46、深入探究 Tekton:强大的云原生 CI/CD 工具

深入探究 Tekton:强大的云原生 CI/CD 工具

1. 引言

在 CI/CD 领域,Jenkins 是一个广为人知的工具,它通过共享库和 Jenkins 模板引擎(JTE)来解决一些问题。然而,强制推行标准管道而不考虑团队的具体需求,可能会导致效率低下。Tekton 作为一种新的选择,为我们提供了更高的管道可重用性,并与 GitOps 环境更好地集成。

2. Tekton 基础

Tekton 是一个开源的云原生 CI/CD 工具,是 OpenShift Pipelines 的基础。它与 Jenkins 有许多相似之处,例如都可以将管道定义作为代码存储在 Git 仓库中。

Tekton 以操作符的形式部署在集群中,允许用户使用 YAML 定义管道和任务。Tekton Hub 是一个社区共享 YAML 资源的仓库,为标准工作流提供了很高的可重用性。

OpenShift 将这些任务定义作为集群任务全局可用。用户可以使用 OpenShift 提供的管道构建器 UI 来连接各种任务,并定义参数和输出。

以下是一个使用 Tekton 进行 Maven 构建的示例,展示了如何定义工作区和绑定持久存储:

# maven pipeline 
apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
  name: maven-pipeline
  labels:
    petbattle.app/uj: ubiquitous-journey
spec:
  workspaces:
    - na
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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