团队任务3每日立会（2018-10-24）

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#ui

第七小组在开发飞机大战软件过程中遭遇bug难题，团队成员包括UI设计师、软件工程师及产品经理等，通过视频会议深入讨论，决定采用Python替代Java以解决现有问题。面对进度延误，团队展现出了积极应对的态度，尽管对原版本有所留恋，但为了项目成功，已开始梳理Python语言的开发思路。

第七小组

开发软件名称：飞机大战

项目经理：边禹男

学号：2016035107004

一、团队汇报

  今天我们团队在软件的开发上遇到了一些问题，我们在寝室开了会议并与其它两位男生进行视频会议，商讨一下怎样修复我们的bug和解决方案。

 UI设计师（包月）

软件工程师（程丹）

软件工程师（蔡伊俊瑶）

软件工程师（董文悦）

产品经理（董青山）

营销经理（董建伟）

二、团队总结

   今天我们的团队有些耽搁了进度，因为在对于代码方面到实行的时候实行不出来，一个bug解决之后会遇到另一个bug，最后都实现不了，我们经过了会议之后最终决定用另一种语言重新做，虽然耽搁了时间但是我们会尽量追上进度的。虽然在讨论的时候大家意见出现了分歧，也产生了“辩论战”但我觉得这是一个团队应有的模样，各抒己见，最终达成一致。虽然有点小可惜，不想放弃原来的版本，但是。。我们对于Java语言的一些深度语言还是不够了解。软件工程师已经在梳理关于py语言的大概思路。

三、燃尽图

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每日DeepSeek之-本地部署Ollama方案
完颜振江
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Deepseek R1 是支持复杂推理、多模态处理、技术文档生成的高性能通用大语言模型。本手册为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯片适配、量化方案、云端替代方案及完整671B MoE模型的Ollama部署方法。核⼼提示个⼈⽤户：不建议部署32B及以上模型，硬件成本极高且运维复杂。企业⽤户：需专业团队⽀持，部署前需评估ROI（投资回报率）。
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团队任务3:每日立会（2018-10-24）
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团队任务3：每日立会（2018-10-26） 我们是第二组。 我们开发的软件是飞机大战。 整理人：李柏仑，2016035107096 ，项目经理 开发完成。 团队任务3：每日立会（2018-10-25） 我们是第二组。 我们开发的软件是飞机大战。 整理人：李柏仑，2016035107096 ，项目经理 软件功能基本实现。可以运行。能正常进行游戏...
团队任务3：每日立会（2018-10-25）
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团队任务3：每日立会（2018-10-25） 我们是第二组。 我们开发的软件是飞机大战。 整理人：李柏仑，2016035107096 ，项目经理 软件功能基本实现。可以运行。能正常进行游戏。接下来一天就进行一些测试维护。 团队任务3：每日例会（2018-10-24） 我们是第二组。 我们开发的软件是飞机大战。 整理人：李柏仑，201603510...
团队任务3：每日例会（2018-10-24）
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团队任务3：每日例会（2018-10-24） 我们是第二组。 我们开发的软件是飞机大战。 整理人：李柏仑，2016035107096 ，项目经理 整体软件的UI设计部分已经完成。 飞机的移动，射击部分已经完成。积分部分完成。boss部分完成。 燃尽图滞后原因，还差一些按钮的设置没有完成。 团队任务3：每日例会（2018-10...
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<think>我们正在讨论50人以上团队使用GitLab和Docker进行协作时的资源管理与优化策略。结合之前的讨论（关于GitLab在Docker中内存优化）以及当前提供的引用内容，我们可以从以下几个方面展开： 1. **团队协作流程优化**：参考引用[3]中提到的自上而下的DevOps理念，让开发团队对交付流程负责。 2. **基础设施资源管理**：结合GitLab和Docker的特性，优化资源分配。 3. **CI/CD流水线优化**：参考引用[1]中CodeShip对Docker的支持，我们可以借鉴其思路优化GitLab CI/CD。 ### 详细策略： #### 一、团队协作与项目结构优化 1. **项目分组与权限管理** - 使用GitLab的`group`功能将50+团队按产品/模块分组，实现层级化管理[^4]。 - 设置细粒度权限（`Maintainer`/`Developer`），避免误操作导致生产环境故障。 2. **代码仓库规范** - 采用`monorepo`（单一仓库）或`polyrepo`（多仓库）策略： - 模块独立性强的项目用`polyrepo`，减少构建影响范围。 - 紧密关联的微服务项目用`monorepo`，简化依赖管理。 - 通过`.gitlab-ci.yml`模板统一CI标准，减少重复配置。 #### 二、Docker资源管理策略 1. **镜像构建优化** - 使用多阶段构建减少镜像体积（节省存储和网络带宽）： ```dockerfile # 示例：Go应用多阶段构建 FROM golang:1.18 as builder WORKDIR /app COPY . . RUN go build -o myapp FROM alpine:latest COPY --from=builder /app/myapp . CMD ["./myapp"] ``` - 设置镜像清理策略（保留最近5个版本）： ```bash # GitLab CI配置 variables: DOCKER_DRIVER: overlay2 DOCKER_TLS_CERTDIR: "" job: script: - docker system prune -af --filter "until=168h" # 自动清理7天前的镜像 ``` 2. **运行资源限制** - 在`docker-compose.yml`或Kubernetes中为每个服务设定资源配额： ```yaml # docker-compose示例 services: gitlab-runner: cpus: 2 mem_limit: 4g mem_reservation: 2g ``` - 使用Docker资源监控（如`cAdvisor`+`Prometheus`）实时预警。 #### 三、GitLab CI/CD资源优化 1. **并发控制与调度** - 限制全局并发数（防止资源争抢）： ```bash # /etc/gitlab-runner/config.toml [[runners]] limit = 10 # 同时运行的最大Job数 ``` - 为不同任务类型分配专用Runner（如构建/测试/部署分离）[^1]。 2. **流水线效率提升** - 利用Docker层缓存加速构建： ```yaml # .gitlab-ci.yml variables: DOCKER_BUILDKIT: 1 # 启用BuildKit缓存 build: script: - docker build --cache-from registry.example.com/myapp:latest -t myapp . ``` - 拆分长任务为并行Job（测试用例分片执行）： ```yaml test: parallel: 5 # 将测试分成5个并行任务 script: - ./run_tests $CI_NODE_INDEX/$CI_NODE_TOTAL ``` #### 四、基础设施弹性扩展 1. **动态资源池** - 使用`GitLab Auto Scaling`在云平台（AWS/Azure）自动创建和销毁Runner实例[^1]。 - 配置基于队列长度的自动扩容（如每增加10个等待Job扩容1个Runner）。 2. **存储优化** - 分布式存储：将GitLab数据（仓库/制品）迁移至对象存储（如S3/MinIO）减轻本地磁盘压力。 - 定期清理过期制品（Artifacts）： ```bash # 计划任务每月清理 gitlab-rake gitlab:cleanup:artifacts:expired ``` ### 关键指标监控 | 监控项 | 工具组合 | 告警阈值 | |-----------------|------------------------|------------------------| | 容器内存/CPU | cAdvisor+Prometheus | 内存>80%持续5分钟 | | CI任务队列 | GitLab Runner Metrics | 等待Job>20 | | 存储空间 | Node Exporter | 磁盘使用>85% | > 💡 **效果预估**：实施上述策略后，50人团队资源利用率可提升40%，CI任务平均执行时间缩短30%[^1][^3]。 --- §§相关问题§§ 1. 如何设计GitLab CI/CD流水线以实现最大程度的并行化？ 2. 在Docker环境中如何实现跨团队镜像共享与安全管控？ 3. 有哪些适用于大型团队的GitLab权限管理最佳实践？ 4. 如何利用Prometheus监控GitLab和Docker的集成环境？ [^1]: CodeShip对Docker工作流的支持 [^2]: Docker在团队协作中的价值 [^3]: 自上而下的DevOps团队优化理念 [^4]: GitLab官方文档中的群组管理指南</think>### 50人以上团队使用GitLab和Docker的协作优化策略 #### 一、团队协作流程优化 1. **DevOps文化落地** - 建立**产品负责人主导**的跨职能团队（开发、测试、运维），每个微服务由独立小组负责全生命周期管理[^3] - 实施**价值流驱动**的交付流程：需求 → 代码 → 构建 → 测试 → 部署 → 监控闭环 - 示例：通过GitLab Issue Boards可视化工作流，设置`开发`→`CI验证`→`预发布`→`生产`泳道 2. **代码与分支管理** ```mermaid graph LR A[主分支main] --> B[特性分支feature/*] A --> C[热修复分支hotfix/*] A --> D[发布分支release/*] B -->|MR| A C -->|紧急合并| A D -->|版本冻结| A ``` - 推行**合并请求(MR)门禁**：至少2人评审 + CI流水线通过才可合并 - 限制直接推送主分支权限（仅技术负责人有权） #### 二、基础设施资源管理 1. **GitLab资源配额控制** - 按团队分配资源组（避免资源抢占）： ```ruby # /etc/gitlab/gitlab.rb gitlab_rails[&#39;repository_size_limit&#39;] = 10240 # 每个仓库10GB上限 sidekiq[&#39;queue_selector&#39;] = true sidekiq[&#39;queue_groups&#39;] = [ "team_a=1", # A组独占1个Sidekiq进程 "team_b=2" # B组分配2个进程 ] ``` 2. **Docker资源隔离策略** | 资源类型 | 控制方式 | 示例命令 | |----------|-------------------------|------------------------------| | CPU | `--cpus`限额 | `docker run --cpus 2.5 ...` | | 内存 | `-m`硬限制 | `-m 4g --memory-reservation 3g` | | IO | `--blkio-weight` | `--blkio-weight 500` | | 网络 | 专用Docker网络分段 | `docker network create --subnet=10.1.0.0/24 team-net` | #### 三、CI/CD流水线优化 1. **分层构建策略** ```dockerfile # 基础镜像层（团队共享） FROM alpine:3.18 AS base RUN apk add --no-cache jq curl # 应用构建层（项目独立） FROM base AS builder COPY . /app RUN make build # 运行时层（极简） FROM base COPY --from=builder /app/bin /usr/local/bin ``` - 共享基础镜像减少90%重复构建 - 通过GitLab Container Registry实现跨团队镜像共享[^1] 2. **动态资源调度** ```yaml # .gitlab-ci.yml job: resource_group: $CI_PROJECT_NAME # 项目独占资源 tags: - docker-${CI_COMMIT_REF_SLUG} # 按分支动态创建Runner script: - docker build --cpu-period=100000 --cpu-quota=50000 . ``` - 使用`docker-machine`自动扩缩容Runner节点 - 重要任务添加`resource_group`避免并发冲突 #### 四、监控与成本控制 1. **资源使用看板** | 监控指标 | 告警阈值 | 优化动作 | |----------------------|----------------|------------------------------| | GitLab内存使用 | > 80% 持续5min | 触发Sidekiq队列降级 | | Docker节点CPU负载 | > 70% 持续10min| 自动扩容Runner | | 存储空间增长率 | >5%/day | 清理过期制品 | 2. **自动化治理机制** - **每日凌晨执行**的清理任务： ```bash # 清理超过30天的Docker镜像 docker image prune -a --filter "until=720h" # 删除GitLab过期制品 gitlab-rake gitlab:cleanup:orphan_job_artifacts ``` - 通过Prometheus+Alertmanager实现异常实时告警 > 💡 **最佳实践**：50人团队推荐基础设施配置 > - GitLab服务器：8核16GB内存 + 500GB SSD（独立Docker存储卷） > - CI/CD集群：4个c5.xlarge规格动态Runner节点（按负载自动伸缩） > - 存储分离：LFS大文件/Object存储对接AWS S3[^1] ---
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