CI Weekly #10 | 2017 DevOps 趋势预测

2016 年的最后几个工作日,我们对 flow.ci Android & iOS 项目做了一些优化与修复:

  • iOS 镜像 cocoapods 版本更新;
  • fir iOS上传插件时间问题修复;
  • Android 编译时,gradlew文件权限问题解决;
  • Android 项目缓存问题修复;
  • 邮件中构建 ID 修改.

更多详情见 flow_ci changelog. 有问题可通过「在线消息」或去Gitter群反馈,感谢你的使用与支持!

本期 CI Weekly 收录了的 DevOps 实践与预测、Docker/持续集成/持续交付,工程师文化相关的技术分享,一起看看~

『 DevOps/自动化测试 』

2017年DevOps的5大发展预测

2016年 DevOps经历了大规模容器化,这并不意味着 DevOps 相关工具已经成熟,但是这些工具为安全改进、容器化和工具集中化奠定了基础,这篇文章讲述 2017 年 DevOps 的 5 大发展预测。(via :InfoQ

2017 DevOps Predictions

DevOpsDigest 给出的这份2017 DevOps 预测,包括了对 Cloud Native, IaaS, PaaS, Serverless, Hybrid 等等分析,包含上下两篇。(via :devopsdigest.com )

从实践中长出的 DevOps 大树

DevOps 涉及改进的领域:组织+文化=>流程与方法=>实践=>工具,这篇文章从实践入手,涉及 DevOps 相关的概念、工具、组织文化等等。值得阅读。(via:@高效运维 龙井)

一名资深质量工程师总结的4个工作思路

在用户至上、体验为王、唯快不破的移动互联网时代,作者凭借在测试领域的七年工作经验积累谈了谈质量工程师可以参考的几点工作思路。(via : @聊聊架构-刘雯雯)

『 Docker/持续集成/持续交付 』

基于Docker的开发模式驱动持续集成落地实施

这篇文章涉及两个主要的话题,一个是所谓 Docker 的开发模式是怎样的,与传统的开发模式有什么区别;另外一个是持续集成作为敏捷开发的最佳实践,结合 Docker 来实施会有什么样的效果。(via:DBAplus

How to set up a Continuous Integration server for Android development

这篇文章总结了 Android 开发者如何利用 Ubuntu + Jenkins + SonarQube 建立一个 CI 服务器。(via: Medium @pamartineza

从0开始搭建一个微服务的持续交付系统

本文介绍了如何利用开源软件快速搭建一套微服务的持续交付系统。本文假设的环境是Linux操作系统,用到的软件包括 Git、Jenkins、Salt、ZooKeeper、Apache 等。(via:@聊聊架构-祝小华)

『 其他 』

教你如何搭建一个超完美的服务端渲染开发环境

作为一个有追求的前端攻城狮,作者自己搭建了一套完美的服务端渲染开发环境。有同样需求的同学可以参考一下。(via :简书作者ChikaraChan

技术人员的发展之路

2016 年的你有哪些进步呢?不同的技术人员的发展阶段是怎么样的,这篇文章或许能给你一点方向。(via :左耳朵耗子

7 个 code review 的技巧

Code review,中文译为「代码审查」,是指对代码进行系统性的审查,通常是和其他开发者来共同进行。这里作者就讲了在 Asana 中他们是怎么来做代码审查的。(via :极光日报


以上是 CI Weekly #10 的所有技术分享, 如有问题,请联系我们~

Happy building! flow.ci

CI Weekly 围绕『 软件工程效率提升』 进行一系列技术内容分享,包括国内外持续集成、持续交付,持续部署、自动化测试、 DevOps 等实践教程、工具与资源,以及一些工程师文化相关的程序员 Tips 。同步于 flow.ci Blog、微信公众号、官方微博知乎专栏简书,欢迎关注或投稿:)

转载于:https://my.oschina.net/u/2439819/blog/819077

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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