26、OpenShift中的CI/CD管道与高可用架构

OpenShift中的CI/CD管道与高可用架构

一、OpenShift中CI/CD管道的编辑与管理

在OpenShift中,CI/CD管道是实现应用自动化交付的重要手段。Jenkins作为常用的自动化工具,与OpenShift紧密集成,通过Jenkinsfile来配置管道。

1. 编辑Jenkinsfile

Jenkins使用Apache Groovy编程语言,我们可以在构建和部署阶段之间添加一个名为“approval”的新阶段,该阶段会暂停部署,直到手动批准。以下是修改后的Jenkinsfile示例:

node('nodejs') {
    stage('build') {
        openshiftBuild(buildConfig: 'nodejs-mongodb-example', showBuildLogs: 'true')
    }
    stage('approval') {
        input "Approve moving to deploy stage?"
    }
    stage('deploy') {
        openshiftDeploy(deploymentConfig: 'nodejs-mongodb-example')
    }
}

操作步骤如下:
1. 打开Jenkins管道配置文件Jenkinsfile。
2. 在 build deploy 阶段之间添加 approval

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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