Jenkins Pipeline 怎么让下游任务分批延迟触发,比如隔两小时再跑下一个?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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python jenkins 打包构建代码的示例代码
python jenkins 打包构建代码 # pip install python-jenkins import jenkins import pprint import time # 在jenkins 的Configure Global Security下 , 取消“防止跨站点请求伪造(Prevent Cross Site Request Forgery exploits)”的勾选 server = jenkins.Jenkins('http://192.168.100.151:8081', username='admin', password='admin') # 下次构建的id je
基于Jenkins+Git实现SpringBoot项目自动部署
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jenkins2.164.3(威哥版).rar
jenkins2.164.3,安装方式按照网上教程安装。绝对可用。威哥上传是因为发现去Jenkin官网下载太慢了,而CSDN上其他人这个资源太贵了,威哥贡献下,1个积分方便大家使用。
jenkins-plugins.rar
整理的一些Jenkins 离线插件,已经算是很齐全了,直接放置plugins目录重启即可。直接用ftp将这些插件放到对应的jenkins的plugins目录下面再重启就好了,这样可以省下大量下载时间.
jenkins linux
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Tags used to manage layouts.
基于Docker的Jenkinspipeline工作流.
1、传统我们的项目开发模式是产品调研提出需求,开发团队研究决定开发方案选型。然后开始一个周期的开发,模块开发完成之后开始模块间的联调。联调结束之后打包交付给测试团队。测试团队,系统测试或自动化测试,然后提交bug,开发团队修复bug,周而复始。2、传统的模式中,存在着较多的不确定因素。例如,开发环境、编译环境、测试环境、生产环境,等不确定因素。人为介入打包中的不确定因素,缺乏单元测试和自动化测试的整合。从而导致的结果是,开发-测试-修复的周期较长,而且很多小的问题完全可以由单元测试进行覆盖。持续交付并不是某个特定的软件,而是一个结果。这个结果要求团队可以随时的发布一个新的准确版本,而且要求在编
Jenkins自动化部署实战[代码]
本文详细介绍了如何使用Jenkins Pipeline实现自动化部署的完整流程。内容涵盖从GitLab拉取代码、使用Maven构建JAR包、清理测试服务器旧文件、上传新JAR包并启动Java进程等关键步骤。文章提供了具体的流水线脚本示例,包括解决常见错误(如分支配置问题)的方法,并展示了如何使用SSH Publishers插件进行远程服务器操作。最后还预告了后续关于Jenkins与Docker集成的实战内容,为读者提供了一套完整的自动化部署解决方案。
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源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 该文档阐述了CI/CD的核心理念,并归纳了运用Git、Jenkins、Docker以及Kubernetes构建CI/CD流程的具体步骤。
接口测试自动化全流程[源码]
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自动化批量导入机器到Jumpserver[项目源码]
本文介绍了如何使用Ansible和Shell脚本自动化批量导入机器到Jumpserver堡垒机,以提高管理效率和一致性。背景是随着机器数量增加,手动导入繁琐且易错,因此需要自动化方案。环境包括Ansible 2.10.8和Jumpserver 3.8.1。操作流程首先通过API获取Jumpserver的token,然后创建模板账号并获取其ID。核心脚本add_jms_hosts.sh接受分组名称、IP和主机名三个参数,利用Jumpserver API检查或创建分组,并创建或更新资产。脚本依赖jq工具。Ansible剧本用于批量执行,但存在部分机器添加不成功的问题,因此最终采用Shell脚本逐行读取包含机器信息的文本文件(格式为分组、IP、主机名),循环调用add_jms_hosts.sh完成导入。总结强调自动化方案减少了手动工作量,降低了错误率,确保了一致性和可追溯性,有效提升了远程机器管理效率。
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Claude Code Router简介[项目代码]
Claude Code Router是一个开源中间件工具,专为Claude Code设计,旨在解决多AI模型管理和调度的核心问题。它通过智能路由功能自动选择最优模型,支持多提供商如weelinking、DeepSeek、Ollama等,并统一处理不同API格式差异。该工具还支持动态切换模型、CI/CD集成,适用于多模型对比测试、成本优化调度、生产环境部署等场景。安装要求包括Node.js 16.0+和npm或yarn包管理器。配置文件结构详细,支持环境变量配置和自定义路由逻辑。weelinking平台因其国内网络优化、成本控制和多模型聚合等优势被推荐使用。此外,文章还提供了性能优化建议、CI/CD集成实战和常见问题解决方案。
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本文详细解析了使用scikit-learn进行机器学习模型从训练到生产环境部署的全流程。首先介绍了模型训练与持久化,通过joblib模块保存模型文件。接着讲解了如何借助Flask构建REST API服务,将模型封装为在线预测接口。文章还涵盖了数据预处理、特征工程标准化流程、模型选择与调优策略,包括GridSearch和RandomSearch方法。在部署方面,详细说明了Docker容器化部署、Nginx+Gunicorn高可用架构搭建,以及日志记录与错误追踪实现方案。最后探讨了模型性能监控、自动告警设计和MLOps集成思考,为机器学习工程实践提供了全面指导。
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