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jenkins脚本式流水线部署k8s项目实例一
/jenkins-app"] 三、k8s部署服务k8s.yaml文件 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: jenkins-demo name: jenkins-demo env: - name: branch value: <BRANCH_NAME> 四、Jenkinsfile流水线文件 } sh "sed -i 's/<BUILD_TAG>/${build_tag}/' k8s.yaml" sh "sed -i 's/<BRANCH_NAME>/${env.BRANCH_NAME }/' k8s.yaml" sh "kubectl apply -f k8s.yaml --record" } } ----
88031编辑于 2023-06-13 - 来自专栏全栈程序员必看
流水线设计的概念_流水线原理
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 流水线设计的概念 它是面积换取速度思想的又一种具体现。 所谓流水线设计实际上是把规模较大、层次较多的组合逻辑电路分为几个级，在每一级插入寄存器并暂存中间数据。 流水线处理是提高组合逻辑设计的处理速度和吞吐量的常用手段。 如果某个组合逻辑设计的处理流程可以分为若干步骤，而且整个数据处理过程是“单流向”的，即没有反馈或者迭代运算，前一个步骤的输出是下一个步骤的输入，则可以考虑采用流水线设计方法提高数据处理频率，即吞吐量。
68920编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
流水线设计思想_全自动流水线
在硬件电路设计中，流水线设计思想是一种很重要的设计思想，这种思想是一种用面积换速度的思想，用更多的资源来实现高速。 （面积就是需要的硬件数量，如触发器的数量） 顾名思义，流水线思想，就像工厂中的流水线一样。假设是一个手机组装的流水线，一个三个步骤：A，将电池装入手机起来；B，将屏幕组装起来；C，将外壳组装起来。 在上面的三个步骤中，流水线的实现就是：A步骤实现后，将手机发往B，然后A继续组装电池，而不会等待C完成再组装；B和C也是一样。流水线思想就是自己完成自己的功能，不会等待。 如果不采用流水线思想，那么生产一个产品就需要50天，然后再开始从第一个步骤开始。这样以后的每个产品都需要50天。 相当于拥有非流水线的5倍效率 当然在硬件电路设计中，通常面积和速度是保持一定的平衡，一旦面积小，那么速度一般会更慢；而速度一旦提高，面积就会增加。
46830编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
CPU流水线详解_多周期流水线cpu
举例前先对流水线周期选取的问题进行一下解析，我们假设一辆成品车的生产过程分为车轮生产，车门生产，最后组装三个步骤，每辆车的车轮生产需要8s,车门需要12s，而最后的组装需要10s，在本例中生产厂商针对此情况设计了 其实在现实生产中由于工艺水平，原料特性以及制造难度的不同，每级流水线完成任务的时间都可能是不同的，这里如果选择8s或10s为整条流水线的周期将会导致车门生产线的任务不能在单位周期内完成，也就无法及时向下一级提交任务 好，我们回到上例，厂商打算在此3级流水线上生产6辆汽车，流水线周期为12s（流水线的周期选取可参看上文），模拟流程如图1，从图上可以看到，6辆汽车一共花费了9－1＝8个周期，此结果也印证了上文n个任务总共需花费 “k+(n-1)”个周期的公式，此3级流水线生产6辆汽车一共花费的时间是12＊8＝96s。 2增加流水线级数为什么能提升工作效率 我们对车辆1进行跟踪测试，其在3级流水线上的生产时间为8s+12s+10s=30s,同样是车辆1在6级流水线上的生产时间为4s+4s+6s+6s+5s+5s=30s
2.1K30编辑于 2022-09-24 - 来自专栏全栈程序员必看
java 流水线模式_流水线设计模式实现
流水线设计模式实现 接口在管道的各个步骤/阶段：在流水线的步骤/阶段的 public interface Step { 具体实现： public class StepOne implements Step – +2 我会考虑考虑[Java 1.8+流](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/package-summary.html tutorial/collections/streams/)/ [doc’s](http://www.oracle.com/technetwork/articles/java/ma14-java-se-8-
82540编辑于 2022-09-21 - 来自专栏devops探索
结合k8s和pipeline的流水线，并通过k8s接口完成镜像升级
现在这家单位的CICD比较的混乱，然后突发奇想，想改造下，于是就用pipeline做了一个简单的流水线，下面是关于它的一些介绍 写一个简单的流水线 [1611052692.png] 大概就是这么个流程简单来说就是 ：拉代码---》编译---》打镜像---》推镜像---》部署到k8s中，下面的pipeline就是在这条主线上进行，根据情况进行增加 pipeline { agent { label 'pdc&&jdk8 pipeline的异常捕获的写法是有区别的，声明式写法是用的post来进行判断，比较简单，可以参考下官方文档 另外还有一个地方使用了并行执行，同时拉了服务的代码，和构建脚本的代码，这样可以提高执行整个流水线的速度 userRemoteConfigs: [[credentialsId: 'chenf-o', url: '构建脚本的仓库地址']] ] ) } } } } 嗯，情况就是这么个情况，一个简简单单的流水线就完成了 ，如果想快速使用流水线完成CICD，可以参考下这篇文章。
1.1K01发布于 2021-01-27 - 来自专栏程序员
流水线、超流水线、超标量（superscalar）技术对比
市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构，流水线的6步为： ( 1 ) 取指令。 当流水线完全装满时，每个时钟周期平均有一条指令从流水线上执行完毕，输出结果，就像轿车从组装线上开出来一样。 超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期，相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。 采用简单指令以加快执行速度是所有流水线的共同特点，但超级流水线配置了多个功能部件和指令译码电路，采用多条流水线并行处理，还有多个寄存器端口和总线，可以同时执行多个操作，因此比普通流水线执行的更快，在一个机器周期内可以流出多条指令 这种将标准流水线细分的技术，就是超级流水线技术。当然，流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。
6.9K31发布于 2020-08-17 - 来自专栏全栈程序员必看
pipeline流水线框架_流水线主动轮设计
流水线设计就是将组合逻辑系统地分割，并在各个部分（分级）之间插入寄存器，并暂存中间数据的方法。 缺点：功耗增加，面积增加，硬件复杂度增加，特别对于复杂逻辑如 cpu 的流水线而言，流水越深，发生需要 hold 流水线或 reset 流水线的情况时，时间损失越大。 所以使用流水线并非有利无害，大家需权衡考虑。
52710编辑于 2022-09-21 - 来自专栏用户9379187的专栏
Jenkins流水线
一、Jenkins流水线任务介绍之前采用Jenkins的自由风格构建的项目，每个步骤流程都要通过不同的方式设置，并且构建过程中整体流程是不可见的，无法确认每个流程花费的时间，并且问题不方便定位问题。 二、 Jenkins流水线任务1. 构建Jenkins流水线任务 构建任务 构建Jenkins流水线任务 生成Groovy脚本 Hello World脚本生成 构建后查看视图 构建后查看视图2. 每次构建会自动拉取项目并且获取项目中Jenkinsfile文件对项目进行构建 配置pipeline 配置pipeline 准备Jenkinsfile 准备Jenkinsfile文件 测试效果 测试效果三、Jenkins流水线任务实现 拉取Git代码通过流水线语法生成Checkout代码的脚本语法生成pipeline { agent any stages { stage('拉取Git代码') {
1.1K21编辑于 2022-08-24 - 来自专栏全栈程序员必看
verilog流水线设计代码_流水线cpu设计verilog
缺点：增加面积；流水线并不减小单个数据操作的时间，减小的是整个数据流的操作时间； （不懂）功耗增加，硬件复杂度增加，特别对于复杂逻辑如 cpu 的流水线而言，流水越深，发生需要 hold 流水线或 reset 流水线的情况时，时间损失越大。 （详见乒乓设计） (3 4不懂) 3） I/O 瓶颈，比如某个运算需要输入 8 个数据，而 memroy 只能同时提供 2 个数据，如果通过适当划分运算步骤，使用流水线反而会减少面积。 4）片内 sram 的读操作，因为 sram 的读操作本身就是两极流水线，除非下一步操作依赖读结果，否则使用流水线是自然而然的事情。 举例 8bit 流水线加法器 非流水线： input [7:0] a; input [7:0] b; output [8:0] c; assign c[8:0] = { 1
97120编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
五段式流水线_cpu流水线工作原理
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 这个流水线应该是我大二上的时候的最高水平了，现在看起来确实很简单，代码风格也不是很好，没有模块化，而且这些指令也不是严格的mips的所有指令，是自己定义的一些。 2.根据指令集先把一些基本的指令实现，比如LOAD，STORE等，把大概的流水线先画出框图。画出框图后，把基本指令实现。调试，仿真。 • 实验原理 流水线是数字系统中一种提高系统稳定性和工作速度的方法，广泛应用于高档CPU的架构中。 流水线寄存器负责将流水线的各部分分开，共有IF/ID、ID/EX、EX/MEM、MEM/WB四组。根据前面的介绍可知，四组流水线寄存器要求不完全相同，因此设计也有不同考虑。 (1)EX/MEM、MEM/WB两组流水线寄存器只是普通寄存器。 (2)当流水线发生数据跳转时，需清空ID/EX流水线寄存器而插入一个气泡，因此ID/EX流水线寄存器是一个带同步清零功能的寄存器。
77910编辑于 2022-09-21 - 来自专栏云云众生s
KitOps将DevOps流水线转变为MLOps流水线
在现有 DevOps 流水线旁边构建单独的 MLOps 流水线来管理这些方面会导致一些低效率： 重复工作：维护单独的流水线意味着为版本控制、部署和配置管理等任务重复工作。 想象一下为应用程序代码管理一个 DevOps 流水线，为训练好的模型、其依赖项和配置文件管理一个单独的 MLOps 流水线。这种冗余增加了开销，并在流水线之间引入了潜在的不一致性。 jozu-ai/llama3 8B-instruct-q4_0 Meta Platforms llama3 4.1 GiB sha256:ccf9fb3d541c45a65dd99c7272a061776b8cb04d7635a5f844951b410b8ec2a7 model: name: llama3-8B-instruct-q4_0 path: . /llama3-8B-instruct-q4_0.gguf description: Llama 3 8B instruct model ... ...
71610编辑于 2024-06-24 - 来自专栏全栈程序员必看
CPU五级流水线_五级流水线是什么
指令取指（InstrucTIon Fetch）是指将指令从存储器中读取出来的过程。
1.1K20编辑于 2022-09-24 - 来自专栏罗西的思考
深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现
[源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 什么是GPipe 但是流水线并行依然有一些问题： 显存效率：流水线并行减少的显存与流水线的阶段数成正比，使模型的大小可以随 worker 的数量线性扩展。但是，流水线并行不会减少每一层的激活函数的显存占用量。 像模型并行一样，增加流水线大小会减少每个流水线阶段的计算量，这会降低计算与通信的比率。如果要实现好的计算效率，流水线并行还要求其每个阶段的计算负载完美的均衡。 total) for x in histo] tf.logging.vlog(1, 'cost pct = %s', histo_pct) # histo_pct 为 [1/17,5/17,8/ the layer's cost histo_pct = [float(x / total) for x in histo] histo_pct=[1/17,5/17,8/
2K20发布于 2021-08-24 - 来自专栏程序员
流水线、超流水线、超标量（superscalar）技术对比（转）
流水线 流水线技术是一种将每条指令分解为多步，并让各步操作重叠，从而实现几条指令并行处理的技术。 市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构，流水线的6步为： ( 1 ) 取指令。 超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期，相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。 采用简单指令以加快执行速度是所有流水线的共同特点，但超级流水线配置了多个功能部件和指令译码电路，采用多条流水线并行处理，还有多个寄存器端口和总线，可以同时执行多个操作，因此比普通流水线执行的更快，在一个机器周期内可以流出多条指令 这种将标准流水线细分的技术，就是超级流水线技术。当然，流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。
2.6K20发布于 2020-08-17 - 来自专栏k8s技术圈
创建 Tekton 流水线
前面我们创建的两个任务 test 和 build-and-push 都已经完成了，我们还可以创建一个流水线来将这两个任务组织起来，形成一个流水线，这里就是我们要使用的 Pipeline 这个 CRD 对象 创建流水线 比如我们这里的流水线流程为先运行 test 任务，如果通过了再执行后面的 build-and-push 这个任务，那么我们可以创建一个名为 test-pipeline.yaml 的资源对象， 13 seconds Succeeded ∙ test-pipelinerun-test-c4r9m test 46 seconds ago 8 /usr/bin/env sh docker login harbor.k8s.local docker build -t $(resources.outputs.builtImage.url tekton-demo:v0.3.0-20210617-125634 [build-and-push : build-and-push] The push refers to repository [harbor.k8s.local
98940发布于 2021-06-25 - 来自专栏新亮笔记
部署流水线解析
什么是部署流水线 部署流水线是指软件从版本控制库到用户手中这一过程的自动化表现形式。 流水线的输入是版本控制中的某个具体版本。 部署流水线的相关实践 只生成一次二进制包； 对不同环境采用同一部署方式； 对部署进行冒烟测试； 向生产环境的副本中部署； 每次变更都要立即在流水线中传递； 只要有环节失败，就停止整个流水线； 提交阶段 每次提交都生成部署流水线的一个新实例。 缓解这类风险非常简单，只要把这个发布环节视为部署流水线的一个自然结果就行。 实现一个部署流水线 无论是从零创建新项目，还是想为已有的系统创建一个自动化的流水线，通常都应该使用增量方法来实现部署流水线。
74530编辑于 2022-05-17 - 来自专栏用户7873631的专栏
go 流水线模式
(out1)//全部+1后，关闭out通道. }() for v:=range out1{ fmt.Println(v) } } 解释： ，可以看到有两个goroutine构成了一个简单的流水线
23610编辑于 2024-03-24 - 来自专栏编舟记
流水线即代码
说得烂俗点，流水线已经是 CI/CD 实践过程中的“最后一公里”，让流水线变成软件开发中的“一等公民”（即代码）是大势所趋、民心所向。 这些问题会在流水线的演化过程中恶化得越来越严重。一般来讲，除非不再使用，否则流水线不会保持一成不变。 流水线自举 小结 流水线即代码是个新概念，也就意味着我们还需要花时间去探索与之相关的实践，比如，调试和测试（既然是代码就需要测试）。 一旦有了这些实践，我们就可以把流水线本身作为产品放到流水线上运作起来，那时将会看到一种很好玩的现象——旧的流水线会构建并部署新流水线，完成流水线的自举 (pipeline bootstrap) 。 此外，当流水线成为代码，它在最终的交付物中必然占据一席之地，其潜在的价值还等待我们挖掘，至少从精益的角度，流水线能做的事情还有很多。
89730发布于 2018-08-17 - 来自专栏希里安
流水线使用浅谈
## jenkins和gitlab-ci 有读者有疑惑，为什么先用gitlab-ci而不是jenkins，我这里就来简单对比下，gitlab的流水线和jenkins的流水线。 1. 总之个人开发者或者小团队来讲可以选择gitlab的流水线足够使用，而规模大一点就根据实际选择gitlab或者jenkins流水线，结合使用。 Docker Machine (auto-scaling) Kubernetes Instance (alpha) Custom 目前一般使用ssh、hell和docker以及k8s ，简单来说就是执行远程命令、脚本、以及镜像操作和部署到k8s的作用。 所以,我们可以在同一个CI/CD流水线中,使用shell执行器构建应用,使用docker执行器部署应用。
81910编辑于 2023-10-30
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