ci/cd

一念一花一世界3 分钟前
ci/cd·node.js·自动化·gitlab·arbess
Arbess项目实战 - 基于GitLab搭建Node.js项目自动化流水线Arbess 是一款开源免费的 CI/CD 工具,工具支持免费私有化部署,一键安装零配置。本文将详细介绍如何安装Arbess、GitLab,创建流水线实现 node.js 项目自动化部署。
南村群童欺我老无力.11 小时前
javascript·flutter·ci/cd·华为·性能优化·typescript·harmonyos
Flutter应用鸿蒙迁移实战:性能优化与渐进式迁移指南目录一、迁移现状:为什么必须现在就行动?1.1 鸿蒙NEXT的时间窗口1.2 Flutter应用的迁移可行性分析
进击的小菜鸡dd1 天前
java·spring boot·redis·ci/cd·微服务·消息队列·mybatis
互联网大厂Java面试:从Spring Boot到微服务架构的场景化技术问答谢飞机是一名幽默风趣的Java程序员,今天来到某互联网大厂面试岗位。面试官严肃认真,以电商场景为主线展开技术提问,涵盖Spring Boot、数据库、微服务、消息队列等核心技术。以下是他们的精彩对话。
一念一花一世界1 天前
ci/cd·argocd·tekton·arbess
企业级CI/CD工具选型:Argo CD vs Tekton vs Arbess面对众多的CI/CD工具,如何根据功能、价格和易用性做出选择?本文旨在通过多款工具的横向对比,为你提供清晰的梳理与参考。
oMcLin1 天前
ci/cd·自动化·jenkins
如何在 RHEL 8.5 上部署并优化 Jenkins CI/CD 流水线,提升跨平台自动化部署的速度与稳定性?在现代 DevOps 实践中,持续集成/持续交付(CI/CD)已成为保障软件高质量、快速发布的核心流程。Jenkins 作为最流行的开源自动化服务器之一,为构建、测试和部署提供了灵活支持。A5数据将以 RHEL 8.5 为载体,从硬件基础、系统配置、Jenkins 安装、流水线构建、性能优化及稳定性提升等全链路展开详解,并通过参数示例、代码片段及比较数据帮助实现高效 CI/CD 实践。
卓码软件测评2 天前
测试工具·ci/cd·性能优化·单元测试·测试用例
软件首版次认定测试机构:【Apifox与UMI框架结合:实现OpenAPI规范与Mock服务的自动化流水线】现代前后端分离的开发架构怎样高效、可靠地管理接口,并在开发、测试、联调各步骤自动流转,可以提升团队协作效率。
cly12 天前
运维·ci/cd·jenkins
Jenkins CI/CD 平台详解💡 工具链组合:CI/CD 流程通常由 Git + Jenkins + Maven/Gradle + Docker + Kubernetes + Nexus/Harbor 等组成。
fiveym2 天前
ci/cd
CI/CD 完整流水线全解析:环节拆解 + 角色分工很多人对 CI/CD 的理解停留在 “自动化工具” 层面,但其实 CI/CD 的核心是标准化的交付流水线—— 把 “代码写完到用户能用” 的零散步骤,串成一条可重复、自动化、可追溯的闭环流程。 之前我们已经搞懂了 CI(持续集成)、CD(持续交付 / 部署)的定义和差异,今天这篇就深入流水线内部:从 “代码提交” 到 “生产部署” 的 7 个核心环节,逐一拆解每个环节的作用、输入输出;再明确开发、测试、运维在各环节的核心职责,让你彻底明白 “一条合格的 CI/CD 流水线,到底需要谁来干、干什么”。
h7ml2 天前
java·ci/cd·企业微信
企业微信API接口对接系统中Java后端的持续集成/持续部署(CI/CD)落地技巧在企业微信API对接系统开发中,后端服务需频繁迭代以适配组织架构同步、消息推送、审批回调等业务场景。为保障交付效率与系统稳定性,构建完整的CI/CD流水线至关重要。本文基于GitLab CI + Docker + Kubernetes 技术栈,结合Spring Boot项目结构,提供可直接复用的配置与代码实践。
一念一花一世界2 天前
ci/cd·gitlab·jenkins·arbess
企业级CI/CD工具选型:GitLab CI/CD vs Jenkins vs Arbess面对众多的CI/CD工具,如何根据功能、价格和易用性做出选择?本文旨在通过多款工具的横向对比,为你提供清晰的梳理与参考。
oMcLin3 天前
ci/cd·centos·jenkins
如何在 CentOS 8 上部署并优化 Jenkins 2.x 流水线,提升 CI/CD 流程的自动化与高效性本文面向真正上手构建 CI/CD 平台的运维与开发工程师,结合实际场景与深度技术细节,A5数据主要讲解如何在 CentOS 8 上部署 Jenkins 2.x、优化流水线性能、做好安全与稳定性配置。全流程覆盖环境准备、安装部署、性能测试、流水线实践、优化技巧与监控方案。
fiveym3 天前
运维·ci/cd·架构
持续交付与持续部署(CD)深度解析:定义差异、流程架构与交付模式对比持续集成(CI)通过 “频繁代码合并 + 自动化编译测试”,解决了开发阶段 “代码冲突晚发现、质量验证效率低” 的核心痛点,确保代码始终处于 “可构建、可测试” 的状态。而持续交付(Continuous Delivery, CD)与持续部署(Continuous Deployment, CD)作为 CI 的延伸,将自动化能力从 “代码质量验证” 贯穿至 “生产环境交付”,构建了 “代码提交→生产可用” 的完整自动化流水线。 本文将从专业视角拆解持续交付与持续部署的核心定义差异,梳理 CD 全流程架构,并从
木二_4 天前
ci/cd·kubernetes·gitea
附058.Kubernetes Gitea部署Gitea 是一个轻量级的 DevOps 平台软件。从开发计划到产品成型的整个软件生命周期,他都能够高效而轻松的帮助团队和开发者。 包括 Git 托管、代码审查、团队协作、软件包注册和 CI/CD。它与 GitHub、Bitbucket 和 GitLab 等比较类似。
研发小能5 天前
ci/cd·持续集成·持续集成平台·持续集成产品·流水线工具
提效安全双平衡:CI/CD工具该选谁?流水线产品评测在研发数字化进程中,企业常陷入 “提效” 与 “安全” 的两难 —— 一味追求迭代速度易忽视代码漏洞、配置风险,过度强调安全管控又会让流程卡顿、拖慢交付节奏。如何找到二者的平衡点,让 CI/CD 工具既能成为提效 “加速器”,又能当好安全 “防护盾”,成为选型的核心诉求。
oMcLin5 天前
linux·ci/cd·jenkins
如何在Rocky Linux 8.5上部署并优化Jenkins流水线,支持跨平台CI/CD自动化与容器化构建?在当今快速发展的DevOps和持续集成/持续部署(CI/CD)环境中,Jenkins已成为一项强大的自动化工具。它不仅支持自动化构建和测试,还可以与其他工具和容器化平台紧密集成。A5IDC将介绍如何在Rocky Linux 8.5上部署并优化Jenkins流水线,支持跨平台CI/CD自动化与容器化构建,重点关注配置、优化与技术细节,提供具体的产品参数、技术细节、实现方法、硬件配置及代码示例。
无心水5 天前
java·人工智能·分布式·ci/cd·微服务·jenkins·腾讯tsf
【分布式利器:腾讯TSF】7、TSF高级部署策略全解析:蓝绿/灰度发布落地+Jenkins CI/CD集成(Java微服务实战)在微服务架构落地过程中,“发布”是贯穿全生命周期的核心环节——一次不规范的发布可能导致服务不可用、用户体验受损,甚至引发生产事故。腾讯微服务框架(TSF)作为一站式微服务治理平台,提供了覆盖滚动更新、蓝绿发布、金丝雀(灰度)发布的全维度部署策略,同时支持与CI/CD工具无缝集成,解决了传统发布“停机风险高、回滚不及时、自动化程度低”的痛点。
oscar9996 天前
ci/cd·katalon
Katalon与CI_CD集成:让自动化测试融入持续交付流水线在现代软件开发中,持续集成和持续交付(CI/CD)已成为确保快速、高质量发布的关键实践。对于已经使用Katalon Studio进行自动化测试的团队而言,一个自然而然的问题是:如何将这些自动化测试无缝嵌入到CI/CD流水线中,让其自动运行并反馈结果?这正是Katalon Runtime Engine(KRE)大显身手的地方。
一条闲鱼_mytube6 天前
ci/cd
CI/CD 监控指南:让流水线透明可控🎯 一句话精华:CI/CD 监控 = Pipeline 执行状态 + GitOps 同步状态 + 构建性能指标——让每次发布都心中有数!
oMcLin6 天前
ubuntu·ci/cd·jenkins
如何在 Ubuntu 22.04 上部署并优化 Jenkins 2.x 流水线,提升持续集成与自动化测试的效率?本文基于最新技术栈和实战经验,系统讲解在 Ubuntu 22.04 LTS 环境下部署 Jenkins 2.x(长期支持版)并进行持续集成(CI)流水线构建与自动化测试效率优化的方法。A5IDC在文字中重点覆盖环境准备、安装部署、流水线编写、性能调优与效果评测,附带硬件配置建议、产品参数、具体实现步骤、代码示例及性能对比数据。
卓码软件测评6 天前
测试工具·ci/cd·测试用例
第三方CMA.CNAS软件评测机构【深入理解Apifox的数据模型:定义和管理API数据结构】Apifox的数据模型是掌握API协同设计和开发的重点。不只是定义字段,是创建一致、可复用、可演化的API测试的基础。