프로젝트에서 지속적인 전달을 구현하려면 어떻게해야합니까? 배포 파이프 라인은 코드 변경이 다음과 같은 경로입니다. 생산 환경에 대한 개발자의 기계. 여기에는 커밋, 빌드, 테스트 및 배포를 포함한 여러 단계가 포함되며 각 단계는 다양한 유형의 문제를 포착하도록 설계되었습니다. 지속적인 전달은 핵심 관행입니다. DevOps에서는 소프트웨어 개발 수명주기를 단축하고 높은 소프트웨어 품질로 지속적인 전달을 제공하는 문화 및 관행 세트입니다. 빌드, 테스트 및 배포 프로세스를 자동화함으로써 지속적인 전달은 개발과 운영의 장벽을 무너 뜨리고 공유 책임의 문화를 육성하는 데 도움이됩니다. 지속적인 전달을 구현하는 데 어떻게 어려움을 극복 할 수 있습니까?
Continuous Delivery (CD)는 소프트웨어 배포 방법으로, 업데이트 및 새로운 기능을 라이브 서버에 신속하고 신뢰할 수 있고 빈번한 배포하여 위험 및 수동 개입을 줄일 수 있습니다. 이 프로세스는 품질 관리를 유지하고 개발 비용을 줄이며 생산성을 높이는 데 유리합니다.
CD는 자동화 된 소프트웨어 테스트 및 코드를 작성하고 로컬로 업데이트를 테스트 및 검증하고 브랜치를 중앙 버전 제어 저장소로 푸시 한 다음 업데이트 된 소프트웨어를 자동으로 끌어 내고 빌드 프로세스를 실행하고 자동 테스트를 다시 실행하는 개발자가 포함됩니다. 스테이징 서버에서. 일단 승인되면 모든 변경 사항은 개발자의 노력없이 라이브 서버에 배포됩니다.
CD 프로세스를 관리 할 수있는 코드 샤브와 같은 서비스를 사용하여 CD를 사용하여 CD를 자동화 할 수 있습니다. 이를 통해 수동 배포에 필요한 시간과 노력이 줄어들어 프로세스가 더 효율적이고 인적 오류가 발생하기 쉬운 프로세스를 제공합니다.
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그러나 소프트웨어를 직접 관리 할 필요가 없을 때 지속적인 전달의 이점이 훨씬 더 큽니다.
2. 오류가 발생하기 쉬운
3. 라이브 시스템에 배포하고 있습니다
몇 분 안에 프로세스가 성공적으로 완료된 경우에도 사용자는 액세스 문제를 발생시킬 수 있습니다. Amazon, Gmail, Facebook 또는 Twitter 사용자가 자주 신뢰할 수 없는가?
4.
를 되돌리기가 어렵습니다
당신의 실수는 살아 있습니다. 소스 컨트롤을 사용하더라도 변경 사항을 취소하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다.
5. 소스 컨트롤은 모든 사건을 다루지 않을 수 있습니다
파일로 저장되지 않은 데이터베이스 데이터 또는 기타 자산을 잃을 수 있습니다.
6. 미래의 증거가 아닙니다
더 많은 개발자가 프로젝트에 가입하거나 추가 서버가 추가되면 워크 플로가 점점 어려워 질 것입니다.
7. 배송이 느려집니다
수동 배포는 고통 스럽기 때문에 버그 수정 및 업데이트를 자주 덜 수행합니다.
8. 개발은 예측할 수 없으며 실패는 귀하의 (직접) 결함이 아닐 수도 있습니다.
라이브 서버의 새로운 버전의 Ruby, Node.js 업데이트, 프레임 워크 업그레이드 또는 데이터베이스 변경으로 응용 프로그램이 중단 될 수 있습니다. 우리는 스택에서 다른 소프트웨어를 거의 고려하지 않지만 운영 체제 나 인프라 업데이트조차도 위험 할 수 있습니다. 속도, 안정성 및 보안 혜택에도 불구하고 위험을 최소화하기위한 업데이트를 피합니까?
<:> 주요 문제 : 프로세스는 힘들다
당신은 훨씬 더 생산적인 일을 할 수 있습니다. 소프트웨어와 서비스가 지루한 작업을 완료 할 때 수동 업데이트를 견뎌야하는 이유는 무엇입니까? Grunt, Gulp, Make 또는 Rake와 같은 빌드 도구를 이미 사용하고있을 수 있습니다. 따라서 자동화 된 연속 전달을 통해 워크 플로 프로세스를 완료하지 않겠습니까?
연속 통합 라는 용어도 발생합니다. 즉, 두 용어는 종종 상호 교환 적으로 사용됩니다.
지속적인 배송은 소프트웨어가 개발자에서 라이브 서버로 흐르는 배포 파이프 라인으로 상상할 수 있습니다. 사람이나 시스템이 중요한 오류를 발견하면 흐름이 줄어들 수 있습니다. 정책은 팀마다 다르지만 프로세스는 일반적으로 이러한 단계를 따릅니다.
개발자는 업데이트를 로컬에서 테스트하고 검증하기 전에 자동화 된 소프트웨어 테스트 및 코드를 작성합니다. 많은 개발자가 다른 업데이트 작업을 수행 할 수 있으며, 각각은 현재 응용 프로그램의 자체 지점을 만들었습니다.
Jenkins, Bamboo, TeamCity 및 Circleci를 포함하여 지속적인 전달을 구현할 수있는 몇 가지 도구가 있습니다. 이 도구는 빌드 자동화, 테스트 및 배포를위한 기능을 제공하여 팀이 전달 파이프 라인을 자동화 할 수 있도록 도와줍니다. 지속적인 전달을 구현하려면 여러 단계가 포함됩니다. 먼저 코드베이스에 대한 버전 제어 시스템을 설정해야합니다. 다음으로 연속 통합 서버를 사용하여 빌드 및 테스트 프로세스를 자동화해야합니다. 그런 다음 배포 프로세스를 자동화하여 언제든지 소프트웨어를 해제 할 수 있도록해야합니다. 마지막으로, 문제를 신속하게 식별하려면 생산에서 응용 프로그램을 모니터링해야합니다.
지속적인 배송에서 배포 파이프 라인이란 무엇입니까? 지속적인 전달은 DevOps와 어떻게 관련됩니까?
지속적인 전달을 구현하는 것은 어려울 수 있습니다. 개발 및 운영 프로세스 변경뿐만 아니라 사고 방식이 크게 전환해야합니다. 몇 가지 일반적인 문제는 필요한 자동화 설정, 릴리스 빈도 증가 및 팀이 필요한 기술과 지식을 갖도록하는 것입니다. 지속적인 전달의 과제를 극복하려면 기술 및 문화적 변화의 조합이 포함됩니다. 기술적 인 측면에서 자동화 및 툴링에 투자하고 팀에 필요한 기술이 있는지 확인해야합니다. 문화적 측면에서, 당신은 모든 사람이 배송 과정에 관여하고 소프트웨어의 품질에 대한 소유권을 느끼는 공유 책임의 문화를 장려해야합니다.
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위 내용은 연속 배송을 사용하여 라이브 서버에 배포하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

AI 분야에서 중국 여성 기술력의 부상 : 기술 분야에 대한 Deepseek 여성의 기여와의 명예의 협력에 대한 이야기는 점점 더 중요 해지고 있습니다. 중국 과학 기술부의 데이터에 따르면 여성 과학 기술 노동자의 수는 거대하며 AI 알고리즘 개발에서 독특한 사회적 가치 민감도를 보여줍니다. 이 기사는 명예 휴대폰에 중점을두고 DeepSeek Big Model에 처음 연결 한 여성 팀의 강점을 탐구하여 기술 발전을 촉진하고 기술 개발의 가치 좌표 시스템을 재구성 할 수있는 방법을 보여줍니다. 2024 년 2 월 8 일, Honor는 공식적으로 DeepSeek-R1 전혈 버전 Big Model을 출시하여 Android 캠프에서 최초의 제조업체가되어 DeepSeek에 연결하여 사용자의 열정적 인 응답을 불러 일으켰습니다. 이 성공 뒤에 여성 팀원은 제품 결정, 기술 혁신 및 사용자를 만들고 있습니다.

DeepSeek은 Zhihu에 대한 기술 기사를 발표하여 DeepSeek-V3/R1 추론 시스템을 자세히 소개하고 처음으로 주요 재무 데이터를 공개하여 업계의 관심을 끌었습니다. 이 기사는 시스템의 일일 비용 이익 마진이 545%로 높아 글로벌 AI Big Model 이익이 새로운 것으로 나타났습니다. DeepSeek의 저렴한 전략은 시장 경쟁에서 이점을 제공합니다. 모델 교육 비용은 유사한 제품의 1% -5%에 불과하며 V3 모델 교육 비용은 경쟁 업체의 비용보다 훨씬 낮으며 V3 모델 교육 비용은 5 억 5,760 만 달러에 불과합니다. 한편, R1의 API 가격은 Openaio3-Mini의 1/7에서 1/2에 불과합니다. 이 데이터는 DeepSeek 기술 경로의 상업적 타당성을 입증하고 AI 모델의 효율적인 수익성을 확립합니다.

웹 사이트 구성은 첫 번째 단계입니다 : SEO 및 백 링크의 중요성 웹 사이트 구축은 웹 사이트를 귀중한 마케팅 자산으로 전환하는 첫 번째 단계 일뿐입니다. 검색 엔진에서 웹 사이트의 가시성을 향상시키고 잠재 고객을 유치하려면 SEO 최적화를 수행해야합니다. 백 링크는 웹 사이트 순위를 향상시키는 열쇠이며 Google 및 기타 검색 엔진에 웹 사이트의 권한 및 신뢰성을 보여줍니다. 모든 백 링크가 유리한 것은 아닙니다. 유해한 링크를 식별하고 피하십시오. 모든 백 링크가 유익한 것은 아닙니다. 유해한 링크는 순위에 해를 끼칠 수 있습니다. 우수한 무료 백 링크 확인 도구는 웹 사이트 링크 소스를 모니터링하고 유해한 링크를 상기시킵니다. 또한 경쟁 업체의 링크 전략을 분석하고 배울 수도 있습니다. 무료 백 링크 점검 도구 : SEO 인텔리전스 책임자

MIDEA는 곧 Deepseek Big Model -Midea Fresh and Clean Air Machine T6을 갖춘 최초의 에어컨을 출시 할 예정입니다. 이 에어컨에는 고급 공기 지능형 주행 시스템이 장착되어있어 환경에 따라 온도, 습도 및 풍속과 같은 매개 변수를 지능적으로 조정할 수 있습니다. 더 중요한 것은 DeepSeek Big 모델을 통합하고 400,000 개 이상의 AI 음성 명령을 지원합니다. Midea의 움직임은 업계에서 격렬한 토론을 일으켰으며 특히 백색 제품과 대형 모델을 결합하는 중요성에 대해 우려하고 있습니다. 전통적인 에어컨의 간단한 온도 설정과 달리 MIDEA Fresh and Clean Air Machine T6은 가정 환경에 따라보다 복잡하고 모호한 지침을 이해하고 습도를 지능적으로 조정하여 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

DeepSeek-R1은 Baidu Library 및 NetDisk에 권한을 부여합니다. 심도있는 사고와 행동의 완벽한 통합은 단 한 달 만에 많은 플랫폼에 빠르게 통합되었습니다. 대담한 전략적 레이아웃을 통해 Baidu는 DeepSeek을 타사 모델 파트너로 통합하여이를 생태계에 통합하여 "큰 모델 검색"생태 전략의 주요 진전을 나타냅니다. Baidu Search 및 Wenxin Intelligent Intelligent 플랫폼은 DeepSeek 및 Wenxin Big Model의 깊은 검색 기능에 처음으로 연결하여 사용자에게 무료 AI 검색 경험을 제공합니다. 동시에 "Baidu로 갈 때 알게 될 것입니다"라는 클래식 슬로건과 새로운 버전의 Baidu 앱은 Wenxin의 큰 모델과 DeepSeek의 기능을 통합하여 "AI Search"및 "Wide Network Information Refinement"를 시작합니다.

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