可完成复杂的自动化构建、测试、部署任务,在Github上已经有22K+Star。
也称为普林斯顿结构,即程序将指令存储器和数据存储器合并在一起的存储结构,程序与数据公用1个存储空间,只是程序指令存储地址与数据存储地址指向同一存储器的不同物理地址;采用单一的地址及数据总线,程序指令与数据的宽度相同,在告诉运算时,传输通道上存在着瓶颈效应。
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
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
本文将以MySQL 5.7 X Plugin为例,对比分析流水线(pipelining)和并行查询技术。 另一篇博文《MySQL 5.7 X Plugin支持异步查询》(Asynchronous Query Execution with MySQL 5.7 X Plugin),介绍了运行MySQL 5.7 X Plugin的方法: Hash分区 开放MySQL的CPU内核数连接 由于5.7 X Plugin只支持流水线技术(缩短往返延时),且不支持MySQL连接复用(MySQL在执行单项
计算机的流水线把一个重复的过程分解为若干子过程,每个子过程与其他子过程并行执行。由于采用流水线技术只需增加少量硬件就能把计算机的运算速度提高几倍,因此成为计算机中普遍使用的一种并行处理技术。
KubeVela 打通了应用与基础设施之间的交付管控的壁垒,相较于原生的 Kubernetes 对象,KubeVela 的 Application 更好地简化抽象了开发者需要关心的配置,将复杂的基础设施能力及编排细节留给了平台工程师。而 KubeVela 的 apiserver 则是进一步为开发者提供了使用 HTTP Request 直接操纵 Application 的途径,使得开发者即使没有 Kubernetes 的使用经验与集群访问权限也可以轻松部署自己的应用。
Zadig 是目前很火的云原生持续交付平台,具备灵活易用的高并发工作流、面向开发者的云原生环境、高效协同的测试管理、强大免运维的模板库、客观精确的效能洞察以 及云原生 IDE 插件等重要特性,为工程师提供统一的协作平面,可以满足大部分的企业交付场景。
效率,是所有互联网公司追求的。新服务/产品上线之时,往往是全团队最紧张的时刻。一旦出现异常情况,大家熬通宵全网替换程序,一旦出现异常情况还得全部回滚。然后开发人员白天紧急改 bug,又到深夜来找运维升级。可以说是苦不堪言。
pipeline流水线设计是一种典型的 面积换性能的设计。一方面通过对长功能路径的合理划分,在同一时间内同时并行多个该功能请求,大大提高了某个功能的吞吐率;另一方面由于长功能路径被切割成短路径,可以达到更高的工作频率,如果不需要提高工作频率,多出来的提频空间可以用于降压降功耗。
CODING DevOps 包括代码托管、项目管理、测试管理、持续集成、制品库等多款产品和服务,涵盖软件开发从构想到交付的一切所需,使研发团队在云端高效协同,实践敏捷开发与 DevOps,提升软件交付质量与速度。
现在的CPU处理器一般都是超流水线工作,动不动就是10级以上流水线,超高主频,这两者之间有什么关系呢?今天就跟大家科普下CPU流水线的工作原理,以及他们之间的关系。
流是Java API的新成员,它允许你以声明性方式处理数据集合(通过查询语句来表达,而不是临时编写一个实现)。就现在来说,我们可以把它们看成遍历数据集的高级迭代器。
来源 | dzone.com/articles/13-jenkins-alternatives-for-continuous-integration
Tech 导读 本文介绍了作者对CICD的理解以及在项目中开展CICD的几种场景,总结了每种场景实践的关键节点、带来的收益,以及结合具体项目开展的实际应用。读者可以借鉴本文中描述的场景,或借鉴文中提到的实践方式,在项目中开展CICD,为项目在持续集成部署上做具体的支撑。
Jenkins 是目前最常用的持续集成工具,拥有近 50% 的市场份额,它还是很多技术团队的第一个使用的自动化工具。但是随着自动化领域的持续发展,Jenkins 逐渐暴露出了一些问题,例如缺乏功能、维护问题、依赖关系和扩展问题等等。
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