Auto DevOps之gitlab CI/CD

什么是devops,基于Gitlab从零开始搭建自己的持续集成流水线(Pipeline) 持续集成 devops pipeline CI/CD Gitlab 运维 阅读详情

CI/CD介绍

CI(Continuous Integration)跟CD(Continuous Delivery/Continuous Deployment)的出现主要是为了帮助我们在开发时能更早的发现代码中的bug,避免我们在这些bug上进行后续的开发(一错再错-.-),甚至将这些bug合并到qa或者staging环境去(错上加错)。

说人话就是,我们在提交代码到git时,git会自动通过脚本进行build跟test,如果这个过程失败了,我们会得到通知,这样我们就知道我们这次提交的代码是有问题的。同时这个检测过程不用任何人工干预(低成本)。

CI/CD的工作流程

  1. 开启一个新的分支
  2. 运行自动化脚本来build或者test我们提交的代码
  3. code review
  4. 运行自动化脚本来deploy我们提交的代码

https://docs.gitlab.com/ee/ci/introduction/img/gitlab_workflow_example_11_9.png

ci整体原理

  1. gitlab-runner定时轮询(由config.toml的check_interval来指定间隔)gitlab指定的repo
  2. 提交代码到指定分支
  3. gitlab-runner检测到代码变动,执行项目中.gitlab-ci.yml中定义的脚本

安装gitlab runner

1. 创建一个由docker管理的volumes

 	docker volumes create gitlab-runner
  • 如果选择直接挂载一个文件目录,则忽略这一步
  • 相对于直接挂载一个文件目录,该方式有更好的可移植性,其他更多优势请参考

2. 创建并启动gitlab-runner容器

    docker run -d --name gitlab-runner --restart always \
        -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
    		-v /bin/docker
长篇报道:面向复杂任务的、AI自动驱动的开发框架AutoDev 这些工具旨在将复杂的操作、工具和实用程序封装在简单直观的命令结构中,例如,通过build和test <test_file>这样的简单命令,就能抽象出与构建和测试执行有关的复杂问题。通过执行特定的智能体权限和进行额外的语义检查,进一步分析成功解析的命令。相比之下,使用集成到 IDE 中的现有 AI 编码助手(如GitHub copilot),开发人员将必须手动执行测试(例如,运行 pytest),向 AI 聊天界面提供失败日志,可能识别要合并的其他上下文信息,并在 AI 生成后重复验证操作修改后的代码。 阅读详情

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穹柏
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