超越持续集成——持续部署

特征进入产品阶段越快,它就能越早提供价值。系统响应客户反馈的速度越快,它就能越早让客户满意。Timothy FitzJoe Ludwig最近发布了一些文章,描述了持续部署的实践经验,将交付周期从以星期计缩短到以分钟计。

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Timothy的第一篇文章描述了持续部署如何影响修复bug的成本。错误被发现的时间越迟,修复的难度越高,代价也最昂贵。如果工程师在敲下代码的时候就发现了问题,那修复的成本几 乎为零。如果编译器捕获了bug,它对开放时间造成的影响就是以分钟计的。如果bug进入了产品,而且在一段时间内没有被发现,找到bug、修复bug的 代价就会让人觉得难以承受。千年虫问题就是一个典型的例子。Timothy赞同快速失败(fail fast),这样bug所造成的影响和代价都会降低到最小。

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读者的评论基本上对持续集成的实用性全持强烈的质疑态度。Erik A. Brandstadmoen直言不讳:“在实际应用中,我觉得[你的]做法还不够”。来自ycombinator的一位评论者说道:“唔……不。也许这种做法对单人适用,可以取代持续继承。不过要是在一个复杂的系统上,许多人同时提交,你的站点肯定玩完。”

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imothy又写了一篇文章回应质疑声,他介绍了IMVU是怎么持续部署系统的。IMVU的做法是,先用持续集成来做快速构建,测试新的变化。这里有一个关键点——要有大量的、覆盖范围广的、非常可靠的自动化测试。他们用了许多测试机,用来保证可以在10分钟以内运行整个测试套件。所有测试都已通过以后,部署便开始了。

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代码用rsync备份到集群的几百个机器里面。用一个push脚本来得到平均负载、cpu占用率、php错误及崩溃等等的样本作为基线。然后在小部分机器 上建立symlink,让代码在这些机器上运行起来。一分钟以后,push脚本就会在集群中重新收集样本,如果数据出现大幅度衰退,那么就把代码回退到上 一个版本;如果没有的话,就把代码在整个集群上运行起来,继续监控,五分钟之后重新收集数据。然后代码就可以正式运行了。
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IMVU现在有60名员工,3千万注册用户,每月收入上百万英镑,做出的成绩可相当不俗。不过从Michael BoltonJames Bach的调查中看,这个系统也不完美。Elisabeth Hendrickson指出,完美并不是这个系统的目标。

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Joe LudwigPirates of the Burning Sea的前任架构师,他写了两篇文章,指出怎样才能在重量级的客户端代码的环境中执行持续部署。他先是描述了“Pirates”长达7个半小时的部署过程,然后略述了怎样把它缩短到1个小时。在第二篇文章中,他详细描述了要把一小时部署变成现实所要做出的重大技术改动。

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你有没有持续部署的经验?要把你的系统变的可以持续部署,需要做出那些变动?请留下你的观点,与读者共享。

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查看英文原文Beyond Continuous Integration: Continuous Deployment

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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