18、游戏公司云开发的DevOps与开发实践指南

游戏公司云开发的DevOps与开发实践指南

1. DevOps 管道优化

某游戏公司近期迁移至 Azure DevOps Services,投入大量工作来简化公司的 DevOps 管道。这涵盖了从工作承接、分类和优先级排序到软件产品的构建、测试、发布和监控等所有领域。此前,各团队自行决定工作流程,导致团队间差异较大,管理层难以跟踪和了解产品整体进度。如今采用统一流程,已取得初步成效。

工作管道虽非传统意义上许多组织追求的持续集成/持续交付(CI/CD)管道的主要组成部分,但工作承接、规划和执行过程会影响团队交付软件的速度。若工作管理流程缺乏纪律性,可能导致团队过度承诺工作、工作项需求定义不当,甚至在急于发布功能时降低软件质量。

2. 构建定义

Azure DevOps Services 和较新版本的 Team Foundation Server(2015 更新 3 及更高版本)使用的构建系统,采用了类似 Jenkins、Bamboo 和 TeamCity 的基于任务的引擎,可构建灵活强大的定义。2017 年末引入的 YAML(Yet Another Markup Language)可用于定义构建定义,它能实现定义的源代码控制,并在软件整个生命周期(包括本地开发)中使用。

以 Andromeda 团队为试点,向他们介绍 Azure DevOps Services 构建引擎的机制,展示如何从头创建构建以及与现有工具集成。该团队目前仍使用 Jenkins 执行各种构建任务,因此 Jenkins 集成任务成为其定义中的重要部分。他们愿意改变一些现有做法,认识到当前方式可能并非最佳。

团队能快速创建定义,提取基本定义的 YAM

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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