13、自动化持续部署流程与探索 Docker 远程 API

自动化持续部署流程与探索 Docker 远程 API

1. 自动化持续部署流程

在自动化持续部署流程中,我们可以通过执行以下命令来确认服务更新是否成功:

eval $(docker-machine env swarm-1)
docker service ps go-demo

当看到命令输出后,意味着我们已经拥有了一个完整且有效的持续部署管道。若在托管代码的 GitHub 仓库中添加一个 Webhook,那么每次有新的提交时,该管道都会自动运行。只要管道中的步骤都不失败,新的版本就会被部署到生产环境。

使用代码来定义持续部署流程的步骤,相比之前的自由风格作业,为我们带来了更大的灵活性。Docker Compose 使我们无需设置特殊的基础设施就能运行任何类型的任务,只要任务被封装在容器中即可运行。Docker Swarm 则大大简化了向类生产和生产环境的部署过程。

不过,我们目前只是初步使用 Jenkins Pipeline 来自动化持续部署流程,还有很多可以改进的地方:
- 使用插件减少代码重复 :可以使用 Pipeline Shared Groovy Libraries 插件,将步骤甚至整个阶段封装成函数,从而减少代码重复。
- 创建 Jenkinsfile :创建一个 Jenkinsfile,将管道定义从 Jenkins 迁移到服务仓库中,这样可以将与单个服务相关的所有内容集中在一处。
- 持续运行生产测试 :持续运行生

【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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