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GitLab 推送代码到 feature/dev]↓[Jenkins 自动触发构建]↓[拉取代码 → 使用 Docker 构建 Maven 项目]↓[编译生成 jeepay-payment.jar]↓[通过 SCP 上传 JAR 到目标服务器]↓[在远程服务器执行停止 → 等待 → 启动流程]↓[完成部署]
本文档详细介绍了在Kubernetes集群上部署Jenkins的完整流程,适用于CentOS 7环境。主要内容包括:1) 环境准备和前置检查;2) 创建命名空间和配置RBAC权限;3) 设置持久化存储(PV/PVC);4) 部署Jenkins的详细配置(包括资源限制、探针和节点亲和性);5) 常见问题解决方案。文档提供了完整的YAML配置示例和操作命令,特别针对存储节点调度、网络配置等实际问题给出
下面把Jenkins地址填上,再点击保存按钮就完成了。再将.kube文件考到Jenkins账户里。去k8s主机将.kube内容拷贝过来。此时由于没有关联,使用命令会报错。使用Jenkins账户登录并使用。最后将token填写道“凭据”中。回来发现命令已经可以使用了。
1、准备一主一从k8s机器,(设备好可以一主多从也行)2、一台harbor仓库机器(dockerhub访问不了)
rm生成后,新建立一个连接,从容器中拷贝出来,如果退出容器这个容器会自动删除的cat。
这些资料,对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!凡事要趁早,特别是技术行业,一定要提升技术功底。
这回对线上容器服务器的流水线进行了一定的改造来满足目前线上的需求,还是会将所有的自动化脚本都放置到代码库中统一管理,我感觉一章不一定写的完,所以先给标题加了个-1,话不多说开干
上篇文章中已经将绝大部分,Jenkins容器项目打包的相关功能改造完成了,这里在对构建部署后的告警类操作进行一些补充
你之前的报错是因为:❌ 指定了,但没创建这个 SA✅ 在 Deployment 的中加上到(临时用)
DevOps是Development和Operations的组合,是一种重视开发人员(Dev)和运维人员(Ops)之间的沟通合作的方法论。DevOps打破了传统开发与运维之间的壁垒,强调跨团队协作与工具链整合。加速交付:快速迭代,频繁发布新功能提高质量:通过自动化任务减少错误增强协助:开发、运维、测试等角色紧密配合全自动化:减少手动操作,提升效率一句话总结:DevOps是跨部门沟通的桥梁,利用相关
上期已经将容器项目的告警补充完成,这期在补充下ansible的相关部署内容,使用的是自建的运维测试项目,目前完成了落项目部署和容器项目部署的流水线,但是这些也只是作为模板,后面还要优化迭代。
前面在容器化的过程中是在主机打包,然后使用Dockerfile将打包的内容进行从新构建,得到项目容器来进行部署,虽然能正常部署使用,但是总感觉项目镜像有些大,所以决定进行瘦身。瘦身过程大体如下。
本系列教程将讲述如何使用Arbess CICD工具快速搭各种场景的cicd自动化部署,以保障软件快速高质量交付。本文将详细介绍如何安装配置使用GitPuk、Docker、Arbess系统,使用流水线拉取GitPuk源码实现前后端项目自动化构建和Docker容器部署。
在前面的文章里面介绍了自由风格和Pipeline方式(裸机部署,docker项目部署)的部署过程,也做出来了模板,目前遇到一个问题就是公司给的运维服务器有限,在构建的过程中发现项目并没有语言版本完全统一,比如有jdk17、jdk21、jdk8,node16,node18等等,这种多语言环境的情况如果混合部署在一台打包服务器上会出现各种奇奇怪怪的问题,所以这次采取了直接使用jenkins的容器节点来
场景:代码部署后,需要快速回退到上个版本。
假设你是一家小超市的老板,每天会产生1000条销售记录(比如“苹果卖了150元”“矿泉水卖了30元”)。哪个类别的商品卖得最好?(水果vs饮料vs日用品)每天的销售额趋势如何?(周一到周日的变化)每个商品的销售额占总比是多少?(苹果占比15%?矿泉水占比3%?这些问题的本质是**“从海量数据中提取统计规律”**,而ES聚合就是解决这类问题的“神器”。ES聚合的核心概念(Bucket/Metric/
本文介绍了如何使用Docker快速搭建Jenkins实例并创建简单的Pipeline项目。主要内容包括:通过Docker命令或docker-compose部署Jenkins单机版,配置必要的端口映射和卷挂载;完成Jenkins初始配置,包括获取管理员密码、安装推荐插件、创建用户;最后演示了创建打印"Hello World"的基础Pipeline项目。文章旨在帮助初学者快速入门J
"8099:8080"# ← 只改这里。user: root# ← 加这一行。# 进入docker中获取jenkins的密码。显示:没有权限,则看方法2;输出的密码后打开浏览器。
微服务架构通过将应用程序拆分为一系列松散耦合的小型服务来提升系统的可维护性和可扩展性。在Java微服务生态中,异步通信模式作为关键的设计范式,能够有效解决服务间的解耦、响应延迟和系统弹性问题。与传统的同步请求-响应模式不同,异步通信允许服务非阻塞地处理请求,通过事件驱动或消息队列机制实现服务间的交互,从而提升整体系统的吞吐量和容错能力。Java在微服务架构中的异步通信模式是构建高性能、高可用系统的
随着微服务架构在企业级应用中的广泛普及,Spring Boot 凭借其 “开箱即用、简化配置” 的特性,成为微服务开发的主流框架;同时,Kubernetes(简称 K8s)作为容器编排领域的标准平台,能高效解决容器化应用的部署、扩缩容、服务发现、故障自愈等问题,二者结合已成为微服务落地的核心技术方案。。
Jenkins容器化任务实践指南 本文档详细介绍了在Jenkins中使用Docker容器运行自动化任务的最佳实践。主要内容包括:容器化任务的核心优势(环境一致性、资源隔离、快速部署);必须使用物理机的特殊场景(UI交互、硬件操作等);基础镜像的选择与定制方法(以Java和嵌入式环境为例);镜像打包与私有仓库推送流程。适用于需要实现标准化、可复用的自动化构建/测试环境的DevOps团队,帮助解决环境
本文介绍了在Docker环境下实现Jenkins主从模式的方法。首先需要准备Linux服务器并安装Docker,拉取Jenkins/ssh-slave镜像。接着通过修改镜像源和编写Dockerfile创建包含Python3环境的定制镜像。然后详细说明了在Jenkins中配置Docker从节点的步骤,包括节点绑定、任务配置和构建过程。最后提供了构建日志查看和测试报告生成的指导。文章旨在帮助开发者快速
20 分钟搞定:Jenkins + Docker 一键流水线,自动构建镜像并部署到远程服务器
你已完成以下目标:✅ 成功构建了包含 JDK、Maven、Node.js 的 Jenkins Master 和 Agent 镜像✅ 在 Kubernetes 上部署了高可用的 Jenkins Master 并实现数据持久化✅ 配置了 RBAC 权限,确保安全访问 Kubernetes API✅ 通过 Ingress 实现了 Jenkins 的外部访问✅ 在 Jenkins UI 中配置了 Kube
在CentOS 7环境下,通过Docker部署Jenkins并为其配置Java Development Kit (JDK) 与Apache Maven,是构建持续集成/持续部署(CI/CD)环境的常见步骤。下面是详细的操作指南,旨在帮助您顺利完成这一过程。
这种渐进式的演进之路,比一场轰轰烈烈的“推倒重来”更具可行性和稳定性,能够以最小的风险支撑业务的持续成长。微服务架构将应用程序构建为一套小型、自治服务的集合,每个服务围绕特定的业务能力构建,可以独立开发、独立部署、独立扩展。这种架构赋予了系统极高的灵活性和韧性,但也带来了分布式系统固有的复杂性,如网络延迟、分布式事务、最终一致性、服务发现、配置管理等。这并非直接拆分成微服务,而是将一个庞大的单体应
本文详细介绍了Jenkins容器化部署与管理实践。主要内容包括:1)容器启动参数详解,重点说明数据持久化、端口映射等关键配置;2)Jenkins系统管理功能,涵盖用户管理、权限配置和角色分配;3)备份恢复与热升级方案;4)常见故障排查方法。特别强调了Docker挂载配置、权限模型设置和安全注意事项,为Jenkins容器化部署提供了完整的技术参考。文中还包含实用建议,如SSD存储优化、定期插件更新等
它以其卓越的灵活性、强大的可扩展性以及丰富的生态系统,构建了一个从理论探索到工业部署的完整闭环。高效的数据读取和预处理是模型成功的前提。TensorFlow提供了强大的模块,可以构建高性能的数据输入管道,支持数据的并行读取、实时增强和批量预处理,最大限度地减少训练过程中的I/O瓶颈。TensorFlow提供了多种方式来构建神经网络模型,从基础的操作层到高级的API,以适应不同层次的用户需求。模型的
当内置层和标准训练流程无法满足需求时,TensorFlow允许您进行深度定制。通过继承`tf.keras.layers.Layer`类可以创建自定义层,实现特定的前向传播逻辑。同样,您可以脱离`fit`方法,使用GradientTape手动编写训练循环,从而实现对梯度、损失函数的完全控制,这对于研究新型优化算法或模型结构至关重要。
存放了所有应用的Kubernetes部署清单模板。
退出容器 root@d3788c4ad31e:~ # exit # 提交容器为镜像(base为容器名,镜像标签含华为云仓库地址) root@bocheng-System-Product-Name:~ # docker commit base swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/bocheng-test/ubuntu22.04:v1。
CI:即持续集成;强调开发人员提交了新代码之后,立刻进行构建、(单元)测试。根据测试结果,我们可以确定新代码和原有代码能否正确地集成在一起;团队需要为每个新功能、代码改进、或者问题修复创建自动化测试用例;需要一个持续集成服务器,它可以监控代码提交情况,对每个新的提交进行自动化测试;尽可能快的提交代码;以下图片来源于网络,可帮助理解,仅供参考:优势:① 提早拿到回归测试的结果,避免问题到生产环境中;
本文介绍了基于Jenkins的持续集成(CI)流程实践,包括Git代码仓库部署、Jenkins环境搭建、Harbor私有镜像仓库构建等关键步骤。文章详细演示了从代码提交、自动构建、镜像打包到容器化部署的全流程实现方法,配置了参数化构建支持多分支部署。通过Pipeline脚本实现了自动化构建流水线,整合了Git、Maven、Docker等技术栈。该方案为企业级软件开发提供了标准化的CI/CD实施参考
在VS Code中使用远程开发容器(Dev Containers)时,自定义Docker镜像能提供完全可控的开发环境。1. 创建自定义Docker镜像创建Dockerfile# 使用官方基础镜像# 安装工具链git \# 配置Python环境numpy \pandas \flask# 设置工作目录2. 配置Dev Container在项目根目录创建"image": "my-custom-dev:l
最近有不少同学搭 jenkins 环境有问题,有的同学用 window, 有的同学用 mac, 有的同学用 linux。还有的同学公司用 window, 家里用 mac,搭个环境头发掉了一地。。。这回我们用 docker 去搭建 jenkins 环境,不管你是用的是什么系统,jenkins 搭建起来都是一样的步骤。而且使用 Docker 以后,不仅是装 jenkins, 装其他的服务器环境也都是标