8、质量、测试与团队建设:DevOps 成功之道

质量、测试与团队建设:DevOps 成功之道

1. 质量与测试

在软件开发过程中,质量和测试至关重要。使用 Maven、Jenkins 和 Sonar 组成的工具链能够灵活地设置强大的质量关卡。例如,当执行项目构建时,可能会遇到如下错误信息:

[ERROR] Failed to execute goal org.codehaus.mojo:sonar-maven-plugin:2.0:sonar 
(default-cli) on project multi-module: Cannot execute Sonar: Alert thresholds 
have been hit (1 times). - > [Help 1]

此时,我们可以通过访问 Sonar 网页界面,详细检查违规数量和未通过的质量关卡。若系统配置为当关键违规数量大于 0 时构建失败,那么一旦出现关键警报,构建就会失败。

质量是有成本的,低质量则会带来更高的成本。质量关卡的应用不仅适用于 Java 等功能代码,还可用于基础设施即代码和验收测试。通过设置质量关卡,若未满足既定标准,Jenkins 构建服务器会使构建失败;若通过质量关卡,则可触发后续下游作业,推动软件直至投入生产。

2. 共享激励的引入

在探讨共享激励之前,先来看一个“魔法王国”的案例。曾经有一个项目,开发团队将软件交付给运维团队,但两个团队位于不同楼层。开发团队在交付软件时需填写大量表格描述软件相关信息,且几乎未编写功能验收测试和单元测试。开发团队技能和经验不均衡,新手程序员居多且缺乏资深人员指导,初期仅程序员自行进行少量测试。

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内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写能效优化策略。
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