27、使用 Bitbucket Pipelines 实现持续交付

使用 Bitbucket Pipelines 实现持续交付

1. 持续交付的重要性与 Bitbucket Pipelines 简介

在基础设施或微服务发生变更时,我们希望能够频繁地部署这些变更,并且实现自动化和流程简化。这样一来,我们就能将大部分时间用于构建功能,而非软件部署,同时自动化还能大幅降低人为错误的可能性。

Bitbucket Pipelines 是 Atlassian 提供的一项托管服务,可用于以自动化方式运行部署流程。它让部署过程变得像推送代码一样简单,将代码更改推送到托管代码仓库时,会自动触发部署管道。

2. 为什么选择 Bitbucket Pipelines?

有许多不错的持续交付托管服务,它们都颇为相似。学会其中一个,再去使用其他的也不会有太大差异。

选择 Bitbucket Pipelines 很方便,因为它与 Atlassian 的 Bitbucket 集成在一起,我们可以将代码和持续交付管道放在一处。而且价格方面也无需担忧,Atlassian 提供了一个不错的入门级套餐,包含免费的私有仓库和每月有限的免费构建时长,足以免费搭建一个小型构建管道。

需要注意的是,选择哪种托管服务其实并无太大影响。例如,GitHub 和 GitLab 也提供类似的服务,配置方式也相似。这里以 Bitbucket Pipelines 为例,是因为目前在生产环境中使用的就是它,不过过去也用过 GitLab,并且在大多数开源编码工作中仍会使用 GitHub。

可以简单地将持续交付理解为在云端自动运行 shell 脚本的一种方式。当然,这是一种简化的说法,但有助于理解持续交付并非特别复杂或神秘。创建用

【激光质量检测】利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源的移动,完成对光源使用切片法测量其光束质量的目的研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源移动,结合切片法实现对激光光源光束质量的精确测量方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。该系统通过机械装置精确控制光源位置,采集不同截面的光强分布数据,进而分析光束的聚焦特性、发散角、光斑尺寸等关键质量参数,适用于高精度光学检测场景。研究重点在于硬件控制与图像处理算法的协同设计,实现了自动化、高重复性的光束质量评估流程。; 适合人群:具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的科研人员或工程技术人员,尤其适合从事激光应用、光电检测、精密仪器开发等相关领域的研究生及研发工程师。; 使用场景及目标:①实现对连续或脉冲激光器输出光束的质量评估;②为激光加工、医疗激光、通信激光等应用场景提供可靠的光束分析手段;③通过Matlab仿真与实际控制对接,验证切片法测量方案的有效性与精度。; 阅读建议:建议读者结合机械控制原理与光学测量理论同步理解文档内容,重点关注步进电机控制逻辑与切片数据处理算法的衔接部分,实际应用时需校准装置并优化采样间距以提高测量精度。
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