18、容器化应用构建、测试与编排实战

容器化应用构建、测试与编排实战

1. Docker与Docker Compose构建和测试应用

1.1 构建镜像并设置标签

可以使用以下命令构建镜像,并指定Dockerfile路径和构建参数:

docker image build -f numbers-api/Dockerfile.v4 --build-arg BUILD_TAG=ch11 -t numbers-api .

构建完成后,可以使用以下命令检查镜像标签:

docker image inspect -f '{
  
  {.Config.Labels}}' numbers-api

此操作可以追踪镜像的来源,从运行的容器回溯到源代码,形成审计跟踪。

1.2 无依赖的CI作业编写

使用Docker和Docker Compose构建随机数应用时,无需在本地安装其他工具。这种容器化CI有诸多优势,如无需安装大量工具的构建服务器,开发人员本地和CI管道使用相同脚本,便于在不同构建服务间切换。

以Jenkins为例,其作业可通过简单文本文件配置。以下是Jenkinsfile中的构建阶段及执行的脚本:

stage('Build') {
  steps {
    dir('ch11/exercises') {
      sh 'chmod +x ./ci/01-bu
(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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