为什么很多人喜欢 Python? |
在文章开始前,做一个小调查,在您的软件项目中集成一行新代码平均需要花多长时间?
* 15 分钟
* 一小时
* 半天
* 一天及以上
注意这里的集成是指将源码放在一起,并验证源码可以作为一个一致、运行可靠的软件的过程,而不只是完成编译。
如果在软件集成阶段耗费的时间经常让您的研发团队加班加点,那么是时候考虑落地持续集成了。我们都知道软件只有从代码生成制品,最终部署到生产环境中可靠运行才会给公司带来收入。持续集成是一种以“反馈”为核心的实践,为了达到短周期、高质量的交付目标,研发团队需要频繁且自动化地发布软件。每次修改代码都进行集成可以让上线的时间尽可能短,开发人员也可尽早发现缺陷以便快速修复。
CODING 持续集成(CCI)全面兼容 Jenkins 的持续集成服务,支持 Java、Python、Node.js 等所有主流语言编译环境,并且支持 Docker 镜像的构建。只要几步配置,就可以开启 Git 代码仓库的持续集成,包括 CODING 代码托管、GitHub、GitLab 等等。帮助您控制每一次从引入代码变更到发布的整个过程,从而更好地优化软件交付的速度和质量。
人力资源是非常有价值的,所以研发团队应该把人力放在开发新功能上,而不是那些枯燥且易出错的重复劳动上,比如像编译、打包、质量检查这类工作可以考虑都由 CODING 的持续集成来完成。
即使项目规模不大,我们也相信研发组织能从 CODING 的持续集成中受益。因为小项目会逐步成长为大项目,一开始就使用规范、自动化的方式进行软件集成,可以减少团队更替或者新人加入带来的沟通成本;尽早卸掉流程债务与管理债务,可以避免项目庞大失控后陷入交付沼泽中无法上岸。
CODING 的持续集成在构建效率、使用门槛、构建物管理等方面都进行了深度优化。包括支持图形化编排以提高开箱即用的体验;高配集群多 Job 并行构建提速您的构建任务;统一的构建产物管理真正打通持续集成与持续交付的枢纽;凭据注入让持续集成更加安全易用。接下来我们来具体看看这些优化:
可视化的图形编排对于用户快速直观地理解、编排工作流水线是非常必要的。CODING 在基于编辑 Jenkinsfile 的核心功能之上设计了可视化视图,针对构建的每一个步骤提供丰富的构建脚本模板供用户选择。同时也兼容绝大部分自定义操作,实现了边写边看、所见即所得的直观编辑体验,降低了 Jenkinsfile 新手的使用门槛。
CODING 支持在一个项目当中并行构建多个 Job,以满足重度持续集成用户的需求。后端的服务器集群可以根据用户的需求实施调度响应的计算资源,保证用户的构建任务快速开始,减少排队时间;同时支持在不同的构建任务之间开启缓存,以提高反复构建的速度。开启缓存功能可以平均提高 300% 的构建速度。
CODING 制品库支持 Docker Image、Maven/Jar、Kubernetes Helm、Node.js NPM 包等常见软件包类型。制品库可以跟源代码协同进行版本化控制,可以与本地各构建工具和云上的持续集成、持续部署无缝结合,帮助您以标准化的方式管理构建产物。
在持续集成之后需要将构建产物自动存入制品库当中。不放心将制品库的账号密码配置在脚本或者是环境变量当中?CODING 提供了更为安全便捷的凭据注入方式,开发者通过服务连接的方式新建连接,配置好连接 ID 即可将持续集成产物推送到制品库中。
持续集成让开发者甩掉软件集成过程中的重复劳动并提高了代码质量。在这样的安全环境中,开发者更敢于创新,尝试新的想法。对于专业的软件研发组织来讲,版本控制、敏捷开发、持续集成等等都是非常重要的研发实践。CODING 通过日益完善的 DevOps 工具链,将前沿研发理念注入其中,帮助企业研发组织提高研发效率,让开发更简单。
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