13、现代企业系统开发:DevOps 与容器技术的应用

现代企业系统开发:DevOps 与容器技术的应用

1. DevOps 助力现代企业系统开发

现代企业系统开发需要 DevOps 来响应组织动态且不断增长的需求,而 DevOps 主要依赖于四个支柱:微服务架构(MSA)、敏捷开发、持续集成/持续交付(CI/CD)和自动化。这四个支柱对 DevOps 的成功以及现代企业系统开发的成功起着重要作用。

1.1 源代码版本控制

敏捷团队在开发微服务时需要特定的版本控制,每个微服务的版本控制需明确定义以下三个方面:
- 版本控制工具的设置与管理 :如 Git、SVN、CVS 和 Mercurial 等。
- 应用程序的版本格式和命名规范 :例如用格式来表示应用版本、重大变更版本、小变更版本以及构建或补丁号,如 2.3.11.7。
- 源代码的分支策略 :对于多个团队分别开发不同微服务的情况,这一点尤为重要。团队需要为每个微服务创建单独的存储库,并为每个重大或小的增强功能创建不同的分支。

1.2 配置管理与代码化一切

配置管理是指在各种环境中系统地管理变更,以确保系统的功能和技术性能达到最佳。这包括开发、测试、部署和运行 MSA 系统组件所需的所有环境。随着 DevOps 流程和 MSA 系统组件的成熟,手动管理和配置变得非常复杂,自动化对于顺利和成功的配置管理至关重要。

配置管理工具可以自动无缝地管理系统组件的不同方面,根据应用程序的版本、变更类型和系统负载进行调整。DevOps 的目标之一是将开发和部署的各个方面(包括基础设施和配

【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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