CI Weekly #9 | 揭秘阿里 Docker 化实践之路

SIwave学习记录:电热耦合仿真 SIwave电热耦合仿真 阅读详情

2017年悄然而至,对 flow.ci 你有什么新的期待呢?新的一年,flow.ci会越来越强大好用,希望继续得到你的支持与反馈。最近,我们做了如下的「功能优化」与「问题修复」,看看有没有你想要的:

「功能优化」

  • Android build 脚本改成界面化配置;
  • iOS 打包插件增加脚本显示;
  • 重新授权提示;
  • 已创建项目做出标记;
  • 流程完成后的插件中文化;
  • BitBucket 的 Tags 触发代码优化.

「Bug修复」

  • 修复邮件插件设置多个邮箱时,部分邮箱收不到邮件的问题;
  • 修复定时任务未启动问题;
  • 自定义脚本优化.

更新日志见 flow_ci changelog。有问题可通过「在线消息」或去Gitter群反馈,感谢你的使用与支持!

这期 CI Weekly 收录了一些新鲜的国外公司的Docker/微服务实践、DevOps / 自动化测试,工程师文化相关的技术分享,希望对你有用~

『 Docker/微服务实践 』

阿里超大规模Docker化之路

阿里在Docker化的这条路上,碰到了规模、多元化场景所带来的各种挑战,这次分享中将给大家介绍阿里为什么要引入Docker,以及如何完成这次超大规模Docker化,详细介绍了四轮Docker化的历程。(via : @阿里云云栖社区林昊)

浅析无服务器的微服务架构与实践

无服务器架构是指大量依赖第三方服务(也叫做后端即服务,即“BaaS”)或暂存容器中运行的自定义代码(函数即服务,即“FaaS”)的应用程序。这篇文章讲述一下BaaS和FaaS。(via:极简极浅公众号-陈爱珍)

AWS Networking, Environments and You

@湾区日报BayArea 在微博上分享:

稍微规范一点公司都会区分 production、staging、dev等不同的代码部署环境。文中探讨了3种在AWS下划分不同环境的方法。(via: Twitter@mipsytipsy)

Using Pipelines to Manage Environments with Infrastructure as Code

当总是需要处理 dev、staging、production 多种环境需求时,有没有什么好的管理方法?Infrastructure as Code 是一个好的答案。同样,那开发工作流 CI / CD的观念与做法也能 应用在 Infrastructure as Code 上。(via: Medium @kief)

Microservices Ecosystem Transit Map

nanoscale.io 这个公司画的这个微服务市场地图不错,把微服务相关的所有领域基本都涵盖到了,并且进行了分类。(via: @jolestar)

『 自动化测试 』

从 TDD 到 BDD

作者的这篇文章从 TDD 谈到 BDD ,讲解生动有趣。(via : [@TesterHome](http:/ /weibo.com/testerhome2015?refer_flag=1005055014_) kelequy)

[译]揭秘英雄联盟客户端更新运行自动化测试

我的工作是为英雄联盟客户端更新做测试,构建和部署团队,这篇文章讲了英雄联盟客户端是如何进行自动化测试。(via :杰微刊)

『 工程师文化 』

可以薅羊毛的技术基础设施集合

这个GitHub项目资源包括了一些基础的技术设施集合。(via :Twitter@255kb)

微信小程序征服指南

这是一篇微信小程序优秀资源的汇总。(via :开源小组)

我的利器清单

提升效率的利器,应该在经济承受范围以内毫不犹豫地拥有。作者整理的这份利器清单包含硬件、软件、iOS、Chrome 插件、生活服务等等。(via :温国兵的随想录)


以上是 CI Weekly #9 的所有技术分享,
如有问题,请联系我们~

Happy building!
flow.ci

CI Weekly 围绕『 软件工程效率提升』 进行一系列技术内容分享,包括国内外持续集成、持续交付,持续部署、自动化测试、 DevOps 等实践教程、工具与资源,以及一些工程师文化相关的程序员 Tips 。同步于 flow.ci Blog、微信公众号、官方微博,知乎专栏,简书,欢迎关注或投稿:)

如何在多 GPU 配置上运行 Unsloth:数据并行或模型并行 当工作负载受限于内存(模型或批次无法放入单张显卡)、或受限于计算且计算与通信比率较高时(即每块 GPU 的额外计算量超过同步参数的开销,如在 DDP 中,或超过传递激活值的开销,如在模型并行中),多 GPU 配置才开始显现优势。在松散连接的显卡上(尤其是 PCIe 版本的 H100 或 A100),额外的设备间数据传输会导致性能显著低于单 GPU 运行。让我们厘清概念,明确说明如何通过模型并行(将模型拆分到多个 GPU)或数据并行(在每个 GPU 上复制模型)来跨多 GPU 运行 Unsloth。 阅读详情

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