Arbess零基础学习 - 使用自定义权限优化流水线管理

Arbess 是一款开源免费的 CI/CD 工具,支持免费私有化部署,一键安装零配置,简洁易用。本文将详细介绍如何安装Arbess,创建项目,使用自定义权限管理流水线。

1、Arbess 安装与配置

1.1 安装

本文以CentOS操作系统为例。

  • 下载,CentOS安装包下载地址:Arbess下载,下载完成后得到类似tiklab-arbess-x.x.x.rpm的文件。
  • 安装,上传到服务器上,在文件同级目录执行命令安装。

rpm -ivh tiklab-arbess-x.x.x.rpm

  • 启动,系统默认安装路径为/opt目录,进入/opt/tiklab-arbess/bin目录下,执行./arbess start即可启动成功。

​启动Arbess系统

使用 http://ip:9200 进行访问。使用初始用户名密码admin\123456登录,首次登录需要修改管理员密码。成功登录后展示Arbess首页。

​Arbess首页

1.2 添加系统用户

系统启动成功后,需要添加系统用户,依次点击系统设置->用户与权限->用户,在用户页面对系统用户进行管理。​系统内置管理员用户,无法删除。

用户列表

点击“添加用户”,展现添加用户弹窗。

添加用户

添加账号成功之后,可以对账号进行编辑、修改密码、重置密码、删除。

账号操作

1.3 添加自定义权限

用户添加完成后,进入系统设置→权限,添加自定义角色。

添加自定义权限

例如添加自定义角色“项目负责人”,点击角色名称,可编辑“项目负责人”的用户。

角色添加用户

角色用户添加完毕之后,点击权限tab可编辑角色的权限。

修改权限

2、创建并配置流水线

2.1 创建流水线

进入系统,系统用户创建完毕之后,可根据不同需求来创建不同的流水线。

  • 配置基本信息

点击流水线→新建流水线,配置流水线的基本信息,如分组,环境,权限,人员等。

​

新建流水线

字段

说明

流水线名称

流水线名称清晰地标识项目或对象,不能重复以及输入特别字符。

流水线分组

流水线分组便于组织和管理流水线。

流水线环境

流水线环境便于组织和管理流水线。

流水线权限

私有:只有创建者,以及流水线成员可以看到。

全局:系统内的所有人都可看到,查看。

  • 选择模版

流水线信息输入完毕之后,选择流水线模板,Arbess提供了丰富的模板,使用者可以根据不同的需求选择不同的模板。

​流水线模版

创建流水线成功之后,在流水线页面可浏览创建的流水线。支持通过流水线名称(模糊查询)、分组、环境、我创建的、我收藏的进行查询。

​流水线页面

流水线列表支持快捷运行流水线、收藏、克隆和导出YAML文件。

​​流水线操作

2.2 添加流水线成员

流水线创建成功之后,根据流水线的属性(可见范围)对访问项目的成员进行管理。

流水线详情→设置→成员,进入成员编辑页面。

​​​成员列表 

如果用户在创建流水线未选成员,那么流水线默认有创建人和admin两个成员。点击添加用户,添加的成员列表从系统用户列表获取。点击添加用户,勾选添加用户,点击确定即可成功添加流水线成员。

2.3 添加自定义权限

用户添加完成后,进入系统设置→权限,添加自定义角色。

添加自定义权限

例如添加自定义角色“流水线负责人”,点击角色名称,可编辑“流水线负责人”的用户。

角色添加用户

角色用户添加完毕之后,点击权限tab可编辑角色的权限。

修改权限

2.4 分配权限

流水线角色添加完成后,在流水线成员列表找到成员,修改成员角色。

修改成员角色 

成员角色可多选。

修改成员角色

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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