24、AWS CodePipeline 行动类型与管道创建全解析

AWS CodePipeline 行动类型与管道创建全解析

1. 引言

AWS CodePipeline 是一个编排服务,它能将其他服务整合在一起,实现软件的端到端交付。CodePipeline 通过不同的行动类型与各种工具集成,覆盖软件交付的各个方面。下面我们详细了解这些行动类型及其功能。

2. 源行动类型

在 CI/CD 管道中,需要源代码来构建工件并部署到环境中。AWS CodePipeline 的源行动类型可与版本控制系统集成,下载源代码以构建工件。以下是 CodePipeline 提供的开箱即用的源代码提供者:
- Amazon S3 :可将 Amazon S3 存储桶用作源代码提供者。CodePipeline 要求源为单个文件,若源代码有多个文件,需上传为单个 zip 文件。配置时需提供包含应用程序源的 S3 存储桶和对象名称。可通过 CloudWatch 事件或定期轮询检测 S3 存储桶的更改,AWS 推荐使用 CloudWatch 事件,以便在新对象上传到 S3 存储桶时自动启动管道。
- Amazon Elastic Container Registry (ECR) :当新容器映像推送到 ECR 存储库时,可触发管道。配置 ECR 作为源代码提供者时,需定义 ECR 存储库和要监控的映像标签,默认使用最新标签。此提供者为管道中的下游操作提供 RegistryId、RepositoryName、ImageTag、ImageDigest 和 ImageURI 等环境变量。
- CodeCommit :可从 CodeCom

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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