Buildkite Pty Ltd 扩展了其同名注重并发性的 持续集成和交付软件,使其成为一个完整的平台,增加了测试引擎、包注册服务和移动交付云。 因此,该软件在许多规模化公司中得到应用,包括 Airbnb、Canva、Lyft、PagerDuty、Pinterest、PlanetScale、Shopify、Slack、Tinder、Twilio、 “采用交付优先的思维方式对于我们发展至关重要,”他断言。 为了说明为什么加速持续集成对于规模化公司如此重要,Kitt 提供了一个例子:像 Uber 这样的公司可能拥有 5000 名开发人员。在工作日开始时,大多数开发人员或多或少会同时开始进行代码提交。 Kitt 表示,对于不想管理移动应用程序交付复杂物流的组织来说,这是理想的选择。
本文回答一个更现实的问题——在规模化AI交付中,这套协议如何与现有工程基础设施协作,才能实现成本最优的语义一致性治理。 本文从工程实践视角,讨论设计意图治理在规模化交付中的落地路径与成本优化逻辑。二、规模化交付的语义一致性挑战AI工程化进入规模化阶段后,组织面临一个结构性矛盾:系统能力指数增长,语义一致性线性衰减。 本文聚焦后者在规模化交付中的工程实践。 五、成本优化:规模化交付的杠杆效应在规模化组织中,设计意图治理的价值可以从三个经济学维度量化。 :越复杂越有价值组织规模人工治理边际收益机器治理边际收益1-2产品高(人工可覆盖)低(固定投入未摊薄)5-8产品递减(覆盖不足)上升(首次跨越盈亏点)10+产品负值(治理成本>风险拦截价值)显著递增(覆盖率
这篇文章将继续给大家介绍Jenkins+Ansible+GitLab持续交付平台搭建。 Jenkins+Ansible+GitLab持续交付平台搭建-第1篇 Jenkins+Ansible+GitLab持续交付平台搭建-第2篇 Jenkins+Ansible+GitLab持续交付平台搭建 -第3篇 Jenkins+Ansible+GitLab持续交付平台搭建-第4篇 Jenkins+Ansible+GitLab持续交付平台搭建-第5篇 Jenkins+Ansible+GitLab持续交付平台搭建 -第6篇 Jenkins+Ansible+GitLab持续交付平台搭建-第7篇 jenkins使用 1.jenkins插件下载: http://updates.jenkins.io/update-center.json ERROR: The fingerprint for the RSA key sent by the remote host is ERROR: 38:9e:83:75:a8:d2:87:f1:d4:be
交付持续性缺失: 浅水区的单点AIGC(如概念图、原型、角色素材的“图生图/图生3D”)大幅降低了试错成本,解决了“有没有”的问题,但无法接入DCC、资产规范和版本控制,无法满足工程级“复用、维护、迭代 ”的持续交付要求。 构建Harness可信交付系统:以工程约束驯服AI执行力 针对深水区的结构性挑战,腾讯游戏技术专家杨梦舟提出,必须从Prompt Engineering(把话说清楚)、Context Engineering 驱动《星尘猫语》研发自循环:全链路AI工程的落地映射 在实际游戏项目《Echoes of the Starcat》(星尘猫语)的开发中,Harness工程闭环完成了从需求定义到交付沉淀的全流程验证。 依托WorkBuddy、CodeBuddy以及完备的MCP接口生态,腾讯提供了一套将模糊需求压缩成可信交付系统的基础设施。
Agent规模化落地,不是让更多人打开同一个聊天框,而是把那些已经证明有效的工作方式沉淀下来,让后来的人可以直接站在上面继续用。 没有过程记录,Agent交付越多,管理压力越大。FinClaw企业级Agent中台企业要规模化引入Agent,不能只靠员工各自探索。 这才是规模化真正需要的状态:业务能跑,管理也跟得上。先沉淀一个流程,再扩大到更多团队Agent规模化,不适合一开始就全面铺开。更实际的做法,是先选一个足够高频、边界又比较清楚的流程,把它跑顺。 企业要的是可复制的AI工作方式Agent已经能交付结果,这件事本身已经被很多人验证过了。但企业真正要跨过去的,是从“某个人用得很好”到“一个组织能持续使用”。 当Agent不只是个人助手,而是能被组织复用和管理时,AI能力才真正有机会规模化进入企业。
背景 传统 Web 前后端协作模式中,HTTP API 是前后端的分界点,服务端交付 API,Web 端根据 API 构建应用。 感想 直接交付 SDK,其实在 RPC 调用中很常见。 因为 RPC 接口通常有结构化的协议文件,比如 protobuf,可以借助自动化工具,生成各种语言的调用 SDK(即桩代码 Stub)。
Devtron 的特点: Kubernetes 的零代码软件交付工作流程 多云部署 轻松 DevSecOps 集成 应用程序调试仪表板 企业级安全性和合规性 GitOps 运营可视化 实践 出于演示目的 ,将使用 microK8s 设置集群 $ sudo snap install microk8s --classic --channel=1.22 $ sudo usermod -a -G microk8s $USER $ sudo chown -f -R $USER ~/.kube $ sudo su - $USER microk8s enable dns storage helm3 $ echo "alias kubectl='microk8s kubectl '" >> .bashrc $ echo "alias helm='microk8s helm3 '" >> .bashrc $ source .bashrc
本文来自the broadcast bridge,由AMGMedia的Michael Grotticelli编辑,文章主要内容是“内容感知编码可能是成本效益高的8K交付的关键”。 方案将8K内容智能地编码成4个4K流传输,由8K电视放大,这样可以节省带宽,降低发行成本。 你也可以在YouTube和Vimeo上观看8K内容——主要是自然纪录片。这些内容大多是以8K(或4K)拍摄的,但由于存储和其他障碍,没有以8K格式发布。 Harmonic的Thierry描述了在阿根廷进行的一场足球比赛的8K制作和2019年法国网球公开赛的一些测试,他说事后 "看起来非常好",但他指出,交付一个现场活动仍然是个问题。 4K上变换 Harmonic的Thierry建议,目前的8K制作可以用三台8K摄像机拍摄,并在发行前对图像进行降维。然后在电视机上进行升级到8K。
当前内容创作团队普遍面临以下战略困境与业务痛点: 交付不可控依赖人工补漏: 需求、边界和验收标准不够稳定。 五层架构与全链路自动化机制 针对上述痛点,腾讯云山海星辰团队推出了 Nova AI (v1.0 & v2.0),其核心逻辑在于构建 Harness 体系——将AI的随机生成转化为稳定生产的组织机制,通过约束、验证、集成和交付 该系统通过以下五层架构实现业务交付: 创作工具层(系统承接分散动作): 为每个生产动作设置明确的入口、标准对齐的输入输出,并确保结果顺畅进入下游链路。 三、 沉淀可量化的短剧生产与流转指标 通过将AI能力约束并标准化,Nova AI 系统在实际投产中实现了高效的业务流转,沉淀了以下核心生产数据: 研发侧敏捷交付: Nova AI v1.0 验证了研发Harness
持续集成和持续交付等实践能够在进行任何更改后立即将代码交付到生产环境中。当使用更小改动的代码块时,将会让新功能发布和修复BUG并行成为可能。 今天我们将重点介绍 CI/CD 的第二阶段,持续交付。它有助于确保代码已准备好交付。它的主要特点是代码构建、测试和交付等过程的自动化,有助于及早避免错误并最大限度地降低风险。 何谓持续交付 根据持续交付的实践,团队开发软件是以最小变动代码块为单元,产品发布不是手动进行的,而是通过一个按钮来完成的。代码中的每个小改动都会自动构建、测试并发布到生产环境中。 这些过程可以在整个交付过程中继续进行,从一开始就为产品带来质量。 灵活性。CD 能够经常发布新功能,即使整个产品都在开发中。 该技术有几个阶段,例如管理流程、测试和定义产品是否已准备好交付,这涉及不同的部门和不断的协作。
微服务的架构给质量交付团队带来了新的技术架构思维和挑战。 那么这对质量交付团队而言带来的一个压力和挑战就是每次发布上线后,十个集群都是需要验证的,为什么这样说了? 然后结合Jenkins就可以打造可持续的集群规模化的流水线的验证,这样可以形成可持续的质量交付。 /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #author:无涯 import pytest,requests from page.book import * 和CI整合后,形式可持续的流水线的交付,具体如下: 微服务是一种好的架构模式,它把“软件即服务”体现的非常完美,但是同时也带来了很多需要解决的问题。
《持续交付》提出了一系列贯穿整个软件交付生命周期的最佳实践。但它成书的年代(2010年)云计算尚未得到广泛应用,尤其在软件开发过程中的应用非常有限。 如果站在今天的技术水平和对云计算的理解水平基础上回顾《持续交付》的内容,我们有可能提出一组全新的、原生于云环境的持续交付实践。 ? 对于这些反模式,《持续交付》提出的解决办法是“将几乎所有事情自动化”。 ---- 部署流水线 《持续交付》提出了“部署流水线”的概念(如下图)。“随着某个构建逐步通过每个测试阶段,我们对它的信心也在不断提高。 《持续交付》中提倡整个部署流水线“只生成一次二进制包”,并且在各个验证步骤之间传递二进制包。
这个是比较典型的交付产品的测试思路,对于“笔”这个产品,它需要满足以上我们考虑到的信息,在这个过程中,我们关注的是对于笔的产品说明书,以此为蓝本来设计我们的测试用例,测试人员关注的是说明书是否写的足够清晰 在敏捷的环境中,我们关注的是交付价值,需要澄清原始需求背后客户的真实痛点是什么。 最终交付了此功能,并与客户简单讲解了整个使用配置过程,得到了客户的认可。 在这个过程中笔者做了什么: 需求澄清——基于业务上下文的需求背景分析; 分析现有逻辑——提出现有逻辑的不合理性; 提出支撑性需求——为满足需求,增加额外的功能支撑; 关注用户体验——做好功能交付及业务培训 提升整个团队的交付价值,不仅仅是产品需要思考的问题。
本文转自:https://gitee.com/linlion/gitlab-docker-k8s 此文档主要说明怎样基于GitLab进行持续集成和持续交付,该持续集成与交付集成了gitlab-runner 、mvnw、Docker、harbor、k8s等技术,同时展示了在k8s平台利用EFK(elasticsearch,fluentd,kibana)技术完成了集群统一日志管理,使用kube-prometheus ,无需人工干预,保证了应用程序的高可用性 k8s内置自动负载均衡,无需为应用配置繁琐的负载均衡功能 k8s支持自动扩容,无需人工干预,系统可根据消耗自动扩容或收缩应用 k8s支持应用在线发布和回滚 k8s 其中mvnw负责编译java程序,docker负责打包镜像文件和推送到harbor私有库,k8s通过读取项目下的 k8s-deploy.yml文件,自动部署到集群中。 十一、安装k8s dashboard dashboard 是k8s的web UI管理平台,可以通过web方式管理集群,查看集群中用应用的部署情况。
作者 | Increment Staff 译者 | Sambodhi 策划 | Tina Increment 采访了 Datadog、Braze 和 BetterUp 的工程负责人,讨论了容器工具、测试和监控,以及他们如何处理容器迁移的问题。 嘉宾介绍: 劳伦·伯纳耶(Laurent Bernaille):DataDog 高级工程师。 克里斯·罗格斯(Chris Rogus):Braze 工程总监。 布莱恩·希克森(Bryan Hickerson):BetterUp 工程经理。 Q:贵组织使用哪些容器技术
这是一个从业务问题出发,到业务问题解决的完整业务闭环,简称为持续交付 “8” 字环。 4 个核心原则 “持续交付 2.0” 是指企业能够以可持续发展的方式,在高质量、低成本及无风险的前提下,不断缩短持续交付 “8” 字环周期,从而与企业外部频繁互动,获得及时且真实的反馈,最终创造更多客户价值的能力 下面逐一介绍缩短持续交付 “8” 字环周期的 4 个核心工作原则: 坚持少做 - 无论公司实力如何,想做的事情永远超过自己的交付能力,需求永远做不完。然而,做得多就一定有效吗? 因此,其涉及组织中的多个团队,需要各个团队之间紧密合作,才能缩短 “8” 字环的周期。 “持续交付 2.0” 的 4 个核心工作原则是坚持少做、持续分解问题、坚持快速反馈和持续改进并衡量。 只有这样,才能不断缩短持续交付 “8” 字环的运行周期,提升用户反馈速度,从而提高业务的敏捷性。
1.聊聊“持续集成、持续交付、持续部署” 在做持续交付项目中,我们经常会遇到持续集成、持续交付、持续部署三个词,不同的人对这些词的理解有所不同。 比方说,运维可能容易将持续交付理解为程序自动化分发,重点解决程序向多台主机的下发的自动化,或将持续交付做成运维内部的独立工具,这与“持续”关注的完整流畅的流水线、“交付”关注的用户价值交付有所不符。 持续交付的边界有两种观点,一种是持续交付介于持续集成与持续部署之间,强调软件一直处于可交付的能力;另一种是持续交付包括了部署。 说完成DevOps与SRE的关系,再看看与持续交付的关系。持续交付是DevOps的一种主流的技术实践,两者最终目的都是为了更快向用户交付高质量的软件交付。 区别是,持续交付更专注于具体实现,是DevOps方法与文化在组织、流程、工具上的实现。 2)归纳价值 快速交付 貌似这个价值勿需多言,持续交付就是为了更快的向用户交付高质量的软件。
交付物成果是项目管理中的阶段或最终交付物。是为完成某一过程、阶段或项目而必须交付的任何独特、可验证的产品、成果或提供服务的能力。 在项目管理中,始终都非常关注交付成果。 完成全部交付成果,就意味着覆盖了全部的项目范围,所有的项目活动、项目资源,都是为了有效完成这些交付成果而发生的,交付成果在很大程度上反映了项目目标的要求。 不同的项目阶段会产生不同可交付成果。 不同阶段的可交付成果的评审与验收程序也是不一样。 一般项目阶段的可交付成果可以由企业项目组领导进行评审与验收。 重要的项目的可交付成果,如里程碑可交付成果、项目最终的可交付成果则需要企业高层和项目给付方进行评审与验收。
《持续交付 发布可靠软件的系统方法》读书笔记 实现持续交付不仅仅是买些工具,做一些自动化的工作。它依赖于交付过程中所涉及的每个人的协作,来自行政管理层的支持,以及基层人员的改进意愿。 持续交付不仅仅是一种新的交付方法论。对依赖于软件的业务来说,它是一个全新的范例。要想知道为什么,需要研究公司治理核心中一种根本的张力(tension)。 通过确保交付团队能得到应用程序在类生产环境上的不断反馈,是部署流水线达成“执行度”这个目标的方法和手段。部署流水线使交付流程更加透明,来帮助团队达成符合度。 提高软件交付生命周期的可预测性,让计划更有效。 具有采用和遵守任何必要的法律规章的能力。 具备有效发现和管理软件交付相关风险的能力。 通过更好的风险管理和交付更少缺陷的软件来减少成本。 它让你可以识别交付实践效率是什么状态,并且为如何改进提供了建议。
二、订单交付评估的四个真实问题问题一:接单时无法判断能否按时交付销售拿到一个新订单,客户要的交期很紧。销售需要在短时间内给客户明确答复:能交还是不能交,哪天能交。 四、一套能用的交付评估管控能力该具备什么订单交付评估管控,核心是自动核对订单需求与存量资源、精准测算物料缺口、同步供应链需求、实时更新交付状态。 实时复核更新物料入库后自动刷新库存台账,重新核算订单交付可行性,动态更新交付状态,全程无需人工介入,实时把控交付风险。 评估不是只出一份结果,更要以此倒推采购计划、约束供应商交付标准,让整条供应链围绕交付目标协同运转。智能制造的本质,是让各管理环节都有数据可依。 从向量空间 AI 落地实践来看,把交付评估从 “凭经验感觉” 变成 “靠数据核算”,就能从根源减少订单延迟。