持续集成学习11 jenkins和gitlab集成自动触发

持续集成+自动化部署[代码流水线管理及Jenkins和gitlab集成] 标签(空格分隔): Jenkins 一.代码流水线管理 Pipeline名词顾名思义就是流水线的意思,因为公司可能会有很多项目.如果使用jenkins构建完成后,开发构建项目需要一项一项点击,比较麻烦.所以出现pipeline名词. 代码质量检查完毕之后,我们需要将代码部署到测试环境上去,进行自动化测试 新建部署代码项目 点击新建 这里只需要写一下描述 执行Shell脚本 温馨提示:执行命令主要涉及的是权限问题,我们要搞明

Jenkins安装插件 Jenkins上需要安装如下插件 Gitlab Hook Plugin,GitLab Plugin Job配置 在需要自动触发的Job中 选择Build Triggers进行如下操作, 生成的token和webhook地址稍后有用 Gitlab上配置Webhook 返回值200表示正常与jenkins连接了,这样下次push代码后就会自动触发构建 原文地址:https://www.cnblogs.com/guigujun/p/10017838.html

一.整体功能 1.触发上下游构建 2.我们在触发一个job的时候顺便丢一些参数过去,这些参数有可能是我这次编译过程中产生的一些地址,版本号或动态的一些东西丢到下游作为下游的构建参数 3.如何查看上下游构建视图 原文地址:https://www.cnblogs.com/Presley-lpc/p/11806092.html

一.配置 1.首先在slave节点上写一脚本 [[email protected] script]# cat /application/script/test.sh #!/bin/bash echo "hehe" echo "$1" 原文地址:https://www.cnblogs.com/Presley-lpc/p/11806885.html

应用场景: 公司已经开始大规模推行持续集成的概念,我们也在采用敏捷方式进行测试与开发.所以我们在工具选型时选择了jenkins + gitlab + jira. 那么怎么才能让三者有机结合,让提交代码来触发jira上ticket的状态转换呢? 下面介绍一个jenkins 上的插件JIRA Plugin 1.先於JIRA新增一個user: jenkins(实际使用中,可以使用已存在的jira用户用来当做操作账号),並於專案設定中將此帳號設為Developers的一員. 2.并于JIRA的设定中将A

下载所需插件,系统设置-->插件管理,搜索以下两个插件,选择安装 登录gitLab,生成一个Personal Access Tokens 进入Jenkins,添加api token,路径:首页-->凭据-->添加凭据 添加后再次打开,如图所示 然后打开系统管理,进入系统设置,配置gitLab 然后进入job,进行配置 进入GitLab,打开项目-->settings 测试成功,返回200 到此,触发器配置成功,开发一旦有提交代码,就会自动构建,如图所示 原文地址:https://w

1. Jenkins基本介绍 Jenkins是一个开源软件项目,是基于Java开发的一种持续集成工具,用于监控持续重复的工作,旨在提供一个开放易用的软件平台,使软件的持续集成变成可能.现在企业一般使用jenkins落实持续集成.持续部署.持续交付.也可以利用jenkins实现docker自动化流水 2. 安装gitlab gitlab部署 参考 https://blog.51cto.com/flyfish225/2145495下载gitlab 最新版https://packages.gitlab

1 将jenkins和sonar集成 1.1 安装sonar 插件 jenkins上安装sonarqube plugin ,如果没有就安装sonarqube scanner for jenkins这个插件. 1.2 关联sonar 插件 1.2.1 系统设置 设置sonar地址 系统管理 > 系统设置 > Add SonarQube > sonarqube servers 修改如下: 1.2.2 全局设置 设置sonar扫描器位置 系统管理 > Global Tool Config

//2019.08.19#机器学习集成学习1.集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练,最后结合不同的算法给出的意见进行决策,这个方法兼顾了许多算法的"意见",比较全面,因此在机器学习领域也使用地非常广泛. 集成学习(ensemble learning)本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务.集成学习可以用于分类问题集成,回归问题集成,特征选取集成,异常点检测集成等等,可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影. 生活