19、利用CD和GitOps实现Helm自动化部署

利用CD和GitOps实现Helm自动化部署

1. 引言

Helm命令行界面(CLI)是一个强大的工具包,但通过自动化可以进一步提高效率。本文将探讨如何将Helm融入行业标准的部署方法,并深入研究日常使用Helm时的重要安全考虑事项。重点介绍使用持续交付(CD)和GitOps来自动化Helm部署。

2. 技术要求

在开始之前,需要在本地机器上安装以下技术:
- minikube
- Helm
- kubectl
- Git

此外,可在GitHub上的 Packt仓库 找到与示例相关的资源。

3. 理解CI/CD和GitOps
3.1 手动部署Helm的挑战

手动调用Helm CLI来安装和管理Helm图表在入门时是可以接受的,但在生产环境中管理图表时,需要考虑以下问题:
- 如何确保Helm图表部署的最佳实践得到执行?
- 参与部署过程的协作者会受到什么影响?

通过自动化和可重复的流程可以解决这些挑战。

3.2 CI/CD概述
  • 持续集成(CI) :企业为了加速软件开发生命周期,引入了自动化开发过程,即CI。通过使用编排器自动构建和测试应用程序代码,当新提交推送到Git仓库时,编排器自动检索源代码并执行预定步骤来构建应用程序,还可以进行代
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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